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睿治作為國內功能最全的數據治理產品之一，入選IDC企業數據治理實施部署指南。同時，在IDC發布的《中國數據治理市場份額》報告中，連續四年蟬聯數據治理解決方案市場份額第一。

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IDC蟬聯數據治理解決方案市場第一

數據質量包括那些方面

時間：2020-04-09來源：百度瀏覽數：3838次

數據質量包括數據質量控制和數據治理。
數據是組織最具價值的資產之一。企業的數據質量與業務績效之間存在著直接聯系，高質量的數據可以使公司保持競爭力并在經濟動蕩時期立于不敗之地。有了普遍深入的數據質量，企業在任何時候都可以信任滿足所有需求的所有數據。

一個戰略性和系統性的方法能幫助企業正確研究企業的數據質量項目，業務部門與 IT 部門的相關人員將各自具有明確角色和責任，配備正確的技術和工具，以應對數據質量控制的挑戰。

擴展資料：
控制方法：
1、探查數據內容、結構和異常
第一步是探查數據以發現和評估數據的內容、結構和異常。通過探查，可以識別數據的優勢和弱勢，幫助企業確定項目計劃。一個關鍵目標就是明確指出數據錯誤和問題，例如將會給業務流程帶來威脅的不一致和冗余。

2、建立數據質量度量并明確目標
Informatica的數據質量解決方案為業務人員和IT人員提供了一個共同的平臺建立和完善度量標準，用戶可以在數據質量記分卡中跟蹤度量標準的達標情況，并通過電子郵件發送URL來與相關人員隨時進行共享。

3、設計和實施數據質量業務規則
明確企業的數據質量規則，即，可重復使用的業務邏輯，管理如何清洗數據和解析用于支持目標應用字段和數據。業務部門和IT部門通過使用基于角色的功能，一同設計、測試、完善和實施數據質量業務規則，以達成最好的結果。

4、將數據質量規則構建到數據集成過程中
Informatica Data Quality支持普遍深入的數據質量控制，使用戶可以從擴展型企業中的任何位置跨任何數量的應用程序、在一個基于服務的架構中作為一項服務來執行業務規則。

數據質量服務由可集中管理、獨立于應用程序并可重復使用的業務規則構成，可用來執行探查、清洗、標準化、名稱與地址匹配以及監測。

5、檢查異常并完善規則
在執行數據質量流程后，大多數記錄將會被清洗和標準化，并達到企業所設定的數據質量目標。然而，無可避免，仍會存在一些沒有被清洗的劣質數據，此時則需要完善控制數據質量的業務規則。Informatica Data Quality可捕獲和突顯數據質量異常和異常值，以便更進一步的探查和分析。

6、對照目標，監測數據質量
數據質量控制不應為一次性的“邊設邊忘”活動。相對目標和在整個業務應用中持續監測和管理數據質量對于保持和改進高水平的數據質量性能而言是至關重要的。

Informatica Data Quality包括一個記分卡工具，而儀表板和報告選項則具備更為廣泛的功能，可進行動態報告以及以更具可視化的方式呈現。

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