主要观点：大数据系统规模、速度和复杂度不断增长，但对其的信任往往滞后。未经验证的数据会导致现实世界中的失败，数据准确性（data veracity）至关重要，不仅是后端问题，更是业务关键问题。
关键信息：

• 大数据的“五个 V”中，真实性（veracity）决定价值，不良数据质量成本不仅是技术上的，更是战略上的。
• 常见数据信任问题包括模式漂移、静默错误、重复或延迟事件、离群值等。
• 实用技术包括数据 profiling、模式验证、时间窗口检查、自动化异常检测、合同执行等。
• 列举了在医疗保健和数字产品分析等领域实施这些技术后的实际影响，如减少警报假阴性、提高模型准确性等。
  重要细节：
• 在医疗接触追踪系统中，迟到或错误的时间戳调查数据可能导致感染传播；机器学习模型因输入数据标签错误而错过关键预测因子；商业智能团队发现仪表盘数据因事件标记系统更改而膨胀。
• 数据 profiling 工具如 AWS Deequ 和 Great Expectations 可定义基线期望并发现异常；模式验证可使用 Glue Schema Registry 等确保数据结构；时间窗口检查可避免处理旧或无效数据；自动化异常检测可借助 Evidently AI 等工具；合同执行可在数据网格环境中建立生产者-消费者合同。
• 在医疗保健案例中，实施模式验证和时间戳检查后，警报假阴性减少 87%，下游模型准确性提高 22%，内部数据质量得分从 68%升至 94%；在数字产品分析案例中，添加每日 profiling 和去重检查后，检测并修复了 10 天的指标膨胀问题，避免了误导性的营销活动。
  结论：通过将数据 profiling、验证、监控和合同直接嵌入管道，可确保分析等反映真实世界，提高数据信任，给出了提高数据信任的 3 步清单（每日 profiling 和验证关键数据集、执行跨生产者和消费者的模式和合同、持续监控新鲜度等）。