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浅谈数据质量管理
发布时间：2019.07.17来源：知乎浏览量：180次标签：数据治理
随着互联网及数字化技术的飞速发展，我们生活在一个数字化转型的时代，各种数字化正在实实在在的改变着企业的日常运营，以及我们每个人的衣食住行，数据对于企业来说，是一项非常重要的资产，完善的数据质量可以让企业数据发挥充分的价值。
现在有很多企业对数据质量管理的现状还不够完善，以下是当前数据质量管控常见的以下问题：
1、数据资产意识淡薄及数据管理职能缺失。目前多数企业仍然将企业数据当成是IT的附属品，由IT部门进行管理，但其实，数据是公司业务的积累，有任何单一的系统或管理者进行管理，都会导致数据管理缺少公司级的视角。
1、数据资产意识淡薄及数据管理职能缺失。目前多数企业仍然将企业数据当成是IT的附属品，由IT部门进行管理，但其实，数据是公司业务的积累，有任何单一的系统或管理者进行管理，都会导致数据管理缺少公司级的视角。
2、同一类型的数据在多个系统中都有存储。现在很多互联网企业拥有的数据不止一套，各个数据集直接可能存在交叉且不一致的情况，这会导致公司的数据分析不够准确。
3、统计数据质量管控工作片面化。多数企业统计数据质量确实全程管控，这会造成和多环节数据出现疏漏。
对于当前企业面临的数据质量问题，进行数据质量管控非常有必要，所谓数据质量管控就是未来满足信息利用的需要，对信息系统的各个信息采集点进行规范，对原始信息进行校验、对错误信息的反馈、纠正，将企业数据统一管理的过程。
对于当前企业面临的数据质量问题，进行数据质量管控非常有必要，所谓数据质量管控就是未来满足信息利用的需要，对信息系统的各个信息采集点进行规范，对原始信息进行校验、对错误信息的反馈、纠正，将企业数据统一管理的过程。
对企业数据进行质量管理，那么可以提供企业数据的标准性、准确性，可以让企业数据根据清晰，选择一款好的企业数据质量管理平台，可以更好的帮助企业管理数据，例如睿治数据治理平台就可以帮企业很好的进行数据质量管理。
睿治数据治理平台由元数据、数据质量、数据标准、数据集成、数据资产、主数据、数据交换、生命周期、数据安全等多个板块组成，各个板块之间的数据可独立，也可以任意组合使用。每个板块数据的作用不同，例如元数据管理内置丰富的采集适配器，可以一键元数据分析，了解数据来龙去脉，构建数据地图；数据质量管理是以数据的标准来作为数据检核依据，以元数据为数据检核对象，通过向导化、可视化等简易操作手段，将质量评估、质量检核、质量整改与质量报告等工作环节进行流程整合，形成完整的数据质量管理闭环。
（部分内容来源网络，如有侵权请联系删除）
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