為什麼數據驗證很重要？

編者按：本文最初發表於 2021 年 2 月 18 日的 Iteratively 博客。

要點：

企業依靠高質量的數據為其組織做出關鍵決策。 如果數據不准確和不完整，最終用戶將不會不信任數據，這會限制他們對數據的使用。 數據驗證是一組流程和技術，可幫助數據團隊維護其數據質量。

現在，讓我們深入探討為什麼數據驗證對企業和數據團隊很重要。

數據驗證使公司更容易信任他們的數據

當企業不信任他們的數據時，他們就更不願意使用它並信任向他們提供數據的分析師/工程師。 當數據不准確、無效且對他們不再有用時，人們將不再信任他們的數據。 對於大多數企業而言，信任的缺乏不會在一夜之間發生。 隨著時間的推移，工具不足、流程管理不善和人為錯誤是導致企業失去數據命運的一些促成因素。

這是一個巨大的損失——不止一個。

其一，可靠的數據——“好數據”——通常是一個組織最有價值的資產，它提供的洞察力可以幫助他們從競爭對手中脫穎而出並增加收入。

相比之下，不良數據會消耗公司資源。 例如，公司每年在無法投遞的郵件上浪費 180,000 美元，因為他們的郵件列表地址中有 4% 不准確。

不良數據通常還意味著組織要花費更多時間嘗試自行挖掘。 根據 data-axle.com 的數據，銷售代表將 20% 的時間用於研究銷售線索。 如果時間就是金錢，那麼糟糕的數據會浪費大量金錢。 更糟糕的是：糟糕的數據反過來會削弱員工的信心。

對抗“數據衰減”

好的數據很有價值，而且很難獲得，尤其是隨著時間的推移。 為什麼隨著時間的推移很難跟上數據質量？ 隨著時間的推移，數據開始衰減。 我們所說的數據衰減是指曾經準確的數據現在已經過時了。 它會因為用戶地址更改而過時嗎？ 或者您的企業是否開始為大多數現有用戶收集現在不完整的用戶數據字段？ 無論您在組織中採用了多麼出色的流程，數據衰減都會發生。

但是，驗證您的數據可以幫助您的組織減少由數據衰減引起的潛在錯誤。 雖然它可能不是一個完美的解決方案，但它會識別數據丟失、不完整、不一致和不准確的地方。 客戶端或處理狀態的數據驗證無助於衰減，因為數據會隨著時間的推移而變化，並且應該在您的倉庫中不斷更新以確保它包含最新的信息。 隨著時間的推移，驗證您的數據將創造更好的客戶體驗，因為您將能夠根據客戶的潛在需求向客戶投放廣告、電子郵件和電話。 重新獲得您組織中可能失去的信任，並開始驗證您的數據。

數據驗證建立工程師的信心

我們剛剛提到數據驗證會影響整個組織，但它如何影響您組織中的工程師？ 那麼，對於初學者來說，數據工作者對其組織中數據質量的信心不如管理層，只有 31% 的數據工作者對數據質量有信心。

為什麼工程師對他們公司的數據充滿信心很重要？

當工程師對數據有信心時，他們就會花更少的時間擔心並向利益相關者表明數據是準確的。 如果數據以前是錯誤的，在大多數情況下，工程師會被告知，“向我證明為什麼這是正確的。” 一段時間後，這就變舊了，工程師的時間可以花在完成其他為產品或功能提供價值的工程任務上。

工程師可以做些什麼來重新獲得對數據質量的信心？

工程師可以整合數據驗證流程，以確保他們的數據準確且完整。 一旦在測試中被事後考慮或完全忽略，數據現在被測試並且成為軟件開發生命週期的一部分。 數據可以被視為開發過程中的一等公民，可以與代碼庫一起進行測試和驗證。

為什麼數據驗證對工程師很重要？

隨著公司採用數據驅動的方法，數據的準確性和完整性對組織而言比 10 年前重要得多。 那時候，抽樣數據和簡單的儀表板很常見，大多數組織都沒有數據團隊。

數據工程師從哪裡學到數據測試的概念？

好吧，測試的概念在軟件工程領域已經存在了一段時間。 開發人員已經從測試中獲益，並充分理解測試在軟件開發生命週期中對他們的價值。

通過有效的數據驗證流程，您的團隊可以確保數據是最新的。 您的團隊可以比以往更快地開始工作，並減少讓工程師頭疼的不准確數據成本的數量。 當您測試數據並相信它是準確的時，您對更改代碼的能力更有信心，而不必擔心它會影響您的數據。

數據驗證應該是主動的，而不是被動的

數據驗證很難實施，因為大多數數據團隊和工程師都依賴反應式數據驗證技術，導致驗證成為事後的想法。 因此，工程師和分析師對數據引起的問題做出反應，而不是採取主動的方法在問題到達最終用戶之前發現問題。 雖然這總比沒有好，但它仍然不允許數據團隊利用數據驗證給組織帶來的好處。

採取主動的數據驗證方法有助於組織提供整個組織都能理解的有用數據。 如果應用得當，主動數據驗證技術（例如類型安全、模式化和單元測試）可確保數據準確和完整。 這些技術使工程師能夠首先解決導致不良數據的問題。 如果採取主動數據驗證方法，現在可以避免以前需要數天甚至數週才能發現的不准確和不完整的數據。

數據驗證的重要性

數據驗證可以減少您以後清理不良數據的時間。 分析師和工程師每天可能會浪費數小時清理不良數據，而作為回報，企業可能會損失收入，因為如果數據更好，這些時間本可以用於改進產品。 挖掘數據以發現不一致和錯誤是很煩人的，並且會浪費所有相關人員的時間。

數據驗證可幫助工程師測試他們的數據，以減少倉庫中不良數據的數量。 為了充分利用數據驗證，組織應該採用協作方法來驗證數據。 為確保生成最高質量的數據，每個人都需要通力合作，因為數據是一項團隊運動。 為什麼這是一項團隊運動？ 好吧，數據驗證不會在某一特定時間點發生。 它可以在數據生命週期的多個點上完成，並且需要數據團隊中的每個人一起工作以確認數據是正確的。

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