您是否曾经读过一份统计数据并想过：“我不确定我是否相信它？”
当统计数据微不足道时，这种缺乏信任的情况可能会令人烦恼，但当涉及到关键业务数据（例如今年获得的新客户数量）时，这种缺乏信任的情况就具有毁灭性。
信任数据对于做出明智的数据驱动决策至关重要。提高数据信任度的解决方案是建立记录良好的数据谱系，它可以追踪数据从来源到最终使用的整个过程。
如果您想了解有关数据管理的更多信息，请查看有关数据 保加利亚赌博数据 结构的文章。 您还应该查看我们的网络研讨会，了解如何构建组织的数据和 AI 成熟度。
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数据沿袭如何解决信任挑战
当你的朋友告诉你一个你不信任的统计数据时，你可以询问统计数据的来源以验证其准确性。追溯信息的来源对于建立信任至关重要。同样的原则也适用于数据。
通过可见性实现透明度
数据沿袭是数据的完整历史记录，从数据来源、每次转换到最终端点。此记录清晰地展现了数据的旅程。
数据沿袭通过记录数据管道中的每个步骤（从最初的收集到最终的分析）提供完全的透明度。这种可见性对于建立信任至关重要，它使相关方能够准确地看到您的数据是如何被处理和转换的。
您可以将其视为在数学课上展示您的工作。在课堂上，展示您的工作可以让老师看到您解决问题的每个步骤，并证明您没有欺骗您的邻居。数据沿袭就像展示您的管道工作一样。
调试更快，质量更高
如果你的答案是错误的，展示你的数学作业也能帮助老师（和你）了解你错在哪里。这可以帮助你纠正错误，并提高你对这门学科的理解。
同样，在数据沿袭中展示您的工作可以帮助您发现管道中的错误。当数据中出现错误时，追溯错误来源通常是一项艰巨的任务。全面的数据沿袭简化了此过程，让您可以跟踪数据的路径来查找出错的位置。通过这种更快的调试过程，您将获得更好的数据质量，从而增强信任。
您可以在“数据质量简介”课程中了解有关确保数据质量的更多信息。
证明数据来源
数据来源是数据谱系的元数据记录。许多行业都有规定要求提供数据来源证明，尤其是那些处理敏感信息的行业，如医疗保健和金融行业。
展示数据来源证明涉及展示数据的来源和处理方式。数据沿袭提供了满足这些要求的审计跟踪，展示了整个数据生命周期。除了建立信任之外，审计跟踪还可以证明您的数据符合数据隐私法、治理政策和其他法规。
数据沿袭追踪数据流
完整的数据谱系记录了数据每一步的路径。以下是数据如何从其来源流向可视化的示例。
数据流
数据来源：背景是什么？
数据沿袭始于源头，源头包括数据库、API、传感器、调查或其他数据收集点。了解数据来源是追踪数据旅程的第一步，也是最重要的一步。
数据来源提供了数据的背景和语境。它还可以提示数据收集过程中是否存在偏见和局限性。
为了证明数据源的重要性，请考虑这些假设的数据集及其来源。