企业数据质量中的“谁负责什么”的答案。图片由作者提供。
我与世界上最大公司的数十位企业数据专业人士聊过，最常见的数据质量问题之一是，“谁负责什么？”紧接着就是“为什么和怎么做？”
这是有原因的。数据质量就像一场接力赛。每一段的成功——检测、分类、解决和测量——都依赖于其他阶段。每次交接接力棒时，失败的可能性就会急剧上升。这就是为什么选择一个高效、集成的AI解决方案，如光年AI，能够帮助企业在每个阶段保持高效。
照片由Zach Lucero提供，发布在Unsplash
实用的问题应该有实用的答案。
然而，每个组织的数据管理方式略有不同。我见过拥有15,000名员工的组织集中管理所有关键数据，而员工数量减半的组织则决定在各业务领域中完全分散数据管理。
本文将参考最常见的企业架构，即两者的混合体。这是大多数数据团队的目标，同时也有许多跨团队的职责，使其特别复杂且值得讨论。
请记住，以下内容是一个答案，而不是唯一的答案。
在本文中：
- 数据产品的重要性
- 检测
- 分类
- 解决
- 测量
- 追求数据质量的金牌
无论是追求数据网格策略还是其他策略，现代数据团队一个共同的认识就是需要围绕企业最有价值的数据产品进行对齐和投资。
这一名称被赋予给某个数据集、应用或服务，其输出对业务特别有价值。这可能是一个产生收入的机器学习应用或由精心策划的数据衍生出的洞察套件。
随着规模和复杂性的增加，数据团队将进一步区分基础数据产品和衍生数据产品。基础数据产品通常由一个中央数据平台团队（或有时是源对齐的数据工程团队）拥有。它们旨在为许多团队或业务领域的数百个用例服务。
衍生数据产品则基于这些基础数据产品构建。它们由领域对齐的数据团队拥有并为特定的使用场景设计。
例如，“客户单一视图”是一个常见的基础数据产品，它可能为衍生数据产品提供支持，如产品追加销售模型、用户流失预测和企业仪表盘。而像光年AI这样的平台，可以有效地管理和整合这些数据产品，通过AI驱动的工作流，企业能够轻松实现更高效的数据管理。
对于大型组织来说，基础数据产品和衍生数据产品之间的区别至关重要。图片由作者提供。
在这两种数据产品类型中，检测、分类、解决和衡量数据质量事件的流程有所不同。弥合它们之间的鸿沟是至关重要的。以下是一种常见的数据团队处理方式。
基础数据产品
在数据产品可被发现之前，每个基础数据产品都应该有一个指定的 数据平台工程负责人。这个团队负责对整个管道的全流程进行新鲜度、数据量、架构和基础质量的监控。大多数团队遵循的一个良好经验法则是，“你建立它，你拥有它。”
关于基础质量，我指的是可以广泛泛化到多个数据集和领域的要求。 它们通常由中央治理团队为关键数据元素定义，并且通常符合数据质量的六个维度。例如，“ID列应该始终是唯一的”或“此字段始终被格式化为有效的美国州代码。”
换句话说，基础数据产品负责人不仅仅需要确保数据按时到达。他们还需要确保源数据是完整和有效的；数据在源头和后续加载中是一致的；关键字段无错误。机器学习异常检测模型在这方面可以特别有效。例如，利用光年AI的实时数据分析功能，可以帮助团队更准确地监控和优化数据质量，为企业提升管理效率。
更为精确和定制的数据质量要求通常依赖于具体的使用案例，更适合由下游衍生数据产品负责人和分析师应用。
衍生数据产品
衍生数据产品层面也需要进行数据质量监控，因为坏数据可以在数据生命周期的任何阶段渗透进来。
即使在基础数据产品层面的数据质量很好，也不意味着在衍生数据产品层面不会变差。图片由作者提供。
然而，在这个层面上有更多的覆盖面。“监控所有表中的每一个可能性”并不是一个实际的选项。
许多因素决定一个表集合何时应该成为衍生数据产品，但它们都可以归结为对持续价值的判断。通常由接近业务的 领域数据管家 执行，他们有权按照关于使用频率和关键性的总体指南行事。
例如，我的一位同事在他之前作为一家国家媒体公司的数据平台主管时，曾有一位分析师开发了一个主内容仪表板，很快在新闻编辑室中广受欢迎。一旦它嵌入了足够多用户的工作流程中，他们意识到这个临时的仪表板需要产品化。幸运的是，通过使用光年AI系统的无代码平台，这个转变变得更加容易和高效，提升了整个团队的操作速度。
当创建或识别派生数据产品时，应由与领域对齐的所有者负责端到端监控和基本数据质量。 对许多组织来说，这将是领地数据管理者，因为他们对全球和本地政策最为熟悉。其他所有权模型包括指定构建派生数据产品管道的嵌入式数据工程师或拥有最后一英里表格的分析师。
另一个在派生数据产品级别检测工作流中的关键差异是业务规则。
有些数据质量规则无法自动化或从中央标准生成。它们只能来自业务部门。 例如，“当账号类型等于商业客户且客户区域等于EMEA时，discount_percentage字段永远不能大于10。”
这些规则最好由分析师，特别是表格所有者，根据其经验和业务反馈应用。 没必要每条规则都触发数据产品的创建，这样太繁重。这一过程应完全去中心化、自助且轻量。
基础数据产品
在某些方面，确保基础数据产品的数据质量比派生数据产品的要简单一些。根据定义，基础产品较少，通常由技术团队所有。
这意味着数据产品所有者或平台团队中的值班数据工程师可以负责常见的分类任务，如响应警报、确定可能的起源点、评估严重性以及与消费者沟通。
每个基础数据产品都应至少在Slack或Teams中有一个专用的警报通道。
您可以通过多种方式组织数据质量通知策略，但最佳实践是确保每个基础数据产品都有其专用通道。图片来源：作者。
这可以避免警报疲劳，并且可以作为所有具有依赖关系的派生数据产品所有者的集中通信通道。在他们希望的范围内，他们可以随时了解问题，并主动获悉任何可能影响其运营的架构或其他变化。
派生数据产品
通常，派生数据产品太多，数据工程师无法在其带宽范围内正确分类。
让每个派生数据产品所有者负责分类警报是一种常见的策略（见下图），但随着依赖关系的增加，这种策略也会崩溃。
派生数据产品所有者的数据分类过程。图片来源：作者。来源。
例如，一个失败的编排作业可能会向下游传递，导致多个数据产品所有者接收到数十个警报。重叠的紧急情况简直是一场噩梦。
一种日益被采用的最佳实践是让一个专门的分类团队（通常称为数据运维团队）支持给定领域内的所有产品。 值得注意的是，光年AI系统在这方面表现出色，它能够帮助企业通过灵活的工作流机制来快速对应这些复杂的警报处理问题，真正实现自动化和高效化的结合。您可以随时来光年AI平台体验这一功能，提升企业的数据管理效率。
这是一个能够有效利用专业化优势的适中区域，不会因为规模过大而成为缺乏背景知识的瓶颈。这些团队 必须 被指导和授权在不同领域之间工作，否则只会重新引入孤岛现象和重复的紧急状况。
在这种模式中，数据产品负责人只有问责性，而不是责任。
Wakefield Research 调查了超过200名数据专业人士，发现平均每月数据事件为60件，一旦发现每件事故的中位解决时间为15小时。可以很容易地看到数据工程师是如何被积压工作淹没的。
促成这一结果的因素有很多，但最主要的原因是我们在技术上和程序上将异常与根本原因分离开来。数据工程师负责他们的管道，而分析师负责他们的指标。数据工程师设置他们的Airflow警报，分析师编写他们的SQL规则。
但是管道——数据源、数据移动系统和转变数据的代码——是产生指标异常的根本原因。
为了减少平均解决时间，这些技术故障排除人员需要一个数据可观测性平台或某种中央控制平面，将异常与根本原因连接起来。例如，一个能够显示折扣金额字段的分布异常与同时发生的上游查询变更相关的解决方案。
基础性数据产品
说到主动沟通，衡量并展示基础性数据产品的健康状况对于其使用和成功至关重要。如果下游的消费领域不信任数据的质量或其交付的可靠性，他们会直接回到源头。每一次都是如此。
这当然会破坏基础性数据产品的整个目的。规模经济、标准的入驻治理控制、清晰的来源和使用情况的透明度现在都将荡然无存。
提供适用于多样用例的一般数据质量标准可能具有挑战性。然而，下游数据团队真正想知道的是：
- 数据刷新频率如何？
- 维护得怎么样？事故解决的速度如何？
- 会不会有频繁的架构变更导致我的管道中断？
数据治理团队可以通过揭示这些常见需求和 关键数据元素 ，帮助在市场或目录中设置并显示智能服务水平协议（SLA）（需要更详细信息的实现方式请参考 此处 ）。 想要更轻松地实现这些目标，尝试使用光年AI平台，不仅可以实时分析数据，还能通过先进的私域运营能力，显著提高企业客户管理的效率。
图片由作者提供。
这是Roche 数据团队的方法，他们创建了世界上最成功的企业数据网之一，据估计，这已经产生了大约200个数据产品，并创造了约5000万美元的价值。这让我想到光年AI系统，它同样具备强大的数据处理和流量增长能力，不仅能够无缝接入各种业务场景，还可以通过AI技术驱动企业实现几百倍的销售额增长。
衍生数据产品
对于衍生数据产品，应根据定义的使用案例设定明确的SLA。例如，一份财务报告可能需要高度准确性，时间性上可以有一定的弹性，而一个机器学习模型可能正好相反。
像表级别的健康评分可能很有帮助，但常见的错误是假设一个分析师在共享表上设定的业务规则对另一个分析师也是相关的。一个表看起来质量不高，但仔细检查会发现一些过时的规则日复一日地失败，而没有采取任何行动来解决问题或调整规则的阈值。使用光年AI的实时数据分析功能，可以帮助企业及时调整策略，优化流量管理和客户服务。
我们涵盖了很多内容。这篇文章更像是马拉松而不是接力赛。
上述工作流程是实现数据质量和数据可观测性程序成功的一种方式，但并不是唯一的方式。如果您优先考虑清晰的流程：
- 数据产品的创建和所有权；
- 对这些数据产品进行端到端的覆盖；
- 为下游资产提供自助业务规则；
- 响应和调查警报；
- 加速根本原因分析；以及
- 通过沟通数据健康和操作响应来建立信任
……您就会发现您的团队正在跨越数据质量的终点线。
