企业数据治理项目中影响数据质量的5个因素

发布时间:2020.04.08来源:知乎浏览量:202次标签:数据治理

数据质量包括数据质量控制和数据治理
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。

一个战略性和系统性的方法能帮助企业正确研究企业的数据质量项目,业务部门与 IT 部门的相关人员将各自具有明确角色和责任,配备正确的技术和工具,以应对数据质量控制的挑战。

数据质量反映的是数据的“适用性(fitness for use)”,即数据满足使用需要的合适程度。数据质量通过完整性、一致性、准确性、及时性、合法性等多类维度对数据进行度量。数据质量管理的目的是为企业提供洁净、结构清晰的数据,是企业开发业务系统、提供数据服务、发挥数据价值的必要前提,是企业数据资产管理的前提。

数据质量问题的影响因素
1、数据质量方面原因——数据不一致
企业早期没有进行统一规划设计,大部分信息系统是逐步迭代建设的,系统建设时间长短各异,各系统数据标准也不同。企业业务系统更关注业务层面,各个业务系统均有不同的侧重点,各类数据的属性信息设置和要求不统一。另外,由于各系统的相互独立使用,无法及时同步更新相关信息等各种原因造成各系统间的数据不一致,严重影响了各系统间的数据交互和统一识别,基础数据难以共享利用,数据的深层价值也难以体现。

2、数据质量方面原因——数据不完整
由于企业信息系统的孤立使用,各个业务系统或模块按照各自的需要录入数据,没有统一的录入工具和数据出口,业务系统不需要的信息就不录,造成同样的数据在不同的系统有不同的属性信息,数据完整性无法得到保障。

3、数据质量方面原因——数据不合规
没有统一的数据管理平台和数据源头,数据全生命周期管理不完整,同时企业各信息系统的数据录入环节过于简单且手工参与较多,就数据本身而言,缺少是否重复、合法、对错等校验环节,导致各个信息系统的数据不够准确,格式混乱,各类数据难以集成和统一,没有质量控制导致海量数据因质量过低而难以被利用,且没有相应的数据管理流程。

4、数据质量方面原因——数据不可控
海量数据多头管理,缺少专门对数据管理进行监督和控制的组织。企业各单位和部门关注数据的角度不一样,缺少一个组织从全局的视角对数据进行管理,导致无法建立统一的数据管理标准、流程等,相应的数据管理制度、办法等无法得到落实。同时,企业基础数据质量考核体系也尚未建立,无法保障一系列数据标准、规范、制度、流程得到长效执行。

5、数据质量方面原因——数据冗余
各个信息系统针对数据的标准规范不一、编码规则不一、校验标准不一,且部分业务系统针对数据的验证标准严重缺失,造成了企业顶层视角的数据出现“一物多码”、“一码多物”等现象。
(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
  • 数据治理中元数据的作用

    数据治理中元数据的作用

    数据治理中元数据的作用主要体现在以下几方面:便捷的业务导航,提高数据质量,工作更高效,降低培训成本,消除知识不对称,高效精准沟通,降低数……查看详情

    发布时间:2019.08.08来源:CSDN浏览量:174次

  • 国内成熟的数据治理解决方案提供商

    国内成熟的数据治理解决方案提供商

    如今,数据已成为企业的货币,但管理数据不当可能会很快失去控制。麻省理工学院最近的一项研究发现,对于一些企业来说,大数据正在变成糟糕的数据……查看详情

    发布时间:2019.11.25来源:CSDN浏览量:243次

  • 为什么要进行数据交换

    为什么要进行数据交换

    企业大量的IT投资建立了众多的信息系统,但是随着信息系统的增加,各自孤立工作的信息系统将会造成大量的冗余数据和业务人员的重复劳动。企业急……查看详情

    发布时间:2020.08.10来源:知乎浏览量:167次

  • 全球数据治理市场到2024年 - 数据量的增长以提供巨大的机会

    全球数据治理市场到2024年 - 数据量的增长以提供巨大的机会

    预计数据治理市场在预测期间(2019年至2024年)的复合年增长率将超过21.44%,预计到2024年将达到43.5亿美元的价值。 ……查看详情

    发布时间:2019.07.04来源:知乎浏览量:177次

  • 人工智能商业化提速 创新奇智瞄准三大场景万亿市场

    人工智能商业化提速 创新奇智瞄准三大场景万亿市场

    “接下来的AI投资就是要去跟中国各行各业进行结合,把中国的后端效率大幅改进。而这个机会将不会小于过去几年阿里、腾讯那些前端的互联网巨头所……查看详情

    发布时间:2019.01.27来源:亿信华辰浏览量:192次

  • 银行金融机构如何做好数据治理

    银行金融机构如何做好数据治理

    数据治理是用于描述给定组织中数据的所有过程和管理的术语,包括所述数据的质量,保护和使用。由于所持数据的性质,金融服务公司可能特别需要治理……查看详情

    发布时间:2019.08.16来源:知乎浏览量:204次

  • 基于大数据的质量管理系统怎么选?

    基于大数据的质量管理系统怎么选?

    对于一个制造企业来说,生产是企业最大的动力,而生产质量也需要进行优化管理,一个好的质量管理会带给企业巨大的发展空间和利润价值。正因如此,……查看详情

    发布时间:2019.11.07来源:知乎浏览量:175次

  • 颠覆性变革即将到来,金融行业大数据治理该怎么做?

    颠覆性变革即将到来,金融行业大数据治理该怎么做?

    说到大数据应用所带来的颠覆性变革,没有一个行业比金融行业更加明显。从客户画像到精准营销,从风险管控到运营优化,几乎所有的业务环节都与大数……查看详情

    发布时间:2018.10.10来源:it168浏览量:163次

  • 数据资产管理实践白皮书(2.0版)

    数据资产管理实践白皮书(2.0版)

    本白皮书版权属于中国信息通信研究院云计算与大数 据研究所,并受法律保护。转载、摘编或利用其它方式使用 本白皮书文字或者观点的,应注明……查看详情

    发布时间:2019.09.02来源:中国信息通信研究院云计算与大数据研究所浏览量:571次

  • 数据治理成功的秘诀

    数据治理成功的秘诀

    数据治理(DG)1.0一直在努力实现,但现在DG需要符合通用数据保护法规(GDPR),因此企业需要一种新方法来实现数据治理的成功。……查看详情

    发布时间:2019.01.27来源:亿信华辰浏览量:239次

相关主题
您点击 “提交”,表明您已理解并同意接受本网站隐私政策和用户协议