编者按：数据产品是指能够充分发挥数据价值，帮助用户更好地做出决策（基本行动）的产品形式。


在用户的决策和行动过程中，它可以作为信息分析显示器和价值的使者。


那么，数据产品的数据更新机制是什么呢？作者回答了我们。


一、背景 对于数据产品，其核心包括数据更新、数据质量控制、数据查看、数据查询、数据应用、数据导出等几个主要方面。


数据更新是其中的一个重要组成部分。


只有通过新数据的连续进入，整个数据库才能成为一个活的数据库，这将更有意义。


以我熟悉的医学研究数据库为例。


在医院专项研究数据库建立之初，医院提供了50名患者前10次医疗记录的原始病历数据，经过处理和用户确认后进入数据库。


对于这种疾病，患者将继续在生存状态下进行随访。


如果后续的医疗数据不包括在系统中，医生将无法理解患者的疾病进展，进一步的医学研究可能只需要患者的后续疾病进展。


例如，研究患者服用的新药对疾病的影响，由于缺乏进一步的医疗数据支持，患者的数据不能在科研课题下使用。


患者数据的价值将会降低。


相反，如果病人的记录数量和病人的数量不断增加，数据库可以支持更广泛的医学研究方向。


同时，由于数据量的增加，科研结论更具说服力。


同时，它还可以拓宽科研方向，不仅可以进行回顾性研究，还可以支持前瞻性研究。


数据更新是针对现有数据，是指在现有数据记录的基础上，替换新数据项中对应的现有数据项，或添加新数据记录。


新增数据记录、完善数据、修改数据、删除数据有四种形式。


1. 新数据记录 这意味着在数据表中新的数据记录，新的数据记录必然会带来ID的增长。


比如病人表中有100名病人，新增一名病人，会在病人表中插入新的数据记录，ID也会增长。


2. 完善数据 是指将该空值填入数据的过程。


例如，患者张三的医疗保险类型字段为空，填写数据商业保险。


3. 修改数据 是指将该字段的值从A改为B的过程。


例如，将患者张三的医疗保险类型从商业保险改为城镇职工医疗保险 4. 删除数据 是指将该字段的值改为空的过程。


例如，将患者张三的医疗保险类型字段从城镇职工医疗保险改为空。


在记录新数据、改进数据、修改数据、删除数据的过程中，如果所有数据操作都由程序决定，程序将采取相同的策略，要么接受所有插入，要么拒绝插入；要么使用所有新值，要么使用所有旧值。


由于每个数据的语境不同，有些数据需要插入，有些数据需要拒绝插入。


统一的处理策略将不可避免地导致一些数据错误。


该程序没有识别上下文的能力。


因此，用户只能根据每个数据的前后文本，将决策工作交给用户，以确保数据的准确性。


例如，张三的临床诊断字段现有数据为肺小细胞肺癌 此时，两个数据不一致，新旧值都可能导致数据错误。


进一步导致科研结论的不准确性。


此时，有必要手动检查患者的医疗信息，以决定患者的临床诊断。


该程序无法完成这项工作。


系统采用统一的策略来处理数据，导致数据准确性问题。


造成这个问题的原因是未能将决策权交给用户。


因此，需要在适当的时间引入人工决策，以确保数据的准确性。


二、解决方案 批量数据入库时，触发数据更新机制。


在数据更新过程中，数据更新过程中遇到数据冲突或清空时才引入。


1. 数据冲突 对于某一数据项，现有数据中有值，待入库的数据也有值，但两个值不一致。


当数据发生冲突时，如果系统强制使用新值或原值，则可能导致数据错误。


此外，程序无法判断原值是正确的数据还是现值是正确的数据，因此需要通知用户决策。


用户可以执行接受新值并拒绝新值的操作。


接受新值后，新值将进入数据库。


拒绝新值后，旧数据作旧数据。


如果用户不做出任何决定，在用户查看数据细节时再次提示，否则数据记录只读取，不允许编辑。


直到用户做出决定。


2. 数据清空 对于某一数据项，现有数据中有值，待入库数据中无值。


当需要清空数据时，如果系统被迫直接清空，则可能导致错误删除正确的数据。


同时，原始值也可能是错误的。


但程序无法判断数据是否正确，因此需要通知用户该决定。


用户可以执行接受删除或拒绝删除的操作。


删除后，该值将被清空。


拒绝删除后，不要操作旧数据。


如果用户不做出任何决定，数据记录在用户查看数据细节时只读取。


并再次提示，直到用户做出决定。


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