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：325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：188次
-
-
-
数据治理要处理好四个关系
随着我国大数据战略的不断推进，各类生产生活行为都以数据的形式全景留痕，构建了一个与现实空间平行的“数据空间”，数据治理呼之欲出。要切实发……查看详情发布时间：2020.04.09来源：知乎浏览量：188次
-
快速理解数据仓库、数据湖、数据工厂、数据中台
数据生产的整个链条中，对于如何筑湖、如何选址建厂、按什么工序加工、以及如何配送，这是技术部门的事情，而“数据半成品”的沉淀和积累，却不是……查看详情发布时间：2021.04.13来源：亿信数据治理知识库浏览量：318次
-
数据治理金融行业解决方案
我国银行数据现状1、缺乏数据梳理，造成行领导看到的数据相互冲突和矛盾 2、业务职能不清晰或相互重叠，观察数据视角不尽相同，缺少数据标准与……查看详情发布时间：2019.08.26来源：知乎浏览量：266次
-
如何搭建企业级主数据管理平台
企业应用系统的构建多是以项目为中心，缺乏自上而下的规划。这样势必会导致企业信息孤岛现象越来越严重。主数据作为企业应用系统中最重要的业务单……查看详情发布时间：2022.03.17来源：小亿浏览量：371次
-
2019年的数据架构趋势
当今数字业务的一个主要问题是数据的可靠性。许多商业用户仍在评判数据引导分析的最终价值，并持有一定程度的怀疑态度，这只会随着时间的推移而改……查看详情发布时间：2019.02.13来源：数据治理浏览量：164次
-
数据问题的全面解决之道——数据治理
当今的大型企业，内部分工日趋细化，采购、服务、市场、销售、开发、支持、物流、财务、人力等各个环节，无不每时每刻产生着大量的数据。……查看详情发布时间：2019.01.18来源：亿信华辰浏览量：205次
-
银行数据治理的核心问题
银行一直掌握着大量关于客户的数据，数据汇总，存储和分析的持续进步意味着收集的数据提供了不可估量的价值和机会。 ……查看详情发布时间：2019.08.14来源：简书浏览量：226次
相关主题