数据质量-您的测量有误
我们的一位客户最近提出了这个问题：
“我想为自己[数据团队]建立一个OKR，以围绕数据可用性。我想建立一个单一的KPI，以总结可用性，新鲜度和质量。
最好的方法是什么？”
我不能告诉你这个要求给我带来了多少欢乐。作为一个痴迷于数据可用性的人-是的，您没看错：这些天，我不再是绵羊，而是梦想着空值和数据新鲜度-这是一个梦想成真。
为什么这么重要？
如果您正在使用数据，那么您当前正在处理一个数据质量项目，或者只是打包一个。这是不良数据的定律–总是有更多的数据。
传统的测量数据质量的方法通常是时间和资源密集型的，涉及多个变量，从准确性（不费吹灰之力）和完整性，到有效性和及时性（在数据中，没有时下流行的东西）。但是，好消息是有更好的方法来处理数据质量。
数据停机时间（您的数据不完整，错误，丢失或不准确的时间段）对于任何努力以数据为导向的公司来说都是一项重要的衡量标准。听起来有些陈词滥调，但这是事实–我们努力收集，跟踪和使用数据，但是通常我们不知道数据是否准确。实际上，公司最终往往拥有出色的数据管道，但数据却很糟糕。那么，如果最终无法真正使用数据，那么建立一个有价值的数据架构所需要付出的全部努力是什么？
通过测量数据停机时间，  这个简单的公式将帮助您确定数据的可靠性，使您有信心使用或丢失数据。
因此，您想要一个KPI吗？
总体而言，数据停机时间取决于以下因素：
数据事件数（N） -考虑到您依赖团队“外部”数据源，这个因素并不总是可以控制的，但它肯定是数据正常运行时间的驱动力。
检测时间（TTD） -发生事件时，您会多快收到警报？在极端情况下，如果您没有适当的检测方法，则可以在几个月内测量此数量。不良数据造成的无声错误可能会导致代价高昂的决策，并对您的公司和客户产生影响。
解决时间（TTR） -在已知事件之后，您能够多快解决该事件？
通过这种方法，数据事件是指数据产品（例如，Looker报表）“不正确”的情况，这可能是许多根本原因造成的，包括：
所有/部分数据不够及时
全部/部分数据丢失/重复
某些字段缺失/不正确
以下是一些非数据事件的示例：
计划的架构更改，不会“破坏”任何下游数据
由于有意更改数据系统（弃用）而停止更新的表
综上所述，我建议用于数据停机的正确KPI是：
数据停机时间=数据事件数x
（检测时间+解决时间）
（如果要进一步提高此KPI，还可以按严重性对事件进行分类，并根据严重性级别对举重正常运行时间进行分类，但是为了简单起见，我们将其保存在以后的文章中。）
结合自动化，高级检测和无缝解析的正确组合，您可以通过减少TTD和TTR来最大程度地减少数据停机时间。甚至还有减少N的方法，我们将在以后的文章中讨论（破坏者：首先要获得正确的可见性以防止数据事件）。
测量数据停机时间是了解数据质量的第一步，并从此确保其可靠性。由于花哨的算法和业务指标无处不在，因此很容易使我们的度量方式变得过于复杂。有时，最简单的方法就是最好的方法。

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