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:156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
  • 关注:2019年大数据的10大发展趋势

    关注:2019年大数据的10大发展趋势

    如今,人们寻求获得更多的数据有着充分的理由,因为数据分析推动了数字创新。然而,将这些庞大的数据集转化为可操作的洞察力仍然是一个难题。而那……查看详情

    发布时间:2019.02.12来源:亿信华辰浏览量:115次

  • 数据治理的目标和原则

    数据治理的目标和原则

    所有成功的数据治理和管理计划,流程和项目都充实了这些原则。它们是帮助利益相关者聚集在一起解决 每个组织固有的数据相关冲突类型的原则 ……查看详情

    发布时间:2019.03.19来源:亿信华辰浏览量:225次

  • 如何构建企业安全易用的数据资产?

    如何构建企业安全易用的数据资产?

    在数据治理架构中,数据资产管理位于底层数据和数据管理与应用之间,处于承上启下的重要地位。对上支撑数据安全管理等职能建设以价值发掘为导向的……查看详情

    发布时间:2021.06.02来源:亿信华辰数据治理知识库浏览量:239次

  • 银行自身要提升数据治理能力

    银行自身要提升数据治理能力

    数字经济对金融服务的模式也提出了新的要求,银行必须依托科技支撑,加快和深化数字化转型,带动风控模式的改革创新。银行还需要着力于构建其自身……查看详情

    发布时间:2019.10.29来源:知乎浏览量:221次

  • 谈大数据时代下的数据治理

    谈大数据时代下的数据治理

    2013年被众多的IT人定义为中国的大数据元年,这一年国内的大数据项目开始在交通、电信、金融部门被广泛推动。各大银行对Hadoop的规划……查看详情

    发布时间:2019.01.03来源:亿信华辰浏览量:126次

  • 埃尔温自动化框架:在数据编制、部署和治理方面实现更快的值时

    埃尔温自动化框架:在数据编制、部署和治理方面实现更快的值时

    数据治理对企业来说比以往任何时候都重要。它确保组织中的每个人都能发现和分析高质量的数据,从而快速提供业务价值。……查看详情

    发布时间:2019.02.13来源:亿信华辰浏览量:142次

  • 用于指导金融行业开展大数据基础平台建设技术类标准

    用于指导金融行业开展大数据基础平台建设技术类标准

    技术类标准用于指导金融行业开展大数据基础平台建设。大数据技术本身涉及内容广泛,既包含大数据平台本身的基础软件和各类功能组件,又包括基于业……查看详情

    发布时间:2019.12.27来源:CSDN浏览量:195次

  • 企业数据治理框架

    企业数据治理框架

    大多数公司都采用零碎,随意的方式收集和存储数据。公司采用孤立的方法获取数据并不罕见,每个部门都自己收集数据并设计自己的管理规则。从整体上……查看详情

    发布时间:2019.08.02来源:知乎浏览量:159次

  • 数据质量包含的要素有哪几点

    数据质量包含的要素有哪几点

    数据是企业最有价值的资产之一,越来越多的企业认识到了数据的重要性。企业的数据质量与企业经营业绩之间有着直接的关系。高质量的数据可以保持公……查看详情

    发布时间:2022.02.17来源:小亿浏览量:663次

  • 建立统一的数据交换平台实现各部门的数据共享

    建立统一的数据交换平台实现各部门的数据共享

    要实现各部门的数据共享,必须先建立统一的数据交换平台,通过交换平台实现各异构数据库之间的数据集成,实现原有各业务系统在数据级集成,保证异……查看详情

    发布时间:2020.08.21来源:知乎浏览量:214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