数据质量对于数据分析来说至关重要

发布时间:2019.11.13来源:知乎浏览量:4次标签:数据治理

对大多数公司来说,收集数据通常只是为了记录,当质检完成、员工的表现被审查、维护被记录,甚至当周会进行时,数据也在被收集。然后,为了实现更大的目标,例如做出更好的业务决策,保留记录供将来参考。收集数据的另一个原因是,做出的决策将对公司的成功产生积极影响,改善其实践并增加收入,对于许多公司来说,管理高质量的数据是一项艰巨的任务。然而,拥有准确且业务有序的数据是确保公司不会遭受伴随“坏”或“脏”数据而来的负面影响到,不可或缺的组成部分。

数据质量的关键所在包括:大致分为完整性,一致性,准确性,有效性和及时性这五个组件。

当这些组件中的每一个都被正确地执行时,它将产生高质量的数据,同样重要的是,使用收集数据的每个人都必须对数据所代表的内容有一个大致的了解。数据活动的范围不限于公司自身产生的数据,它还必须包括从外部来源获得的数据。高质量的数据将确保更有效地推动公司的成功,因为它依赖于基于事实的决策,而不是习惯性的或人类的直觉。

完整性:确保数据中应该收集的和实际收集的数据之间没有差距
解决方案:如果数据不完整,可以通过暂停提交来解决此问题。通过使用强制字段功能,可以轻松实现数据完整性,比如在进行一次线上采访调查的过程中如果没有填写必填字段,被访者将无法完成完整的数据提交。数据的完整性也将确保花费更少的时间浪费在修复因数据不完整而导致的错误。

一致性:数据类型必须与收集的数据的预期版本一致。
解决方案:可以通过使用数据收集应用程序中的下拉菜单来确保这一点,这将是以预期格式一致的方式收集数据。而不是自由形式的填写,还有一些预先确定的选项可供选择。

准确性:收集的数据是正确的,相关并准确地表示它应该是什么。
解决方案:准确性比数据完整性和一致性更有难度。准确的数据经验累积和训练有素的结果,但是,仍然存在人为错误的空间。为了减少不准确的可能性,必须实施额外的措施,例如将图片捕获,GPS位置和时间戳添加到记录的事件中。

有效性:有效性来自过程而非最终结果。
解决方案:当需要修复无效数据时,过程会出现问题最多的地方,而不是结果。这使得解决起来有点棘手。

及时性:应在预期时间收到数据,以便有效利用信息。
解决方案:实时数据,任何较慢的速度都不能提供足够的信息。有了实时数据和分析,企业就能更好地做出更有效、更明智的决策。迫切需要消除实地完成调查和收到调查之间的时间差

77%的公司认为他们的底线受到不准确和不完整数据的影响。据悉,12%的收入是由于数据质量差而浪费掉的,这是一个令人震惊的数据。然而,那些注重高质量数据的公司的收入增长了15%到20%

由于数据质量差,公司目睹了40%的举措无法实现目标效益,这对运营效率有重大影响。实施数据质量计划,可以使企业的销售额增加20%-40%

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,我们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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