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数据质量在数据治理中的重要意义
发布时间：2020.01.10来源：CSDN浏览量：140次标签：数据治理
数据的质量问题从一定的角度反映出组织当中存在的一些问题，而问题的来源可能是数据流动，可能业务流程也可能源于管理问题等等，数据质量问题的分析可以帮助企业找到问题的源头。而高质量的数据对管理决策，业务支撑都有极其重要的作用。数据质量是数据治理中重要的一把标尺，而数据治理又是当今企业组织的首要战略重点之一，只有持续的数据质量改进才能推动数据治理体系的完善，为企业数据战略提供坚实的保障。
大数据的概念正在进一步渗透到各个行业与领域当中，随着企业业务增长和规模扩大，以及伴随着信息技术和相关基础设施的不断完善，在短短的几年内，数据已经呈现了爆发式的增长，多数传统企业也开始走上了数字化转型的道路。数据中蕴藏的商业价值也逐渐被人们挖掘出来：客户群体细分提供个性化服务和精准营销、数据驱动创新促进发掘新的需求和商业模式、数据互联互通打破了组织边界提高管理效率和产业效率，以及降低服务成本。
伴随着数据量的增长，与大数据相关的技术也在不断成熟，包括数据采集、数据存储、数据传输、数据处理、数据挖掘等一系列环节。技术更迭带来的实施成本降低，越来越多的企业开始利用数据创新业务，提供数据服务，由原来的业务驱动渐渐转型数据驱动业务的增长。在最近一年的时间里，我接触到了不同行业的客户，包括物流、汽车、教育、金融等，这些企业都已经开始在实施大数据项目。可以预见的是，这类的项目将会越来越多地出现在各个行业当中。
大数据类的项目有个特点，那就是都是以数据为核心。数据将作为产生业务价值和实现业务目标的基石，那么数据的质量就变成了这类项目的一个极其重要的因素。有些项目在初期由于并没有考虑数据质量的因素，导致了项目实施后期才发现，由于数据质量问题所带来的项目失败的风险。在项目的各个环节当中，我们都应当关注数据质量的管理。
大数据的概念正在进一步渗透到各个行业与领域当中，随着企业业务增长和规模扩大，以及伴随着信息技术和相关基础设施的不断完善，在短短的几年内，数据已经呈现了爆发式的增长，多数传统企业也开始走上了数字化转型的道路。数据中蕴藏的商业价值也逐渐被人们挖掘出来：客户群体细分提供个性化服务和精准营销、数据驱动创新促进发掘新的需求和商业模式、数据互联互通打破了组织边界提高管理效率和产业效率，以及降低服务成本。
伴随着数据量的增长，与大数据相关的技术也在不断成熟，包括数据采集、数据存储、数据传输、数据处理、数据挖掘等一系列环节。技术更迭带来的实施成本降低，越来越多的企业开始利用数据创新业务，提供数据服务，由原来的业务驱动渐渐转型数据驱动业务的增长。在最近一年的时间里，我接触到了不同行业的客户，包括物流、汽车、教育、金融等，这些企业都已经开始在实施大数据项目。可以预见的是，这类的项目将会越来越多地出现在各个行业当中。
大数据类的项目有个特点，那就是都是以数据为核心。数据将作为产生业务价值和实现业务目标的基石，那么数据的质量就变成了这类项目的一个极其重要的因素。有些项目在初期由于并没有考虑数据质量的因素，导致了项目实施后期才发现，由于数据质量问题所带来的项目失败的风险。在项目的各个环节当中，我们都应当关注数据质量的管理。
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