數據是當今幾乎每個運營組織的核心
我們將數據存儲在數據倉庫和數據湖中，追蹤器通過數據管道移動數據。如果這些事情中的任何一個沒有按預期工作，它們可能會損壞數據，而損壞的或質量差的數據不僅無法使用，還會對公司做出的日常和長期決策產生負面影響。當今的企業使用各種工具來提高數據質量。數據監控工具檢查數據質量並識別不符合標準的數據。數據可觀測性工具檢查數據管道的關鍵部分，追蹤器識別和修復可能影響數據質量的系統問題。數據監控和數據可觀測性共同提高整體數據質量。
數據可信性彌合了數據監控和數據可觀察性之間的差距
追蹤器使用機器學習這與傳統的數據監控有很大不同，傳統的數據監控在記錄級別查找不符合基於人的規則的元數據。借助機器學習，數據可信度可以根據給定數據與自動創建的數據指紋的偏差程度來識別數據錯誤。這種方法比傳統方法更快、更準確。追蹤器使數據團隊能夠花更少的時間手動確定數據質量，並花更多的時間使用數據。關於數據可信度，首先要了解的是它使用機器學習來自動化提高數據質量的過程。機器學習是一種人工智能技術，擅長在遇到新數據集時進行“學習”。
由於它使用機器學習來構建模型數據指紋
因此數據可信性不需要人類手動編寫數據質量規則。這些全球定位系统數據指紋可以隨著新的和不同的數據進入系統而演變，從而以最小的努力實現快速、追蹤器高效的適應。在分析數據質量時，機器學習比手動方法更高效、更全面、更準確。數據可觀測性是傳統數據監控的重要輔助手段。
然而，儘管數據可觀察性很徹底
但它並不能捕獲系統中的每個數據錯誤。專家估計，數據可觀測性工具只能解決 20% 的已知數據問題。根據流經系統的數據創建算法。然後，追蹤器使用這些算法來構建數據“指紋”或理想的數據模型。當現實世界的數據與這些數據指紋不同時，它會被標記為數據錯誤。
