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编辑导语：数据产品，是指可以发挥数据价值去辅助用户更优的做决策(基至行动)的一种产品形式。它在用户的決策和行动过程中，可以充当信息的分析展示者和价值的使能者。那么，数据产品的数据更新机制到底是怎样的呢？本文作者为我们做出了解答。

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一、背景对于数据产品来说，核心包括数据更新、数据质控、数据查看、数据查询、数据应用、数据导出等几个大的方面。而数据更新是其中重要一环。只有新数据源源不断的进入，整个数据库才会变成活库，才会更有意义。
以我熟悉的医疗科研数据库为例。某医院的专病科研数据库在建立之初，医院提供了50位患者的前10次就诊记录的原始病历数据，数据经过处理和用户确认以后进入数据库。
针对该疾病，患者在生存状态下会继续进行复诊。如果后续就诊数据不纳入到系统中来，医生将无法了解该患者的疾病进展，在做进一步的医学研究时可能恰好需要患者后续疾病进展情况。
例如，研究患者所服用新药对某个疾病的影响，由于缺乏进一步的就诊数据支撑，致使该患者的数据在该科研课题下无法被使用。该患者数据的价值将会缩减。
相反，如果患者记录数量和患者就诊次数不断增加，该数据库可以支撑的医疗科研方向将更广泛。
同时由于数据量的增加，得出的科研结论也更加具有说服力。同时还可以拓宽科研方向，不只是做回顾性研究，还支持前瞻性研究。
数据更新是针对已有数据而言的，指的是针对同一条数据记录，新数据项替换数据库中与之对应的已有数据项，或者在已有数据记录的基础上增加新的数据记录。
共有四种形式，新增数据记录，完善数据，修改数据，删除数据。
1. 新增数据记录指的是，在数据表中新增一条全新的数据记录，新增数据记录必然带来ID的增长。
例如：患者表中有100位患者，新增一个患者，则会在患者表中插入一个新的数据记录，ID也会随之增长。
2. 完善数据指的是，对于某条数据的某个字段，该字段原值为空，将该空值填入数据的过程。
例如：患者张三的“医保类型”字段为空，填入数据“商业保险”。
3. 修改数据指的是，针对数据库中有值的字段，将该字段的值从A改为B的过程。
例如：将患者张三的“医保类型”，从“商业保险”改成“城镇职工医保”
4. 删除数据指的是，针对数据库中有值的字段，将该字段的值改成空的过程。
例如：将患者张三的“医保类型”字段的内容从“城镇职工医保”改成空。
在新增数据记录、完善数据、修改数据、删除数据的过程中，如果所有数据操作均由程序做出决策，则程序采取同一种策略处理，要么全部接受插入，要么全部拒绝插入；要么全部使用新值，要么全部使用旧值。
因为每条数据的前后文语境不同，有的数据需要接受插入，有的数据需要拒绝插入。
统一的处理策略，必然会导致部分数据错误。而程序不具备识别上下语境的能力。所以只能将决策的工作交给用户，由用户根据每条数据的前后文来对每一条数据进行单独决策，从而确保数据的准确性。
例如：张三的“临床诊断”字段已有数据是“肺小细胞肺癌”，待入库数据是“肺鳞癌”。
此时两个数据出现了不一致，无论用新值还是旧值都有可能造成数据的错误。进一步造成科研结论的不准确。此时就需要人工去查看该患者的就诊信息，来决策该患者的临床诊断。而程序是无法完成该项工作的。
由于系统采取统一的策略来处理数据，从而带来的数据准确性的问题。该问题产生的原因是未能将决策权交给用户。所以需要在恰当的时机引入人工决策，以确保数据准确性。
二、解决方案当批量数据入库时，触发数据更新机制。数据更新过程中，遇到数据冲突或者清空时，才引入人工决策机制。
1. 数据冲突指的是，针对某数据项，已有数据中有值，待入库的数据也有值，但是两个值不一致。
当数据产生冲突时，如果系统强制使用新值或者原值，将有可能造成数据的错误。并且程序无法判断原值是正确的数据，还是现值是正确的数据，需要将该决策告知用户。
用户可以执行接受新值、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，则不对旧数据做任何操作。如果用户不作任何决策，在用户查看数据详情时，再次给予提示，否则该数据记录处于只读状态，不允许编辑。直到用户做出决策。