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实时数据的数量或速度并不稳定，很难预测。与处理批量数据不同，不断重新启动任务以查找管道中的缺陷是不切实际的。实时数据处理的混乱阶段进一步阻碍了标准的故障排除流程。

例如，如果您的运营需要来自各种来源的实时数据，那么这些时间应该精确到相同的毫秒数，并使用相同的格式。确保您接收或将所有数据转换为相同的格式可能无法让您发现所有错误，但将其添 阿根廷电话号码数据 加到数据管理计划中对于消除故障排除过程中的此问题至关重要。

数据质量低劣
高德纳公司 将数据质量差与企业收入损失关联起来。低质量的数据会像糟糕的数据收集一样对整个管道的性能产生负面影响。没有什么比根据虚假数据得出结论更让企业不快的了。

一个数据流也有可能落后于其他数据流。例如，在使用一系列信用卡交易来预测欺诈可能性的周期性神经网络的情况下，如果连续的数据流质量水平不同，就会导致意外错误。

应高度重视数据架构原则，即数据的完整性、全面性和正确性，然后遵循数据治理最佳实践。一种方法是应用使用自动化程序的质量政策来节省时间并保证使用可靠的数据源。