世界正處于數據時代。這意味著今天產生的數據比人類歷史上過去 5000 年的數據還要多——每天大約產生2.5 萬億字節的數據。每次有人發送電子郵件或文本、下載應用程序、發送任何數量看似微不足道的事情時，都會創建數據，而數百萬人的這些交互的復合數量造成了數據的爆炸式增長。企業可以需要數據驅動，而不是被數據淹沒。數據驅動型企業的一個共同特征是，他們都制定了數據質量管理計劃，以確保使用最優質的數據源。

一、為什么企業需要數據質量管理

企業開始意識到數據質量管理的重要性。推動數據質量需求的共同點有：將新數據源，尤其是非結構化數據與現有系統集成；利用所有可用的企業數據所需的財務投資和競爭壓力：以及從數據所在的孤島中提取數據的難度等。哈佛商學院發布一項研究顯示，47% 的新創建數據記錄至少包含一個嚴重錯誤。麻省理工學院斯隆進行的一項驚人研究指出，不良數據的處理成本可能高達總收入的 15-25%，且是長期的無用成本損耗。一個可靠的數據質量管理計劃將確保數據的高度完整性，并且任何需要它的人都可以以安全和受監管的方式隨時獲得數據。數據質量管理就是找到正確的組合，讓合適的人員按照正確的方法配備正確的工具。

二、人員：通向數據質量的協作路徑

數據質量管理計劃不應該依賴于一個小型 IT 團隊或幾個搖滾明星數據人員來執行。數據是一項團隊運動；從 IT 到數據科學家，從應用程序集成商到業務分析師，每個人都應該能夠參與并從持續可用的高質量數據中提取有價值的見解。

在開始實施數據質量管理計劃時，作為一個團隊處理數據很重要，否則您可能會被驗證可信數據所需的工作量壓得喘不過氣來。通過引入一種類似于維基百科的方法，任何人都可以在數據管理方面進行潛在的協作，有機會讓企業參與到將原始數據轉化為可信任、記錄和準備共享的內容的過程中。

IT 和其他支持企業（例如 CDO 辦公室）需要制定規則，并在需要時（例如出于合規性或數據隱私）提供權威的治理方法。

您需要同時建立一種更具協作性的方法，以便您的業務用戶中知識最淵博的人可以成為內容提供者和策展人。通過利用具有嵌入式數據質量分析控制的智能和工作流驅動的自助服務工具，您可以實施可擴展的信任系統。

三、工具：統一的數據質量管理平臺

有很多數據準備和管理工具可以提供多種好處來對抗不良數據。但其中只有少數涵蓋了所有人的數據質量。這些專門的、獨立的數據質量管理工具通常具有復雜的用戶界面，需要深厚的專業知識才能成功部署。當然，這些工具可能很強大，但如果團隊只有短期的數據質量處理優先級，那么項目的進度將大打折扣。

另一方面，您可能會發現簡單且通常強大的應用程序可能過于孤立，無法注入到全面的數據質量流程中。即使他們通過簡單的 UI 成功地專注服務業務人員，他們也會錯過重要的部分——協作數據管理。而這正是挑戰所在。成功不僅取決于工具和能力本身，還取決于他們相互交流的能力。因此，您需要一個基于平臺的解決方案來共享、操作和傳輸數據、操作和模型。

企業將面臨多個用例，其中一個人或團隊無法成功管理您的數據。與業務用戶合作并在數據生命周期中賦予他們權力，將使您和您的團隊克服傳統障礙，例如清理、協調、匹配或解決您的數據。以下是數據質量工具可以支持您的數據驅動型企業的方式：

·?分析您的數據環境：?數據剖析——衡量整個企業中以各種形式存儲的數據的特征和狀況的過程——通常被認為是獲得對企業數據的控制權的重要第一步。

·?安全共享質量數據：使用本地或基于云的應用程序有選擇地共享生產質量數據，而不會將個人身份信息 (PII) 暴露給未經授權的人員。

·?管理數據生命周期：?數據管理是定義和維護數據模型、記錄數據、清理數據以及定義其規則和策略的過程。它支持實施定義明確的數據治理流程，涵蓋多項活動，包括監控、協調、優化、重復數據刪除、清理和聚合，以幫助向應用程序和最終用戶提供高質量的數據。

·?快速準備和共享數據：太多人仍然花費太多時間在 Excel 中處理數據或期望他們的同事代表他們這樣做。數據準備工具可能允許任何人訪問數據集，然后清理、標準化、轉換或豐富數據——這種共享所有權最終推動了業務和 IT 之間的協作。

不良數據質量的可能造成市場競爭能力的下降、錯誤的決策以及尋找、清理和糾正不良錯誤所需的時間、人力、資源、經濟成本。億信華辰提供數據質量管理平臺工具來幫助您實現數據質量目標并幫助您的企業真正實現數據驅動。