随着基于云的IT基础架构的日益普及，移动和IoT设备的普及以及社交媒体的兴起，各个行业的各种规模的公司都在收集大量具有不同种类，速度，准确性和有效性的数据。

数据质量项目不再是技术项目，他们正在变得协作和团队驱动，随着组织努力实现其数字化转型，数据专业人员意识到他们需要与业务运营团队合作，因为他们是需要更好的数据才能成功运营的团队，CPDA数据分析师需要掌握一些简单但有用的有关执行数据质量项目的“要做与不要做的事情”。

正如我们所说的那样，描述大数据和数字化转型的方法令我印象深刻，新技术将进入市场，这需要新的枢纽和方法来利用这些功能来实现业务，拥有可以随着数据和分析增长而持续和扩展的敏捷架构，比以往任何时候都更为重要，这是我们在构建数据湖时经常看到的三个常见陷阱，以及我们如何克服这些陷阱的想法：

尽管数据是当今数字经济中的新货币，但要与企业数据的变化和不断增长的业务对信息的需求保持同步仍需付出很大的努力。这就是为什么公司通过迁移到云以扩展由数据驱动的决策制定来从传统基础架构中释放数据的原因。这确保了其宝贵的资源（数据）得到管理，信任，管理和访问。

信息管理行业发生了重大动荡，数据的同时也提供了一个单一的平台服务于整个组织的所有数据需求的能力，数据湖计划的目标是从企业内所有已知系统中提取数据并将其存储在此中央平台中，以满足企业范围内的分析需求，数据湖计划已经失败或将要失败- 与数据湖相比，这更多的是数据沼泽，我们如何防止这种情况？企业面临的数据挑战，导致数据湖泛滥的原因，讨论了强大的数据提取框架的特征以及它如何帮助使数据湖变得更加敏捷，在多个客户参与方面建立了这些强大的提取和转换框架，以构建其企业数据湖解决方案。

在过去的几年中，软件行业流行的一个术语是无服务器计算，通常更称为“ 无服务器 ”。那是什么意思呢？简单的形式是，无服务器体系结构是一种计算模型，其中服务提供商根据服务水平协议（SLA）动态管理计算资源的分配，仅在所需时间提供和运行资源，而无需终用户参与。