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数据复杂性：现代数据来自各种来源，格式各异，既有结构化的，也有非结构化的。统一这些数据以使其可用是一项巨大的挑战。
数据速度：组织以前所未有的速度获取数据。实时维护数据质量是一项艰巨的任务。
缺乏所有权：一个反复出现的问题是数据集的责任不明确。没有明确的数据管理，问题就得不到解决，质量也会受到影响。
工具碎片化：从采集到质量监控，种类繁多的数据工具经常会造成混乱。团队很难确定要依赖哪些工具。
组织孤岛：IT 和业务团队经常孤立地运作，导致数据结果不一致以及整个组织缺乏信任。
生成式人工智能因素
生成式人工智能和大型语言模型 (LLM) 比利时 Whatsapp 数据 的兴起加剧了这种复杂性。这些技术依靠高质量数据才能高效运行。数据质量差会导致输出有缺陷，削弱信任并破坏人工智能计划。随着组织探索生成式人工智能，确保数据质量成为成功的基石。

为了克服这些挑战，组织必须在其运营中嵌入数据质量实践。从本质上讲，这意味着：

发现和理解数据：分析师需要直观的工具来探索数据集、识别缺失值或异常值等问题，并准备数据以供分析。Dataiku 等平台提供可视化指标和简化的工作流程，以有效标记和解决数据质量问题。
促进协作：数据质量是团队共同努力的结果。支持技术和非技术用户之间协作的平台有助于统一团队，使低代码、无代码和编码专家能够协同工作。共享管道和通用数据语法有助于达成共识并实现更顺畅的工作流程。
增强特征工程：特征工程对于构建有效的 ML 模型至关重要。帮助数据科学家标记、发现和重用可信特征的工具可确保一致性并降低泄漏风险。
监控和治理：数据质量不是一次性解决的。持续监控可确保数据集保持可靠。数据沿袭等功能使组织能够追踪数据来源并评估变化的影响，从而加强治理和问责制。
扩展操作性：数据管道必须可扩展且可共享。支持编排、工作区共享和影响分析的平台可帮助组织在保持质量的同时扩展工作量。