最后，了解数据环境中的这些元素如何协同工作非常重要。了解需要关注什么以及应该监控哪些数据质量指标 ，以确保数据质量得到维护，从而使您的分析、决策支持仪表板或报告前端能够提供准确、可操作的信息。
一旦您对自己的环境有了更广泛的了解，并且在 哥伦比亚手机号码数据 操作数据管道时，您应该检查有助于提高数据质量的最低服务级别。
这些包括：
根据预期的更新节奏（例如每小时、每天）按时更新
确保新值填充了数据，且不是空的或缺失的
确信添加到实体的新值符合预期的架构或数据类型
确认新值符合预期的数据分布并且不是无效的
确保实体中的新值与数据管道中的参考点（例如在提取点）一致
这不是一份详尽的数据质量检查清单，但它列出了在持续运行的数据管道上可以做出的最常见断言。这些是基本检查，如果失败，应发出警报。
如果您在数据质量覆盖方面遇到问题，请不要觉得自己是孤单一人——许多组织都没有妥善解决其数据质量状况。在本系列的第二部分中，我们将了解如何 量化 您的数据质量健康状况。