企业如何解决数据治理中的数据质量问题

发布时间:2019.09.25来源:知乎浏览量:2次标签:数据治理

解决数据治理中的数据质量问题需要技术手段,也需要管理手段,要决策层给予充分的支持,从而在技术与业务互动中逐步解决数据质量问题。

企业信息化正在火热的进行,政府、医院、金融等陆陆续续使用起了数据治理来在竞争中有较强的优势。那么,数据治理项目实施的难题就是企业的数据质量,只要解决了数据治理的问题,那么就离成功不远了。
数据质量
数据质量问题的表现形式有很多,比如就有数据遗漏、多义字段、数据错误、没有意义的数据等等。那么这些数据质量的问题从何而来呢?数据库中无数的数据冗余以及数百个系统不受控制的系统冗余所导致:各个部门有自己独立的应用系统,难免会产生冲突、某些程序测试不充分,产生操作性数据、业务系统更新之后,难免会丢失或者删除掉一些数据、前台录入数据的时候,由于操作的问题导致输入出错、交换数据时接口的Bug可能会引入脏数据。

以上这些问题其实都是可以避免的,使用合适的管理手段和工具相结合,可以解决这些问题。说到工具就有亿信华辰的睿治要安利了,她有一整套的流程来帮助企业改进数据质量问题。下面我们结合产品来说说怎么解决出现的棘手的问题。

对于手动录入的数据,要进行必要的校验,在数据进入系统之前,设立监控点,出现的错误及时的进行邮件或者信息预警通知;

在数据进行存储的时候,要对数据标准化,对关键字进行统一的命名、格式之类的,睿治数据治理平台中的数据整合模块内置有很多的组件,例如清洗组件可以很方便的找到数据的质量问题,而且此过程中不存在要写任何一句的代码。

在数据进行加工的过程中,难免会混入脏数据,或者利用人力的话,成本要高出很多,那么我们睿治的数据质量模块就要“出征”啦,此模块呢,对于数据整个流向的流程都进行实时监控,数据质量的规则让你的数据问题无处可逃。

数据质量的问题确实是很多企业头疼的事情,数据治理是时候要实行起来了,没有质量的数据不可信,没有数据治理的数据不能用,还在等什么呢?数据治理,势在必行。睿治——你值得信赖。
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