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智能數據治理平臺

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數據質量—并非所有數據都是平等的

時間：2019-04-04來源：億信華辰瀏覽數：953次

數據質量是調節數據以滿足業務用戶特定需求的過程。準確性，完整性，一致性，及時性，唯一性和有效性是數據質量的主要衡量標準。

數據質量是根據六個關鍵因素來衡量的，每個關鍵因素都同樣重要：

  • 準確性
  • 完整性
  • 一致性
  • 合時
  • 唯一性
  • 合法性

不良數據可能來自您組織的各個領域，包括業務部門，銷售，營銷或工程部門。

改進六個數據指標

數據質量計劃通常集中在改進這些指標，以便數據可以促進業務系統的最佳性能，并支持用戶對系統可靠性的信任。

無論組織的規模，功能或市場如何，每個組織都需要關注數據質量，以便了解其業務并做出明智的業務決策。決策的有效性無疑受到所使用數據質量的影響。

但是，正如我們已經指出的那樣，數據的種類和來源非常多，其質量將根據其用途和原因對業務產生不同的影響。數據的價值主要來自它支持基于商業智能的業務流程或決策。因此，商定的數據質量規則應考慮數據可為組織提供的價值。如果識別出數據在特定上下文中具有非常高的值，則這可以指示在該上下文中需要更嚴格的數據質量規則。

因此，公司必須就數據質量標準達成一致，不僅基于維度本身 - 當然還有數據質量必須滿足的任何外部標準 - 而且還基于不滿足這些標準的影響。

壞數據是：

  • 不準確：包含拼寫錯誤，錯誤號碼，缺少信息，空白字段的數據
  • 不合規：不符合監管標準的數據
  • 不受控制：沒有連續監測的數據會隨著時間的推移而受到污染
  • 不安全：數據沒有控件，容易被黑客訪問
  • 靜態：未更新的數據，因此變得過時和無用
  • 休眠：在存儲庫中保持不活動和未使用的數據會丟失其值，因為它既不更新也不共享
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