数据质量管理的方法论
发布时间:2019.12.06来源:CSDN浏览量:98次标签:数据治理
数据是数字化时代企业的重要资产,数据可以以产品或服务的形态为企业创造价值。既然数据可以是产品、可以是服务,那问题就简单了。虽然数据质量管理没有成熟方法论支撑,但是产品和服务的质量管理体系却已非常的成熟了,何不尝试用产品和服务的质量管理体系来管理数据质量?!那国际上最权威的质量管理体系IOS9001是否也适用于企业的数据质量管理呢?
下图是ISO9001基于PDCA的质量管理核心思想,其重点强调以客户为关注焦点、领导作用、全员参与、过程方法、持续改进、循证决策和关系管理。
图中的数字代表的是本标准在ISO9001的相关章节,无业务含义。以下内容是根据笔者对质量体系相关资料的查阅和粗浅理解,给出数据质量管理的方法论,不免有所偏误,欢迎拍砖和指正。
依据ISO9001以及企业在数据治理方面的相关经验,笔者认为企业数据质量管理应从以下几个方面着手:
1、组织环境
我们在数据治理框架、主数据管理、数据标准管理等章节,都提到了组织机构的设置,这里再次强调一个强有力的数据管理组织的建设是数据治理项目成功的最根本的保证。其作业是两个层面:一是在制度层面,制定企业数据治理的相关制度和流程,并在企业内推广,融入企业文化。二是在执行层面,为各项业务应用提供高可靠的数据。
2、数据质量管理方针
为了改进和提高数据质量,必须从产生数据的源头开始抓起,从管理入手,对数据运行的全过程进行监控,强化全面数据质量管理的思想观念,把这一观念渗透到数据生命周期的全过程。数据质量问题是影响系统运行、业务效率、决策能力的重要因素,在数字化时代,数据质量问题影响的不仅仅是信息化建设的成败,更是影响企业降本增效、业务创新的核心要素,对于数据质量问题的管理,深度执行的总体策略“垃圾进,垃圾出(garbage in,garbage out)”,采用事前预防控制、事中过程控制、事后监督控制的方式进行数据质量问题的管理和控制,持续提升企业数据质量水平。
3、数据质量问题分析
关于质量问题的分析,笔者推荐采用经典的六西格玛(缩写:6σ 或 6Sigma),六西格玛是一种改善企业质量流程管理的技术,以“零缺陷”的完美商业追求,以客户为导向,以业界最佳为目标,以数据为基础,以事实为依据,以流程绩效和财务评价为结果,持续改进企业经营管理的思想方法、实践活动和文化理念。六西格玛重点强调质量的持续改进,对于数据质量问题的分析和管理,该方法依然适用。
-
数据沿袭工具如何促进数据治理策略
企业可以通过跟踪数据更改的方式和时间来加强数据治理工作。专家David Loshin就如何使用数据沿袭产品提供建议。……查看详情发布时间:2019.03.26来源:亿信华辰浏览量:78次
-
理解和证明数据治理2.0
过去,证明数据治理的合理性是非常困难的。数据治理1.0的孤岛性质以及缺乏对增值的关注意味着买入率很低。……查看详情发布时间:2019.01.25来源:亿信华辰浏览量:105次
-
数据指标体系搭建实践:指标管理四步法
因为不同人对于一个指标口径的理解,会存在偏差的,比如对于“新用户”这个原子指标的定义口径,有的人是理解为当日新注册的用户为新用户,而有些……查看详情发布时间:2020.09.21来源:头条浏览量:82次
-
做好数据治理才能建设大数据平台
大数据不是凭空而来,1981年第一个数据仓库诞生,到现在已经有了近40年的历史,而国内企业数据平台的建设大概从90年代末就开始了,从第一……查看详情发布时间:2018.11.28来源:数据治理浏览量:83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:92次
-
战略IT治理2.0——竞争成功的业务需求
由于C-Suite高管将技术视为核心业务战略,业务/IT人员的管理团队需要专注于使项目与战略目标保持一致,确保治理流程的纪律性,并在这些……查看详情发布时间:2019.01.11来源:亿信华辰浏览量:61次
-
数据治理是真实的,是需要的!
有许多组织可以很好地管理和管理他们的数据。或者是足够好(无论对每个组织来说意味着什么)。但是,还有其他组织根本不管理和管理他们的数据。他……查看详情发布时间:2019.06.19来源:简书浏览量:75次
-
产生影响:数据治理和企业架构的失落艺术
看起来我们忙着跑步,以至于我们没有时间思考。我们希望更快,更快速,但我们甚至不确定我们想要实现的目标。这就像你办公室的人总是太忙,正在工……查看详情发布时间:2019.03.22来源:亿信华辰浏览量:70次