在許多人看來，數據 - 干凈，清晰和準確的數據 - 統治著宇宙。然而，當數據質量較差時，企業及其客戶都會受到影響。即使數據是原始數據，糟糕的數據治理流程也會導致同樣悲傷的痛苦。今天的最佳實踐要求公司采用有意識的策略來確保信息的準確性和質量，并通過同樣有意的數據治理政策和程序來保持這種質量。我定期為客戶開展數據管理服務，并發現這樣做不僅可以提供重要的保護，還可以提高企業的健康水平。

數據質量的意義
高質量的數據為實現三個主要的企業目標奠定了基礎：

1.增加公司收入
2.改善企業成本和復雜性的管理
3.降低和管理風險，包括確保合規性

簡而言之，高質量的數據可以最大化現有數據的價值，從而提供最佳性能，并減少或消除用戶對性能的障礙。一個干凈的數據庫減少了根據過時信息做出業務決策的可能性，這可能會增加成本，減緩生產并抑制增長。質量差可能會阻止處理鏈中的任何用戶;它需要時間來找出那些數據錯誤，然后需要額外的時間來修復和恢復這些問題。沒有公司有這么多時間。此外，人工智能（AI）等傳入技術在數據干凈且適當時效果最佳，因此確保數據質量高也可視為未來計算能力的基礎。

數據質量差的原因

隨著數據問題的出現和解決，研究人員通過分析無數的企業內爆和失敗來解決這些問題。雖然每個故障都有其自身的原因，但大多數數據質量故障可分為三類：

數據采集
收集數據的方式可能會在它到達基礎之前玷污它的質量。大多數組織都遭受手動數據輸入引起的錯誤。有時，這是破壞信息的系統，通常是因為無法整合傳入的數據。

數據處理
其他數字流程也會在數據通過數字公司星座時侵蝕數據質量。系統升級可能不包括舊數據方面。更新的數據本身可能無法進入相關基礎，并且向傳統整體添加新系統通常會損害現有數據和傳入數據的處理。

數據管理不善
在這里，人為和電子錯誤的組合可以侵蝕數據庫中的信息。如果您沒有包含所有數據類型的明確計劃，那么您的日常數據清理和清除操作可能會無意中丟棄舊的數據類型。

數據質量治理不良的意義

數據對于企業的成功同樣重要，我與之合作過多的公司仍然沒有全面的數據質量評估系統，即使那些公司也沒有完全實現它，甚至可能忽略了它告訴他們的內容。通過忽視這一重要的企業資產，這些組織錯失了增強其當前運營并發展成為新業務的機會。當您使用它時，高質量的數據治理可以識別過多或重復的支出，通過優化合規性實踐來幫助維護企業聲譽，甚至可以揭示在何處構建新產品或服務。我相信精心策劃和執行的數據質量評估系統是實現這些目標的關鍵。

高質量數據治理實踐的步驟

數據管理系統應監控所有三類數據狀態的數據性能：其收集，處理和管理。綜合系統應在收集數據時對其進行評估和同質化，然后檢測處理過程中何時可能發生腐敗或失敗。您還可以使用功能完備的編程來幫助配置分辨率。最后但同樣重要的是，系統還應該從其經驗中“學習”并監控未來的處理活動，以避免過去的錯誤。最終，良好的數據治理實踐應該實現并保持公司使用的所有數據資產的一致性和一致性。為此，您可以：

1.首先評估所有數據類型。
?質量問題（見上文）;將質量評估，管理和監測納入總體治理計劃。
?通過數據整合注意事項解決信息的所有方面，包括元數據和主數據存儲。
?請記住，數據保留和安全問題也是主要問題，不僅因為它們會保護您的企業，還因為它們將構成您的監管和合規性要求的基礎。您的系統應監控數據生命周期所有階段的所有數據。
?不要忘記報告屬性。如果沒有適當的報告工具和標準來澄清其可操作的相關性，您的數據就毫無意義。

2.評估數據管理系統。這個過程涉及誰使用數據，如何以及為什么。
?雖然幾乎所有企業元素都依賴于數據，但大多數員工并未參與其管理。澄清每個部門中誰在數據使用中發揮關鍵作用并讓他們參與評估討論。
?另一個關鍵點是誰有權訪問數據。務必確定敏感信息周圍的墻壁和其他保護措施應存在的位置，以防止不必要的披露。
?隨著工作人員加入和離開組織，用戶也會隨著時間的推移而變化。計劃一個監控系統，當員工離開公司時觸發清除。

3.通過在整個組織中采用“數據治理政策和實踐”文化來確認您的新系統。

在開發數據管理系統時，將開發這個總體數據治理流程;記錄它可以捕捉它對你的企業重要性的原因，方法和結果。計劃每年評估一次;像其他一切一樣，數據時代和需要不斷監測和關注以保持其價值。

結論
盡管這些年過去了，但數據災難仍在繼續發生。通過密切關注您的公司信息及其管理方式，您可以確保您的企業避免遭受數據驅動的故障。此外，維護最佳數據管理和治理實踐將確保您的組織始終優化其基本信息和情報。