数据质量12 分钟
数据不完整或相互矛盾：设计一个知道何时停止的工作流
通过六个步骤识别异常、保护敏感操作，并在提供正确上下文的情况下请求人工决策。
可靠的工作流不会掩盖不确定性。它能够识别缺失、无效、过期或相互矛盾的信息，保留有用证据，并在数据质量不达标时停止操作。
定义最低数据契约
列出执行操作前必须具备的内容：必填字段、格式、时效、来源和质量标准。业务与技术团队都应理解这份契约。
- 必填字段与格式
- 可接受的时效
- 预期来源
区分异常类型
缺失、格式错误、过期与冲突的数据需要不同处理。先对异常分类，再决定下一步。
- 缺失或不完整
- 无效或过期
- 相互矛盾
确定来源优先级但不隐藏冲突
明确权威来源及其优先顺序。若两个获准来源仍不一致，应显示分歧，而不是静默裁决。
- 权威来源
- 有记录的优先规则
- 保留并显示冲突
为每个阈值关联安全操作
评分或质量检查只有对应明确行为才有意义：继续、准备草稿、请求数据、升级处理或停止。
- 继续
- 请求或准备
- 升级或停止
向人工决策者提供完整上下文
请求应说明缺少什么、哪些来源不一致、现有证据、截止时间和可选方案，避免让审核者重新拼凑案例。
- 清楚说明差异
- 关联证据与来源
- 选项、影响与期限
衡量异常并改进流程
跟踪反复出现的异常、解决时间和停止次数，以修正来源、规则或流程，而不是不断增加临时绕行。
- 比例与常见原因
- 解决时间
- 更新后的规则
NOVAMIND
优秀的工作流不会假装知道答案
它保护操作、呈现不确定性并交付可处理的异常。这样可以减少错误、明确责任并持续改善数据质量。
通用方法框架：请根据所在行业、国家以及安全与合规要求，调整阈值、来源、责任、保留期限和强制停止条件。