数据质量管理包括什么方面

发布时间:2019.11.07来源:知乎浏览量:378次标签:数据治理

数据是组织最具价值的资产之一。企业的数据质量与业务绩效之间存在着直接联系,高质量的数据可以使公司保持竞争力并在经济动荡时期立于不败之地。有了普遍深入的数据质量,企业在任何时候都可以信任满足所有需求的所有数据。

一个战略性和系统性的方法能帮助企业正确研究企业的数据质量项目,业务部门与 IT 部门的相关人员将各自具有明确角色和责任,配备正确的技术和工具,以应对数据质量控制的挑战。



扩展资料控制方法:

1、探查数据内容、结构和异常
第一步是探查数据以发现和评估数据的内容、结构和异常。通过探查,可以识别数据的优势和弱势,帮助企业确定项目计划。一个关键目标就是明确指出数据错误和问题,例如将会给业务流程带来威胁的不一致和冗余。

2、建立数据质量度量并明确目标
EsDataClean的数据质量解决方案为业务人员和IT人员提供了一个共同的平台建立和完善度量标准,用户可以在数据质量记分卡中跟踪度量标准的达标情况,并通过电子邮件发送URL来与相关人员随时进行共享。

3、设计和实施数据质量业务规则
明确企业的数据质量规则,即,可重复使用的业务逻辑,管理如何清洗数据和解析用于支持目标应用字段和数据。业务部门和IT部门通过使用基于角色的功能,一同设计、测试、完善和实施数据质量业务规则,以达成最好的结果。

4、将数据质量规则构建到数据集成过程中
EsDataClean支持普遍深入的数据质量控制,使用户可以从扩展型企业中的任何位置跨任何数量的应用程序、在一个基于服务的架构中作为一项服务来执行业务规则。
数据质量服务由可集中管理、独立于应用程序并可重复使用的业务规则构成,可用来执行探查、清洗、标准化、名称与地址匹配以及监测。

5、检查异常并完善规则
在执行数据质量流程后,大多数记录将会被清洗和标准化,并达到企业所设定的数据质量目标。然而,无可避免,仍会存在一些没有被清洗的劣质数据,此时则需要完善控制数据质量的业务规则。EsDataClean可捕获和突显数据质量异常和异常值,以便更进一步的探查和分析。

6、对照目标,监测数据质量
数据质量控制不应为一次性的“边设边忘”活动。相对目标和在整个业务应用中持续监测和管理数据质量对于保持和改进高水平的数据质量性能而言是至关重要的。

EsDataClean数据质量管理平台,智能纠错减少数据异常,让数据清澈如水,智能高效的数据超级医生.


图形化操作界面,全程零编码
采用全导航交互式设计界面,技术门槛低。不管是规则定义还是流程管理都无需编写sql或代码,通过图形化界面进行简单配置即可,使得非技术用户也能对定义过程和定义结果一目了然。

一站式轻松搞定质检全过程
亿信数据质量管理平台(EsDataClean)提供从标准定义、质量监控、绩效评估、质量分析、质量报告、重大问题及时告警、流程整改发起、系统管理等数据质量管理全过程的功能。

智能推进问题数据整改
智能数据质量检查调度;通过事先定义好的规则、调度时间、工作流程,自动完成数据的质量检查,极大的减少人力的投入和过程干预,提升效率,减少误差。
重大问题及时告警;对质量检查的结果提供多方式(界面、邮件、短信)告警,让用户及时了解到系统检查结果,避免重大问题的延误。
一键生成质量报告和评估结果;系统通过数理统计、数据分析等技术,根据事先定义好的模板,自动生成质量报告和绩效考评结果。

领先业界的数据质量评估体系
亿信数据质量管理平台(EsDataClean)包含丰富的质量评价方法,并且易于扩展。系统支持数十种质量评价算法技术,满足业务系统运行、数据中心建设、数据治理过程中各类规则的定义,并可实现跨数据源的对比分析;支持通过XML扩展,可完全适应企业未来的数据质量管理需求的变化。

全方位的数据体检报告
多维度质量分析报表,辅助用户对问题数据进行质量分析,以便用户进行有针对性的质量改进;
内置丰富的统计分析报告及多种质检结果主题,同时支持自定义扩展符合行业需求的质检结果主题,满足各行业用户的个性化需求。
多角度质量绩效评分,EsDataClean支持用户定义评分依据和权重,并可按照字段、表、规则类别、关键字等粒度生成质量评估结果。

卓越的质检性能
数据质量管理平台具有出色的跨平台运行能力,兼容多种操作系统,支持所有符合JDBC2.0规范的数据库。系统的质量规则检查支持多线程并发执行,百万级数据20条规则的质量检查只需2分30秒即可完成。
(部分内容来源网络,如有侵权请联系删除)
立即免费申请产品试用 免费试用
相关文章推荐
  • 企业数据治理中的应对

    企业数据治理中的应对

    首先,数据治理的核心认识是,数据治理是一个持续并且长久的一个过程,不同的产品可以解决比如采集、传输等数据治理层面上的不同问题,但并不存在……查看详情

    发布时间:2019.11.01来源:知乎浏览量:184次

  • 睿治数据治理平台通过安可测试可在联合攻关基地公共服务平台查询

    睿治数据治理平台通过安可测试可在联合攻关基地公共服务平台查询

    习总书记指出,“没有网络安全,就没有国家安全”。保障网络安全、信息安全已成为事关国家安全的重大战略问题。为了响应习总书记的号召,睿治数据……查看详情

    发布时间:2019.11.13来源:小亿浏览量:165次

  • 数据与数据治理两个基本概念

    数据与数据治理两个基本概念

    数据治理这项基础数据能力的重要性越来越多突出。2017年4月22日,中国数据标准化及治理奖实践奖的现场评审在清华大学成功举行。……查看详情

    发布时间:2018.11.30来源:御数坊浏览量:166次

  • 从数据资产管理出发,看数据治理的最优架构如何搭建?

    从数据资产管理出发,看数据治理的最优架构如何搭建?

    通过数据治理工作的开展,数据变得可信且易于理解,并能有效地支撑业务人员的决策分析工作,数据资产也变得更易用,更有价值。……查看详情

    发布时间:2021.04.15来源:亿信数据治理知识库浏览量:376次

  • 数据质量是什么,企业数据质量分析怎么做?

    数据质量是什么,企业数据质量分析怎么做?

    现在大数据时代,数据充斥于我们的生活、工作、学习中。随着数据增加的来源和速度越来越多、越来越快,企业纷纷在努力的解决出现的这些问题,以及……查看详情

    发布时间:2019.09.26来源:数据分析网浏览量:167次

  • 企业应该将数据治理作为加速数字化转型的催化剂

    企业应该将数据治理作为加速数字化转型的催化剂

    随着许多业务系统和应用程序(包括采购,呼叫中心交互,网站访问,移动应用程序使用以及越来越多的物联网传感器和设备)产生的大量客户数据,应该……查看详情

    发布时间:2019.07.04来源:知乎浏览量:160次

  • 企业主数据管理方案

    企业主数据管理方案

    主数据管理使得企业能够集中化管理数据,在分散的系统间保证主数据的一致性,改进数据合规性、快速部署新应用、充分了解客户、加速推出新产品的速……查看详情

    发布时间:2020.04.29来源:知乎浏览量:196次

  • 四说大数据时代“神话”:从大数据到深数据

    四说大数据时代“神话”:从大数据到深数据

    为国内最大的电商平台之一,苏宁每天要处理数量巨大的数据。为了更快速高效地处理这些数据,苏宁调度平台采取了哪些措施呢?……查看详情

    发布时间:2019.02.14来源:亿信华辰浏览量:178次

  • 2019年大数据发展趋势预测

    2019年大数据发展趋势预测

    九十年前,法国诗人保罗瓦列里写道:“未来不再像过去那样。”从00年代中期开始的大数据趋势也可以这么说。 面对崭新的2019年,Da……查看详情

    发布时间:2019.01.14来源:亿信华辰浏览量:134次

  • 企业如何成功的实现数据治理?

    企业如何成功的实现数据治理?

    当下是一个大数据的时代,如果一个企业没有数据,那么在做决策时就缺乏数据的支持,但是如果企业有了数据,不对数据进行治理,那么就无法充分有效……查看详情

    发布时间:2019.07.18来源:知乎浏览量:175次

相关主题
您点击 “提交”,表明您已理解并同意接受本网站隐私政策和用户协议