時過境遷

2023-03-03

什么是數據質量？

DAMA對于數據質量的定義是：為確保滿足數據消費者的需求，應用數據管理技術進行規劃，實施和控制等管理活動。DCMM更是把數據質量作為一大能力域，并規劃了二級能力項包括數據質量需求、數據質量檢查、數據質量分析、數據質量提升。

數據質量是保證數據應用的基礎，業內明確了數據質量評價指標框架，評估數據質量包括以下6個維度：

完整性：指的是數據信息是否存在缺失的狀況。

唯一性：是指數據集內的任何實體不會重復出現。

一致性：指確保數據值在數據機內和數據集之間表達的相符程度。

準確性：指是指數據記錄的信息是否存在異常或錯誤。

及時性：指數據的更新頻度符合預期。

有效性：是指描述數據遵循預定的語法規則的程度。

那什么是數據質量提升呢？

數據質量提升通常被理解為對應用系統中的業務數據、數據倉庫中的匯集數據通過一系列的數據清洗、轉換、修改，使得數據在完整性、獨特性、時效性、有效性、準確性、一致性方面達成滿足報表查詢、決策支持、預警預測等數據應用的過程。數據質量提升是企業在數據戰略的引導下，制定合乎企業自身的數據管理制度，合理規劃企業數據架構，并通過專業化平臺，進行一系列標準化、數據治理工作，使得數據成為企業資產的過程。

數據質量提升是數據管理的一部分，數據質量提升的包括三個方面的建設內容：

管理體系建設：通過優化數據治理組織架構，制定數據治理制度規范，形成企業數據治理體系，促進數據質量提升工作有效提升
平臺能力建設：為數據質量提升提供高效的技術手段，同時打破數據孤島，實現企業數據在同一平臺進行高效管理
數據治理實施：提升數據質量、打造持續升值的數據資產，提優質的數據服務。將數據變為全集團人員可閱讀、易理解的內容，并可以快速結合到業務中，加強數據應用能力，將數據轉變為生產力