数据质量包括那些方面

发布时间:2020.04.09来源:百度浏览量:245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。

扩展资料:
控制方法:
1、探查数据内容、结构和异常
第一步是探查数据以发现和评估数据的内容、结构和异常。通过探查,可以识别数据的优势和弱势,帮助企业确定项目计划。一个关键目标就是明确指出数据错误和问题,例如将会给业务流程带来威胁的不一致和冗余。

2、建立数据质量度量并明确目标
Informatica的数据质量解决方案为业务人员和IT人员提供了一个共同的平台建立和完善度量标准,用户可以在数据质量记分卡中跟踪度量标准的达标情况,并通过电子邮件发送URL来与相关人员随时进行共享。

3、设计和实施数据质量业务规则
明确企业的数据质量规则,即,可重复使用的业务逻辑,管理如何清洗数据和解析用于支持目标应用字段和数据。业务部门和IT部门通过使用基于角色的功能,一同设计、测试、完善和实施数据质量业务规则,以达成最好的结果。

4、将数据质量规则构建到数据集成过程中
Informatica Data Quality支持普遍深入的数据质量控制,使用户可以从扩展型企业中的任何位置跨任何数量的应用程序、在一个基于服务的架构中作为一项服务来执行业务规则。

数据质量服务由可集中管理、独立于应用程序并可重复使用的业务规则构成,可用来执行探查、清洗、标准化、名称与地址匹配以及监测。

5、检查异常并完善规则
在执行数据质量流程后,大多数记录将会被清洗和标准化,并达到企业所设定的数据质量目标。然而,无可避免,仍会存在一些没有被清洗的劣质数据,此时则需要完善控制数据质量的业务规则。Informatica Data Quality可捕获和突显数据质量异常和异常值,以便更进一步的探查和分析。

6、对照目标,监测数据质量
数据质量控制不应为一次性的“边设边忘”活动。相对目标和在整个业务应用中持续监测和管理数据质量对于保持和改进高水平的数据质量性能而言是至关重要的。

Informatica Data Quality包括一个记分卡工具,而仪表板和报告选项则具备更为广泛的功能,可进行动态报告以及以更具可视化的方式呈现。
(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
  • 主数据管理第二步——体系构建

    主数据管理第二步——体系构建

    “纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行。”然而主数据管理工作该怎么做?流程是怎样的?责任如何落实?……这些问题无不与主数据管理体系的构建有着密……查看详情

    发布时间:2019.10.24来源:亿信华辰浏览量:206次

  • 数据治理—各种规模银行的增长之路

    数据治理—各种规模银行的增长之路

    银行看到修复数据问题的成本显着上升。无论是建立集成能力以应对老化技术的直接费用,还是监管机构或审计师发现数据问题和评估民事罚款的间接费用……查看详情

    发布时间:2019.03.27来源:亿信华辰浏览量:113次

  • 重新思考数据治理

    重新思考数据治理

    随着数据和分析技术的变化,它们带来了新的数据治理挑战。当然,数据治理有各种定义,具体取决于您询问的对象。出于本文的目的,我们将其定义为确……查看详情

    发布时间:2018.11.26来源:数据治理浏览量:185次

  • 数据治理的最佳实践

    数据治理的最佳实践

    数据治理是指确保数据在输入系统时满足精确标准和业务规则的一组流程。数据治理使企业能够控制数据资产的管理。这包括使数据适合其预期目的所需的……查看详情

    发布时间:2018.12.26来源:数据治理浏览量:151次

  • 数据质量分析主要包括那些内容?

    数据质量分析主要包括那些内容?

    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。……查看详情

    发布时间:2019.11.13来源:知乎浏览量:248次

  • 企业数据治理的实际步骤

    企业数据治理的实际步骤

    数据治理是一项业务活动。到目前为止,已经有多项努力从IT内部开始。但是,数据属于业务,而不属于IT。IT可以提供建议,帮助管理存储库,提……查看详情

    发布时间:2018.11.20来源:数据治理浏览量:142次

  • 数据囤积日益增长的威胁

    数据囤积日益增长的威胁

    在数据丰富的环境中生活和工作的缺点之一是希望将所有最后的位和字节松开以备将来使用。得益于Amazon S3和Hadoop等廉价存储系统,……查看详情

    发布时间:2019.02.28来源:亿信华辰浏览量:155次

  • 数字健康治理:21世纪数字经济的管理与战略

    数字健康治理:21世纪数字经济的管理与战略

    数字化健康技术,解决方案和决策方法正在改变医疗保健的提供,重塑患者(和健康消费者)的期望,并为健康计划,卫生系统,信息公司和其他利益相关……查看详情

    发布时间:2018.11.21来源:数字健康治理浏览量:185次

  • 数据交换标准是什么

    数据交换标准是什么

    目前,国内采用软件管理的企业众多,有的企业自己开发管理软件、有的购买软件厂商的产品。但是它们采用的数据库平台和数据库结构各不相同。不同企……查看详情

    发布时间:2020.08.12来源:小亿浏览量:137次

  • 敏捷方法如何帮助解决您的数据问题

    敏捷方法如何帮助解决您的数据问题

    无论哪种方式,您都必须像软件开发人员一样思考,并确保您拥有正确的思维方式,技能组合和工具集,以保持数据掌握的灵活性。……查看详情

    发布时间:2019.02.27来源:亿信华辰浏览量:135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