如果没有全面的数据质量验证，数据湖就会变成数据沼泽，无法提供与价值创造的明确联系。组织正在迅速采用云数据湖作为首选数据湖，实时验证数据的需求变得至关重要。
准确、一致和可靠的数据为算法、操作流程和有效决策提供动力。现有的数据验证方法依赖于基于规则的方法，这种方法资源密集、耗时、成本高，并且无法扩展到数千个数据资产。迫切需要采用一种经济高效、可扩展到数千个数据资产的数据验证方法。
数据湖中的数据质量问题对业务的影响
以下来自全球 强企业的例子表明，需要 亚美尼亚电话号码数据 建立 数据质量 检查数据湖中存在的每个数据资产。
场景 ： 作业无法识别数据湖中的文件
一家保险公司的新订户超过一周无法使用远程医疗服务。此处的根本原因是数据工程团队不知道保险公司作为新客户加入，并且 作业未获取进入其 数据湖的注册文件。
场景 ：贸易公司未经验证就获取数据
一家贸易公司的商品交易员在周一早上无法找到特定用户组的用户级信用信息（报告空白），导致交易活动中断两个小时。原因是从另一个应用程序收到的信用文件信用字段为空，并且在加载到 之前未经检查。