不良数据的影响以及为什么可观测性现在至关重要

您认为不良数据的影响只是带来一些不便吗？何不重新考虑一下。

不良数据给 Unity 这家上市视频游戏软件开发公司造成了 1.1 亿美元的损失。

而这仅仅是冰山一角。

2022 年 5 月 11 日，Unity 宣布第一季度财报后，其股价下跌 37%，尽管该公司收入增长强劲，利润率可观，客户增长良好，并且以美元计价的净扩张继续表现良好。

但是，Unity 财报中有一个数据点并不那么乐观。

该公司还透露，其运营收入增长仍在上升，但由于平台出现故障，降低了 Audience Pinpointer 工具的准确性，因此增长有所放缓。

Unity 平台的故障？不良数据。

Unity 将一个大客户的不良数据引入到了自己的机器学习算法中，该算法用于投放广告并允许用户通过游戏获利。这不仅导致增长放缓，而且还破坏了算法，迫使公司必须对其进行修复，以解决未来可能出现的问题。

该公司管理层估计，这对 2022 年业务的影响约为 1.1 亿美元。

Unity 并不是唯一一家深受不良数据影响的公司。以 X 为例。

2022 年 4 月 25 日，X 接受了特斯拉和 SpaceX 创始人 Elon Musk 的收购协议。仅仅 18 天后，Musk 就表示要“暂时搁置”这项交易，因为该平台上存在大量虚假账户和机器人。

这是全球使用最广泛的语音平台之一，随后发生的事情表明，不良数据对这笔极为引人注目的交易产生了深远影响。值得注意的是，多年来，X 一直在与这个数据问题作斗争。2017 年，X 承认多年来夸大了其用户数量，2016 年，一个网络水军工厂使用了 5 万多个机器人试图影响美国总统大选。X 在 2013 年首次公开募股 (IPO) 期间首次承认存在虚假账户问题。

现在，这个数据问题正变得愈发棘手，X 声称虚假帐户在公司用户群的占比不到 5%，Musk 正在对 X 的说法进行调查，并希望以此为由降低之前商定的收购价格。X 和 Unity 一样，也是不良数据影响的典型案例，但这样的例子比比皆是，相关公司的损失达数百万美元。

据 Gartner 估计，不良数据每年给公司造成近 1300 万美元的损失，但许多公司甚至没有意识到其影响程度。与此同时，IDC 的研究发现，知识工作者大约有一半时间都花在了解决数据问题上。试想一下，如果问题不是如此普遍，他们可以在其他方面投入多少精力。

总体而言，不良数据可能导致错失创收机会、运营效率低下、客户体验不佳等问题，而这些问题加起来会造成数百万美元的损失。

不良数据每年会给公司造成数百万美元的损失，这一事实就已经足够糟糕了，但可能更糟糕的是，许多公司甚至没有意识到这一点，因为他们没有衡量过不良数据的影响。毕竟，您怎么能解决您没有充分意识到的问题呢？

预防不良数据问题需要数据可观测性，即了解系统中数据的运行状况。只有具备数据可观测性，组织才能真正了解不良数据造成的影响及其原因，而这两者对于解决问题并遏制其影响都至关重要。

在每个可能的环节嵌入数据可观测性也很重要，目的是尽早发现问题，而不是拖延，因为这些问题进展得越快，修复起来就越困难（且成本也更高）。

关键是，高级管理层必须将这种可观测性作为当务之急，因为不良数据会对公司收入产生严重影响（问问 Unity 和 X 就知道了）。将数据可观测性作为高级管理层的优先事项，将帮助整个组织（不仅仅是数据团队）团结起来，一起支持这一至关重要的举措，确保其成为每个人共同的责任。

对端到端数据可观测性的重视最终可以帮助：

• 尽早发现数据管道中的数据问题，防止这些问题对平台和/或业务的其他方面造成影响
  
  
• 在弹出后更快地定位数据问题，帮助更快地找到解决方案
  
  
• 了解现有数据问题的严重程度，以便全面了解其业务影响

反过来，这种可视性可以帮助公司采取必要措施减少不良数据，从而更快地恢复收入增长。希望最终能解决这些问题，否则可能会造成数百万美元的损失。而实现这一目标的唯一途径是，从高级管理层开始，每个人都将数据可观测性放在首位。

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