
結論
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若你不幸的遇到某些「強大的使用者」直接對原始資料讀寫存取(例如說使用桌面的
SQL 工具)的狀況,至少要提供每個人他們自己的登入憑證。
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在一天結束時,不論審查是對你或是對 CEO,非正式的或是刑事訴訟的,若你沒有辦法
描述、審查並且維護你的資料的當責鏈,適當的完整性、前後連貫性以及正確性的維護
不只會變得更困難,也會變得極度的無關緊要。
結論
在此呈現的這個 4C 框架,只是查看資料品質的其中一個可能的方法,如我們所說的,
你所要花費的心力是不同的(也會跟每個 C 有相關)。也就是說,有三個準則是從這個
討論而來,而這個討論常被重複探討,並且應該要跟任何的資料品質分析框架有關:
嘗試分開的(和首次的、遞迴的)從手邊的主要任務開始思考。在真正的工作開始前,
養成思考資料品質的習慣,不只能夠節省時間,還能夠讓你更瞭解你在分析該集合上的
能力以及限制。
只要可以的話,就執行實際的資料品質確認,從手邊的主要任務中分開。在多數的程式
範例中,驗證邏輯最好能夠跟主要流程拆開;何不將其放在資料處理的地方?
有意識(且文件化)的決定,要如何處置無法實踐你的 4C 確認的資料(也要文件
化!)的決策。若你無法從你對資料品質的決定,產生並且文件化清楚的決策和動作,
你也許也要跳過整個程序。
我們希望你發現本章是完整、前後連貫並且正確的。若沒有,作者是唯一要負起當責的
人。
資料品質分析,以及其他相關的資料處理,是從資料中取得任何有意義的資訊的必要第
一步。這是一個麻煩且不令人感激的工作,並且通常會比實際的分析要花費更多的時 ...