浅谈数据质量管理

发布时间:2019.07.17来源:知乎浏览量:5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。
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。
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