数据团队可以利用基于机器学习的方法来克服运营挑战：
指纹技术：当数据量很大时，传统的强 力数据匹配算法 解决方案框架 在计算上变得难以将所有源记录与所有目标记录进行匹配。
指纹识别机制可用于识别两个数据集是否相同，而无需比较数据集中的每个记录。指纹是较大信息片段的一小部分摘要。使用指纹进行数据匹配的关键思想是，当且仅当两条信息相同时，它们才会具有相同的指纹。有三种类型的高级指纹识别机制 布隆过滤器 、最小哈希和局部敏感哈希 。
指纹识别技术在计算上成本低廉，并且不存在可扩展性问题。更重要的是，指纹识别技术无需将源系统和目标系统数据移动到另一个平台。
关注不可变字段
逐个单元格匹配应仅关注不可变 开曼群岛手机号码数据 数据元素——业务关键列，这些列不会因转换而改变或失去其含义。例如，无论转换如何，抵押贷款的总本金贷款金额在源系统和目标系统之间都应保持不变。匹配所有数据字段需要复制转换逻辑，这非常耗时。
自主分析
自主识别和选择不可变字段的方法可帮助数据工程师 员工宣传和社会招聘 专注于需要在源系统和目标系统之间匹配的最重要的数据元素。当这些关键字段成功匹配时，整个记录很可能已被正确转换。
那么，数据可观测性是解决所有数据质量问题的 系 印度手机号码 统 灵丹妙药吗？简而言之，不是。但是，如果您在数据旅程的“最后一英里”遇到数据完整性问题，则值得构建一个数据可观测性框架，该框架不仅可以检测元数据错误，还可以检测数据错误和数据完整性错误。可以利用自动机器学习来消除与传统数据完整性方法相关的操作挑战。