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:281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
  • 3点告诉你如何正确实现数据治理

    3点告诉你如何正确实现数据治理

    数据驱动需要的不只是的新工具的出现。它需要对数据质量进行投资,以改变有关数据捕获系统的设计和使用方式的行为。……查看详情

    发布时间:2021.05.20来源:亿信数据治理知识库浏览量:155次

  • 为数据管理/数据质量/问题分析提供资金

    为数据管理/数据质量/问题分析提供资金

    大多数具有正式数据治理工作的组织都对正在进行的数据管理工作给予了高度关注,解决了利益相关者之间发生自然冲突和/或数据质量工作时出现的问题……查看详情

    发布时间:2019.03.19来源:亿信华辰浏览量:140次

  • 企业数据中台建设过程中面临的三大挑战

    企业数据中台建设过程中面临的三大挑战

    业务挑战:如何以大数据赋能,反哺业务精耕? 越是成功的企业,业务发展的痛点越难以单点解决,需要整体思考、科学决策、集体行动,在业务的创……查看详情

    发布时间:2020.07.10来源:知乎浏览量:133次

  • 数据标准迎来“大考”,一个数据治理工具教各行各业轻松应对

    数据标准迎来“大考”,一个数据治理工具教各行各业轻松应对

    2020年6月22日-7月3日,国际电信联盟第十六研究组(简称ITU-TSG16)召开全体会议,来自中国、美国、德国、日本、韩国、巴西、……查看详情

    发布时间:2020.07.23来源:头条浏览量:140次

  • 新零售变革:数据管理提升购物体验

    新零售变革:数据管理提升购物体验

    随着新零售时代的到来,线上线下的区隔开始逐渐变得模糊,两者融合成为大势所趋。零售行业的营销模式也开始逐渐从以产品为中心向以用户为中心转移……查看详情

    发布时间:2019.01.11来源:亿信华辰浏览量:144次

  • 什么是数据质量?如何衡量它以获得最佳结果?

    什么是数据质量?如何衡量它以获得最佳结果?

    我们过去谈过很多关于数据质量的问题 - 包括糟糕数据的成本。但是,尽管对数据质量有了基本的了解,但许多人仍然不太了解“质量”究竟是什么意……查看详情

    发布时间:2018.12.25来源:数据治理浏览量:189次

  • 数据治理对医疗保健组织来说往往是个谜

    数据治理对医疗保健组织来说往往是个谜

    数据治理对医疗保健组织来说往往是个谜。“它是什么?我该怎么做?我在哪里可以买到它?“它引起了一些想法。 数据治理是一组流程,可确保在整……查看详情

    发布时间:2018.11.23来源:数据治理浏览量:118次

  • 理论之企业数据挖掘成功之道

    理论之企业数据挖掘成功之道

    面对现在海量的、不完整的、模棱两可的数据,运用数据挖掘算法对数据进行查找,找出人们所不知道的、有实用价值的信息,这一过程就是数据挖据。随……查看详情

    发布时间:2019.05.23来源:知乎浏览量:126次

  • 什么是元数据?为何需要元数据?

    什么是元数据?为何需要元数据?

    元数据是对我们整个系统里面包含的各种结构的描述和说明,比如结构说明、属性说明、或者相关数据,它有点类似现实世界中我们使用的某个产品的说明……查看详情

    发布时间:2019.09.09来源:知乎浏览量:161次

  • 数据湖与数据仓库之间的桥梁

    数据湖与数据仓库之间的桥梁

    数据湖的吸引力和新颖的功能对传统的数据仓库(DWH)系统构成了巨大的威胁。DWH的主要缺点包括与不适应不断发展的数据环境的刚性内部结构相……查看详情

    发布时间:2021.07.26来源:亿信华辰数据治理知识库浏览量:154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