数据质量分析主要包括那些内容?

发布时间:2019.11.13来源:知乎浏览量:37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。

通常数据质量评估和管理评估需通过以下几个维度衡量。

数据质量评估

完整性 Completeness:完整性用于度量哪些数据丢失了或者哪些数据不可用。
规范性 Conformity:规范性用于度量哪些数据未按统一格式存储。
一致性 Consistency:一致性用于度量哪些数据的值在信息含义上是冲突的。
准确性 Accuracy:准确性用于度量哪些数据和信息是不正确的,或者数据是超期的。
唯一性 Uniqueness:唯一性用于度量哪些数据是重复数据或者数据的哪些属性是重复的。
关联性 Integration:关联性用于度量哪些关联的数据缺失或者未建立索引。

评估维度

配置管理 Config Management:此维度用于度量数据在其生命周期内的一切资源是否得到了控制和规范,即数据的计划、产生、变更直至消亡的过程中,与数据相关的计划、规范、描述是否收到控制。评估指标包括:评估配置项的细化粒度、评估基线准确度和频度以及变更流程是否合理完善等。

培训 Training:此维度用于度量数据的生产和使用者在数据生命周期内的一切活动中是否经过了知识和技能的培训、培训效果是否满足岗位需要;受训的知识和技能是否经过审核和确认,受训的内容是否与企业文化和价值观一致;培训流程是否合理完善等;

验证和确认 Verify & Validation:此维度用于度量数据在其生命周期内是否得到验证和确认。评估内容包括是否通过验证流程确保工作产品(数据)满足指定的要求、是否通过“确认”流程保证工作产品(数据)在计划的环境中满足使用的要求;“验证”和“确认”的流程是否完善;

监督和监控 Monitoring:此维度用于度量产生和使用数据的流程在数据的整个生命周期内是否真正受控。脱离监控的信息、技术、计划、流程、制度,会导致数据质量低下。监督和监控的流程是否完善。

亿信华辰EsDataClean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。

再获嘉奖!亿信数据质量管理平台荣获2019中国数据质量优秀产品奖

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。

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