谈到数据监控，你可以将其分为三类：
断言： 使用断言，您可以验证有关数据的业务假设。例如，一家公司可能需要验证一个表中的数字数据是否在预期范围内。有两个很棒的工具可以帮助您测试断言： 二进制 和 远大前程。
指标监控： 通过指标监控，您可以定义指标（例如每天添加到数据集的行数），并使用机器学习 跟踪它们。但为什么要使用 跟踪它们？指标往往带有大量固有噪音，断言中使用的简单阈值规则效果不佳。
异常检测： 与指标监控和断言相反，在 巴林电话号码数据 这种情况下您无需定义任何内容，因为系统会了解您的数据通常如何表现，并在数据集出现问题时通知您。这可能很棘手，因为它容易产生高噪音。
改进变更管理流程是提高数据质量的一个经常被忽视但又至关重要的方面。以下是您应该做三件事来改进流程：
对转换和处理数据的代码进行版本控制。通过这样做，组织内的工程师和分析师能够跟踪代码的更改，并在项目上进行协作，并能够在代码准备好投入生产时分支和合并代码。
确保使用数据的人都了解数据更改的影响：数据沿袭和数据差异是实现影响分析的两个关键工具。数据沿袭 通过显示数据仓库中的 资产、列和表之间的依赖关系，您可以轻松查看更改将影响哪些人和哪些内容。这样，您就可以在进行更改之前更轻松地让组织中的其他人知道您的更改将影响他们或他们的仪表板。