数据完整性：
数据质量问题一直是数据驱动型组织 数据可观测性的最 临的长期挑战。即使投入大量资金，大多数组织的数据可信度也值得怀疑。 报告称，由于数据质量差，公司平均每年损失 万美元。
数据可观测性几年来，数据可观测性在数据管理圈一直风靡一时，并被定位为解决所有数据质量问题的灵丹妙药。然而，根据我们与一些全球最大的组织合作的经验，数据 数据可观测性的最 可观测性未能兑现其承诺。
原因很简单：数据完整性问题通常是由数据旅程“最后一英里”发生的问题引起的，即当数据被转换和汇总以供业务或客户使用时。
为了改善数据质量实际上，数据可观测性需要检测以下三类数据错误：
元数据错误 （第一英里问题）
这包括检测新鲜度、记录量变化和 柬埔寨手机号码数据 架构变化等。元数据错误是由不正确或过时的数据、数据结构的变化、数据量的变化或数据配置文件的变化引起的。
数据错误 （中间一英里问题）：这包括检测 改善招聘流程的 5 种简单方法 记录级的完整性、一致性、唯一性、异常性、一致性以及违反业务特定规则等。
数据完整性错误 （最后一英里问题）
这包括检测数据丢失和源系 印度手机号码 统与目标系统之间的保真度丢失等。
然而，大多数数据可观测性项目计划仅专注于检测元数据错误。因此，这些计划无法检测数据完整性错误，而这会影响财务、运营和客户报告的质量。数据完整性错误会对业务产生重大影响，无论是在成本方面还是在声誉方面。