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IDC蟬聯數據治理解決方案市場第一

如何保證所基于的數據具有高質量？

時間：2020-10-31來源：知乎瀏覽數：2312次

基于數據決策的前提是數據可靠且相關，數據必須是“真實可信的”，否則“輸出將是誤導和無效的”。但是學校所收集的數據可能不完全，或者更新不及時。不完全的數據，特別是不準確的數據，可能會帶來更危險的決策。但是，所收集的數據來源多樣，種類豐富，也很容易出現同一個數據（比如一所高校的在校生人數）從不同的部門得到的數值不一樣的情況。IBM 認為，高質量的數據具有以下四個特征：

完整性（Completeness）：要從所有可能的來源中關聯相關的數據。

準確性（Accuracy）：數據必須是正確的、一致的，沒有輸入錯誤。

可用性（Availability）：數據必須在需要時可以獲得。

時效性（Timeliness）：當下的數據必須可以獲得。

為了提高數據的質量，可能需要多管齊下。

首先要制訂數據治理政策，其次要開發和部署專門的工具來簡化數據收集過程。美國的大多數高校會選擇數據質量工具通過數據清理、匹配、監控和其他方式，讓質量保證過程自動化。

2013年圣母大學(University of Notre Dame)建立了商業智能（business intelligence）項目dataND ，經過摸索，發現制訂數據治理政策非常有必要，即要定義數據是什么，如何使用這些數據，誰應該有權訪問這些數據。其經驗總結如下：

1.如何統一數據定義：雇傭了一個數據治理管家（a campus data steward）在部門之間協調，建立關于數據的共識。

2.如何確定誰能訪問什么數據：正確的問題不是這個業務是否需要這個數據，而是獲取這個數據是否會給大學帶來風險，因為數據治理的目的是為了支持更廣泛地使用數據，為了避免使用數據帶來的風險，要加強對能夠獲得數據的人進行培訓。當數據可能對大學造成重大傷害時，要有嚴格的限制。

2013年圣母大學(University of Notre Dame)建立了商業智能（business intelligence）項目dataND ，經過摸索，發現制訂數據治理政策非常有必要，即要定義數據是什么，如何使用這些數據，誰應該有權訪問這些數據。其經驗總結如下：

1.如何統一數據定義：雇傭了一個數據治理管家（a campus data steward）在部門之間協調，建立關于數據的共識。

2.如何確定誰能訪問什么數據：正確的問題不是這個業務是否需要這個數據，而是獲取這個數據是否會給大學帶來風險，因為數據治理的目的是為了支持更廣泛地使用數據，為了避免使用數據帶來的風險，要加強對能夠獲得數據的人進行培訓。當數據可能對大學造成重大傷害時，要有嚴格的限制。

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