這是必要的 – 驗證數據轉換的結果 (第 3 部分)

在這篇文章中，我們將介紹數據轉換過程中可能出現的意外（和不想要的）問題，這些問題可能來自於50個（或更多）不同的原因（詳情見下表）。這篇文章將幫助你了解數據轉換缺陷的許多原因，以及如何避免這些問題。

數據轉換是將來自不同來源系統的數據和相關信息改變為一致格式的過程，以滿足分析和報告的需求。在多來源環境中，這個過程涉及將來自各種平台、數據庫和應用程序的數據整合在一起，這些數據的結構和格式通常是不同的。

轉換數據意味著要有效且正確地整合數據，遵循商業規則，確保數據符合統一格式，並使其可供報告和檢查使用。

數據質量的努力可能會受到改變大量數據集的複雜性的挑戰，例如轉換數據類型、匯總信息或在系統之間映射字段。數據轉換錯誤的後果可能會在整個流程中擴散，導致商業洞察的扭曲、機器學習模型的失效，並危及基於數據的決策。

數據轉換錯誤的一些原因

在數據轉換過程中出現的數據相關錯誤：系統之間的架構不對齊、轉換邏輯不佳或不一致、以及錯誤的參數設置；這些都可能導致數據不完整、不準確或損壞。這些錯誤可能是微妙的，例如因字段大小限制而導致的小數四捨五入不一致，或是更明顯的，例如錯誤應用轉換規則，這可能會損壞整個數據集。

由於對來源數據結構的誤解而造成的數據錯誤：這通常是因為對轉換邏輯的測試不足，或在轉換過程中使用的驗證程序不夠充分。即使是小的差異，在多個系統或時期中執行轉換規則的方式，也可能導致顯著的數據不一致，降低洞察的可靠性。

使用不正確或不充分數據訓練的機器學習模型：這樣的問題使得預測模型效率低下，甚至可能導致偏見或錯誤的預測。當關鍵的商業決策基於數據驅動的洞察時，即使是數據轉換過程中的小錯誤，也可能帶來重大的財務和運營影響。

這些缺陷對數據質量的影響往往是重大的。在轉換過程中產生的不準確性可能導致偏見的財務報告、不正確的客戶洞察和不一致的績效指標。

以下圖形摘自一個包含超過50個可能導致數據質量問題的問題的文件。要查看整個文件，請點擊這裡：數據轉換問題及其緩解建議。

結論

這篇文章討論了在多來源環境中，數據轉換過程中可能出現的幾個挑戰。我們強調了不一致的格式、整合的複雜性以及其他許多問題，這些都可能導致重大的數據質量問題。

數據轉換錯誤可能影響整個數據流程，扭曲商業洞察、使預測模型失效，並危及基於數據的決策。了解這些錯誤的根本原因是這篇文章的重要信息，並為深入探索有效的緩解策略奠定了基礎。