企业想获得更清醒的数据,请做好数据质量管理

发布时间:2019.11.04来源:知乎浏览量:16次标签:数据治理

数据质量管理基本概念
数据质量管理是指为了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,包括建立模式化的操作规程、原始信息的校验、错误信息的反馈、矫正等一系列的过程。

数据质量管理不是一时的数据治理手段,而是循环的管理过程。
数据质量管理不仅包含了对数据质量的改善,同时还包含了对组织的改善。

为什么有这么多人强调改善数据质量管理的重要性,用一种很抽象的比喻描述,如果把整个数据应用比作人体的话,那好的数据就相当于新鲜和沸腾的血液,能让我们的身体充满活力,高效地工作思考。而质量差的血液携带废物和毒素,随着毒素越积越多,血液以及血管就会发生病变,血液流经的全身各处器官也会大受影响。

那什么会影响数据质量呢?其实简单就分为2个因素。
客观因素:在数据各环节流转中,由于系统异常和流程设置不当等因素,从而引起的数据质量问题。
主观因素:在数据各环节处理中,由于人员素质低和管理缺陷等因素,从而操作不当而引起的数据质量问题。

如何通过具体工作来贯彻落实数据质量管理呢?
EsDataClean数据质量管理平台是亿信华辰自主研发的数据质量管理平台,提供了业界领先的质量规则管理方法、质量评估方法、零编码质检规则、跨数据源比对、质量分析报告、数据质量整改、质量绩效评估等主要功能,以数据标准为数据检核依据,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。

目前,亿信华辰数据质量管理平台已经经过了卫生、法院、电力、银行等行业的项目检验,用于解决业务系统运行、数据仓库建设及数据治理过程中的各种数据质量问题。作为与亿信华辰合作多年的客户,中国进出口银行此次也荣获数据质量卓越实践奖。

在整个数据治理环节,亿信数据质量管理平台从找到问题数据开始,控制数据质量,贯彻始终,全面提升数据的完整性、规范性、及时性、一致性,减少因数据不可靠导致的决策偏差和损失。亿信华辰一直致力于为客户创造数据价值,近年来在数据治理领域持续发力,除了数据质量管理平台,还提供元数据管理数据标准管理、数据集成管理、主数据管理数据交换管理、数据资产管理、数据安全管理等产品,快速解决企业不同的数据治理场景。
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