立即扫码
享受一对一服务
数据质量需求与定义
发布时间：2019.11.15来源：知乎浏览量：330次标签：数据治理
数据质量通常表现为一组具体的流程和技术，用于识别和修正数据中的错误以支持业务运行及决策支持。在银行实际中数据质量管理的应用场景主要包括数据分析挖掘、数据标准化管理、系统建设以及系统运维(图1)等。基于上述四个典型的应用场景，本文重点讨论数据质量管理的流程方法，从需求管理和日常机制两个维度讨论数据质量处理标准过程，数据需求对应信息系统建设以及能够转化为项目形式的数据应用需求，日常机制对应数据质量问题的常规处理机制。
图1 数据质量需求来源
数据需求是信息系统建设需求管理的重要部分，无论是业务角度还是技术角度，数据质量需求都是数据需求中的必备要求。数据质量需求主要有两个来源，分别对应于业务发展和数据管理的原因，前者对应数据应用角度的要求，后者对应企业数据管理目标。业务需求包括常规的系统改造或建设需求，以及数据服务、数据分析、数据挖掘等数据应用性需求。数据需求中应该包括数据质量规则方面的要求，数据需求来源于信息系统常规性需求，以及数据应用相关的需求。
数据质量问题是指数据不满足业务运行、管理与决策的程度，其衡量标准包括了多方面的含义。清晰的定义必然包括多个基本属性，或者说元数据单元。数据质量需求涉及范围和影响程度不一，较小的需求以单系统数据项修改为代表，处理方式简单直接；较大的需求以跨系统数据不一致为代表，剖析根源甚至包括业务规则的调整。数据质量需求对应的问题及原因在数据生命周期中会包括定义、产生、加工、整合、应用等过程，覆盖源系统、数据仓库、数据集市。
图1 数据质量需求来源
数据需求是信息系统建设需求管理的重要部分，无论是业务角度还是技术角度，数据质量需求都是数据需求中的必备要求。数据质量需求主要有两个来源，分别对应于业务发展和数据管理的原因，前者对应数据应用角度的要求，后者对应企业数据管理目标。业务需求包括常规的系统改造或建设需求，以及数据服务、数据分析、数据挖掘等数据应用性需求。数据需求中应该包括数据质量规则方面的要求，数据需求来源于信息系统常规性需求，以及数据应用相关的需求。
数据质量问题是指数据不满足业务运行、管理与决策的程度，其衡量标准包括了多方面的含义。清晰的定义必然包括多个基本属性，或者说元数据单元。数据质量需求涉及范围和影响程度不一，较小的需求以单系统数据项修改为代表，处理方式简单直接；较大的需求以跨系统数据不一致为代表，剖析根源甚至包括业务规则的调整。数据质量需求对应的问题及原因在数据生命周期中会包括定义、产生、加工、整合、应用等过程，覆盖源系统、数据仓库、数据集市。
（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
-
企业大数据体系构建，从这4层逐步递进递进
关于企业的大数据体系构建，可以分为4个层级，每个层级之间可以是递进的关系，虽然业务主导不同，但构建思路相通。关于企业的大数据体系构建，可……查看详情发布时间：2019.05.20来源：数据分析网浏览量：298次
-
构建金融大数据标准体系的意义和目标
随着政府职能的逐步简政放权，标准作为辅助行业管理、规范行业发展、形成规模化效应的重要手段，将在社会治理体系中发挥更重要的作用。为顺应形势……查看详情发布时间：2019.12.27来源：CSDN浏览量：218次
-
员工数据治理政策：最小化影响，实现价值最大化
随着越来越多的法规要求和投资者压力促使投资管理公司实施新的安全，治理和合规政策及技术解决方案，公司正在经历由这些实施带来的新业务挑战。……查看详情发布时间：2018.12.20来源：亿信华辰浏览量：261次
-
-
数据治理的全球难题：法治化治理如何跟上技术更新步伐？
随着技术的发展，需要治理的已不只是数据，人工智能算法等领域也成为治理课题。数据、互联网平台、人工智能算法应该如何治理？这在全球范围内都是……查看详情发布时间：2019.10.25来源：知乎浏览量：182次
-
国内数据治理系统全面介绍
随着大数据技术的飞速发展，大数据已经融入到了各行各业，为了能让各企业的数据资产得到充分的利用，数据治理非常重要，如今数据治理已经逐渐成为……查看详情发布时间：2019.09.19来源：知乎浏览量：311次
-
数据滥采滥用已到非治理不可的地步
目前个人数据滥采、滥用、非法采集和使用现象十分严重，严重侵害了个人权益，个人信息保护制度亟待建立！……查看详情发布时间：2019.10.17来源：知乎浏览量：316次
-
数据治理的未来：平衡数据治理和数据管理
“如何通过快速访问高质量数据，灌输信心并支持数据驱动的决策，为业务合作伙伴创造竞争优势？” Citizens Bank首席数据官（CDO……查看详情发布时间：2019.02.21来源：亿信华辰浏览量：214次
-
8 项提高数据完整性的预防性措施
仅使用一种方法几乎不可能将数据完整性风险降至最低，因此使用多种策略的组合是更好的选择。降低数据完整性风险的一些最有效方法包括8点。……查看详情发布时间：2021.07.07来源：亿信华辰数据治理知识库浏览量：732次
-
相关主题