仰泳奈何橋

2022-09-02

數據質量包括數據質量管理和數據治理兩個大方向。數據質量管理是一種為了滿足企業對于數據的需求，對各種業務活動產生的數據進行規范存儲，然后通過ETL方法處理后把不同來源數據統一儲存在數據倉庫中的過程。

一、數據質量管理
數據質量管理不是短期內就能完成數據處理，提高數據質量的工具，也不是一種數據類的技術，更不是一個軟件系統，而是一種長期循環持續的管理活動體系，是包含著方法論、業務和管理的數據類技術解決方案。

1.數據規劃
企業管理人員必須先確定好數據質量管理體系的頂層設計，從思維的方向出發把企業文化變成數據驅動型文化，然后提前做好數據規范，將其融合到企業的KPI指標中，利用獎懲制度監督員工，把數據確立為企業的基石。

2.數據存儲
部署商業智能BI，將企業原本擁有的業務信息系統以及其它不同來源的數據統一連接到數據倉庫中，再經過ETL過程處理后，企業的數據質量就能飛速提高。

3、
數據分析人員可以通過數據BI中的可視化分析功能，從圖表直連數據倉庫取數，實現流程的自動化，避免出現其他干擾，然后通過聯動、鉆取等功能實現不同圖表之間的互動，深化可視化分析報表展現的數據量和深度。

4.形成閉環
業務活動產生數據，分析人員利用數據判斷出業務發展趨勢，輔助管理人員對業務發展進行決策。在這么一個不斷優化的閉環流程中，數據質量將會不斷提高，逐漸將企業數據精細化到極致，進而產生變革。

二、數據治理
數據治理是一種提高數據質量的手段，最后還是要回到業務本身，實現落地，對于企業來說，能夠對業務活動進行量化處理，并以數據的形式展現出來，是數字化時代現代企業的重要標志。

數據治理的目標其實就是不斷提高業務數據的質量，增強數據的可信度，減少錯漏。對于企業管理人員來說，數據就是他們了解企業整體發展狀況最重要甚至是唯一的渠道。
數據治理的目標不僅是優化提效，更是涉及決策發展，關乎企業發展的關鍵。由此，我們可以初步確定數據治理的目標。
完整性：規范業務流程，完善數據庫數據模型；
準確性：增加數據質量考核標準，建立獎懲制度；
及時性：優化數據存儲調取時間，提升取數分析效率；
一致性：確定數據指標體系，確保數據和業務相對應；
唯一性：添加數據查詢索引，避免數據庫數據重復。