01 數(shù)據(jù)治理有哪些誤區(qū)？

但大家都知道，數(shù)據(jù)治理是一項(xiàng)長期而繁雜的工作，可以說是大數(shù)據(jù)領(lǐng)域中的臟活累活，很多時候數(shù)據(jù)治理廠商做了很多工作，但客戶卻認(rèn)為沒有看到什么成果。大部分?jǐn)?shù)據(jù)治理咨詢項(xiàng)目都能交上一份讓客戶足夠滿意的答卷，但是當(dāng)把咨詢成果落地到實(shí)處的時候，因?yàn)榉N種原因，很可能是另一番截然不同的風(fēng)景。如何避免這種情況發(fā)生，是每一個做數(shù)據(jù)治理的企業(yè)都值得深思的問題。

可以說在業(yè)界，大家都為如何做好數(shù)據(jù)治理而感到困惑。筆者涉獵大數(shù)據(jù)治理領(lǐng)域有6年多的時間，負(fù)責(zé)過政府、軍工、航空、大中型制造企業(yè)的數(shù)據(jù)治理項(xiàng)目。在實(shí)踐當(dāng)中有過成功的經(jīng)驗(yàn)，當(dāng)然也經(jīng)歷過很多失敗的教訓(xùn)，在這些過程中，筆者一直在思考大數(shù)據(jù)治理究竟是在治理什么？要達(dá)到什么樣的合理目標(biāo)？中間應(yīng)該怎么避免走一些彎路？下面是筆者曾經(jīng)趟過的坑，希望對大家有一些借鑒意義。

誤區(qū)一：客戶需求不明確

客戶既然請廠商來幫助自己做數(shù)據(jù)治理，必定是看到了自己的數(shù)據(jù)存在種種問題。但是做什么，怎么做，做多大的范圍，先做什么后做什么，達(dá)到什么樣的目標(biāo)，業(yè)務(wù)部門、技術(shù)部門、廠商之間如何配合做……很多客戶其實(shí)并沒有想清楚自已真正想解決的問題。

數(shù)據(jù)治理，難在找到一個切入點(diǎn)。以筆者的經(jīng)驗(yàn)來看，如果客戶暫時想不清楚需求，建議先請廠商幫助自己做一個小型的咨詢項(xiàng)目，通過專業(yè)的團(tuán)隊(duì)，大家一起找到切入點(diǎn)。這個咨詢項(xiàng)目工作的重點(diǎn)應(yīng)該是數(shù)據(jù)現(xiàn)狀的調(diào)研。通過調(diào)研數(shù)據(jù)架構(gòu)、現(xiàn)有的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和執(zhí)行情況，數(shù)據(jù)質(zhì)量的現(xiàn)狀和痛點(diǎn)，客戶目前已經(jīng)具有的數(shù)據(jù)治理能力現(xiàn)狀等，來摸清楚數(shù)據(jù)的家底。在摸清家底的基礎(chǔ)上，由專業(yè)的數(shù)據(jù)治理團(tuán)隊(duì)幫助客戶設(shè)計(jì)切實(shí)可行的數(shù)據(jù)治理路線圖，雙方取得一致的基礎(chǔ)上，按照路線圖來執(zhí)行數(shù)據(jù)治理工作。其實(shí)客戶很多時候并不是沒需求，只是需求相對比較籠統(tǒng)，模糊不清晰，雙方可以花費(fèi)一定的時間和精力找到真正目標(biāo)，磨刀不誤砍柴工，這樣才不致于后續(xù)花更多的錢來交學(xué)費(fèi)。總結(jié)：數(shù)據(jù)治理工作，一定要先摸清楚數(shù)據(jù)的家底，規(guī)劃好路線圖，切忌一上來就搭平臺。

誤區(qū)二：數(shù)據(jù)治理是技術(shù)部門的事

在大數(shù)據(jù)時代，很多組織認(rèn)識到了數(shù)據(jù)的價(jià)值，也成立了專門的團(tuán)隊(duì)來負(fù)責(zé)管理數(shù)據(jù)，有的叫數(shù)據(jù)管理處，有的叫大數(shù)據(jù)中心，有的叫數(shù)據(jù)應(yīng)用處，名稱不一而足。這些機(jī)構(gòu)往往由技術(shù)人員組成，本身的定位也屬于技術(shù)部門，它們的共同點(diǎn)是：強(qiáng)技術(shù)，弱業(yè)務(wù)。當(dāng)數(shù)據(jù)治理項(xiàng)目需要實(shí)施的時候，往往就是由這些技術(shù)部門來牽頭。技術(shù)部門大多是以數(shù)據(jù)中心或者大數(shù)據(jù)平臺為出發(fā)點(diǎn)，受限于組織范圍，不希望擴(kuò)大到業(yè)務(wù)系統(tǒng)，只希望把自已負(fù)責(zé)的范圍管好。但數(shù)據(jù)問題產(chǎn)生的原因，往往是業(yè)務(wù)>技術(shù)。

可以說大部分的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，都是來自于業(yè)務(wù)，如：數(shù)據(jù)來源渠道多，責(zé)任不明確，導(dǎo)致同一份數(shù)據(jù)在不同的信息系統(tǒng)有不同的表述；業(yè)務(wù)需求不清晰，數(shù)據(jù)填報(bào)不規(guī)范或缺失，等等。很多表面上的技術(shù)問題，如ETL過程中某代號變更導(dǎo)致數(shù)據(jù)加工出錯，影響報(bào)表中的數(shù)據(jù)正確性等，在本質(zhì)上其實(shí)還是業(yè)務(wù)管理的不規(guī)范。筆者在與很多客戶做數(shù)據(jù)治理交流的時候，發(fā)現(xiàn)大部分客戶認(rèn)識不到數(shù)據(jù)質(zhì)量問題發(fā)生的根本原因，只想從技術(shù)維度單方面來解決數(shù)據(jù)問題，這樣的思維方式導(dǎo)致客戶在規(guī)劃數(shù)據(jù)治理的時候，根本沒有考慮到建立一個涵蓋技術(shù)組、業(yè)務(wù)組的強(qiáng)有力的組織架構(gòu)，能有效執(zhí)行的制度流程，導(dǎo)致效果大打折扣。

總結(jié)：數(shù)據(jù)治理既是技術(shù)部門的事，更是業(yè)務(wù)部門的事，一定要建立多方共同參與的組織架構(gòu)和制度流程，數(shù)據(jù)治理的工作才能真正落實(shí)到人，不至于浮在表面。

誤區(qū)三：大而全的數(shù)據(jù)治理

出于投資回報(bào)的考慮，客戶往往傾向于做一個覆蓋全業(yè)務(wù)和技術(shù)域的，大而全的數(shù)據(jù)治理項(xiàng)目。從數(shù)據(jù)的產(chǎn)生，到數(shù)據(jù)的加工，應(yīng)用，銷毀，數(shù)據(jù)的整個生命周期他們希望都能管到。

從業(yè)務(wù)系統(tǒng)，到數(shù)據(jù)中心，到數(shù)據(jù)應(yīng)用，里面的每個數(shù)據(jù)他們希望都能被納入到數(shù)據(jù)治理的范圍中來。但殊不知廣義上的數(shù)據(jù)治理是一個很大的概念，包括很多內(nèi)容，想在一個項(xiàng)目里就做完通常是不可能的，而是需要分期分批地實(shí)施，所以廠商如果屈從于客戶的這種想法，很容易導(dǎo)致最后哪個也做不好，用不起來。所以，我們需要引導(dǎo)客戶，從最核心的系統(tǒng)，最重要的數(shù)據(jù)開始做數(shù)據(jù)治理。怎么引導(dǎo)客戶呢？這里要引入一個眾所周知的概念：二八原則。

實(shí)際上，二八原則在數(shù)據(jù)治理中同樣適用：80%的數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)，其實(shí)是靠20%的數(shù)據(jù)在支撐；同樣的，80%的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，其實(shí)是由那20%的系統(tǒng)和人產(chǎn)生的。在數(shù)據(jù)治理的過程中，如果能找出這20%的數(shù)據(jù)，和這20%的系統(tǒng)和人，毫無疑問，將會起到事半功倍的效果。

但如何說服客戶，從最重要的數(shù)據(jù)開始做起呢？這就是我們在誤區(qū)一中談到的：在沒有摸清楚數(shù)據(jù)的家底之前，切忌貿(mào)然動手開始做。通過調(diào)研，分析，找出那20%的數(shù)據(jù)和20%的系統(tǒng)和人，提供真實(shí)可靠的分析報(bào)告，才有可能打動客戶，讓客戶接受先從核心系統(tǒng)，核心數(shù)據(jù)開始做起，再漸漸覆蓋到其他領(lǐng)域。總結(jié)：做數(shù)據(jù)治理，不要貪大求全，而要從核心系統(tǒng)，重要的數(shù)據(jù)開始做起。

誤區(qū)四：工具是萬能的

很多客戶都認(rèn)為，數(shù)據(jù)治理就是花一些錢，買一些工具，認(rèn)為工具就是一個過濾器，過濾器做好了，數(shù)據(jù)從中間一過，就沒問題了。結(jié)果是：一方面功能越做越多，另一方面實(shí)際上線后，功能復(fù)雜，用戶不愿意用。其實(shí)上面的想法是一種簡單化的思維，數(shù)據(jù)治理本身包含很多的內(nèi)容，組織架構(gòu)、制度流程、成熟工具、現(xiàn)場實(shí)施和運(yùn)維，這四項(xiàng)缺一不可，工具只是其中一部分內(nèi)容。大家在做數(shù)據(jù)治理最容易忽視的就是組織架構(gòu)和人員配置，但實(shí)際上所有的活動流程、制度規(guī)范都需要人來執(zhí)行、落實(shí)和推動，沒有對人員的安排，后續(xù)工作很難得到保障。一方面治理推廣工作沒人做，流程能否堅(jiān)持執(zhí)行得不到保障。

另一方面沒有相關(guān)的數(shù)據(jù)治理培訓(xùn)，導(dǎo)致大家對數(shù)據(jù)治理的工作不重視，認(rèn)為與我無關(guān)，從而導(dǎo)致整個數(shù)據(jù)治理項(xiàng)目注定會失敗。建議大家在做數(shù)據(jù)治理的時候?qū)⒔M織架構(gòu)放在第一位，有組織的存在，就會有人去思考這方面的工作，怎么去推動，持續(xù)把事情做好，以人為中心的數(shù)據(jù)治理工作，才更容易推廣落地。有一位國外的數(shù)據(jù)治理專家說得好，Data Governance is governance of people; Data behaves what people behave。翻譯過來就是：數(shù)據(jù)治理是對人的行為的治理。對于組織而言，無論是企業(yè)還是政府，數(shù)據(jù)治理實(shí)質(zhì)上是一項(xiàng)覆蓋全員的、有關(guān)數(shù)據(jù)的“變革管理”，會涉及到組織架構(gòu)，管理流程的變革。

當(dāng)然，這是一種理想的狀態(tài)。話說回來，我們看看國內(nèi)的情況，在金融業(yè)和一些大的企業(yè)，可能會建立專門的組織來負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)治理工作，但是某些政府和中小型企業(yè)，他們出于成本的考慮，往往沒有這方面的預(yù)算。這種時候就需要折衷考慮，讓已有崗位上的人，兼職負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)治理的某個流程或功能。這樣會加大現(xiàn)有崗位人員的工作負(fù)擔(dān)，但是不失為一種折衷的方式，重點(diǎn)是要責(zé)任到人。現(xiàn)場的實(shí)施和運(yùn)維也非常重要，盡管數(shù)據(jù)治理有向自動化的方向發(fā)展的趨勢，但是到目前為止，數(shù)據(jù)治理更多還是一種服務(wù)工作，而不僅僅是一套產(chǎn)品。

因此，配置足夠強(qiáng)的實(shí)施顧問和實(shí)施人員，幫助客戶逐步打造自身的數(shù)據(jù)治理能力，是一項(xiàng)非常重要的工作。總結(jié)：記住，做數(shù)據(jù)治理不是去逛逛shopping mall，選幾樣稱心應(yīng)手的工具回來就萬事大吉了。開展好數(shù)據(jù)治理不能迷信工具，組織架構(gòu)、制度流程、現(xiàn)場的實(shí)施和運(yùn)維也非常重要，缺一不可。

誤區(qū)五：數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)難落地

很多客戶一說到數(shù)據(jù)治理，馬上就說我們有很多數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，但是這些標(biāo)準(zhǔn)卻統(tǒng)統(tǒng)沒有落地，因此，我們要先做數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的落地。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)真正落地了，數(shù)據(jù)質(zhì)量自然就好了。但這種說法其實(shí)混淆了數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化。首先要明白一個道理：數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)是一定要做的，但是數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，也就是數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的落地，則需要分情況實(shí)施。要做數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，我們首先需要全面梳理數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)。而數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的全面梳理，范圍很大，包括國家標(biāo)準(zhǔn)，行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，組織內(nèi)部的標(biāo)準(zhǔn)等等，需要花費(fèi)很大的精力，甚至都可以單獨(dú)立一個項(xiàng)目來做。

所以，首先需要讓客戶看到梳理數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的廣度和難度。其次，就算是花很大精力梳理，也很難看到效果，結(jié)果往往是客戶只看到了一堆Word和Excel文檔，時間一長，誰也不會再去關(guān)心這些陳舊的文檔。這是最普遍的問題。在金融業(yè)，或者像國家安全等一些特殊行業(yè)，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的執(zhí)行力度較好，而在政府和普通企業(yè)，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)基本上就是一種擺設(shè)。

造成這種問題的原因有兩個：

一是大家對數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)工作的不重視。二是國內(nèi)的企業(yè)做數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，動機(jī)往往不是為了做好數(shù)據(jù)治理，而是應(yīng)付上級檢查，很多都是請咨詢公司，借鑒同行業(yè)企業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)本地化修改而成，一旦咨詢公司撤離，企業(yè)本身是沒有數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)落地的能力的。但數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的落地，也就是數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，其實(shí)一定要注意分情況進(jìn)行，至少要分兩種情形：一類是已經(jīng)上線運(yùn)行的系統(tǒng)，對于這部分信息系統(tǒng)，由于歷史原因，很難進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的落地。因?yàn)楦脑煲延邢到y(tǒng)，除了成本以外，往往還會帶來不可知的巨大風(fēng)險(xiǎn)。

第二類是對于新上線的系統(tǒng)，是完全可以要求其數(shù)據(jù)項(xiàng)嚴(yán)格按照數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)落地的。當(dāng)然，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)是否能順利落地，還與負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)治理的部門所獲得的權(quán)限直接相關(guān)，倘若沒有領(lǐng)導(dǎo)的授權(quán)和強(qiáng)力支持，你是無論如何無法推動“書同文車同軌”的，要做到這一點(diǎn)，請先確認(rèn)你背后站著說一不二的秦始皇，或者你本身就是秦始皇。別抱怨，這就是每個做數(shù)據(jù)治理的團(tuán)隊(duì)面臨的現(xiàn)狀。

總結(jié)：數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)落地難是數(shù)據(jù)治理中的普遍性問題，實(shí)施過程中需要區(qū)要分遺留系統(tǒng)和新建系統(tǒng)，分別來執(zhí)行不同的落地策略。

誤區(qū)六：數(shù)據(jù)質(zhì)量問題找出來了，然后呢？

辛辛苦苦建立起來平臺，業(yè)務(wù)和技術(shù)人員通力合作，配置好了數(shù)據(jù)質(zhì)量的檢核規(guī)則，也找出來了一大堆的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，然后呢？半年之后，一年之后，同樣的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題依舊存在。發(fā)生這種問題的根源在于沒有形成數(shù)據(jù)質(zhì)量問責(zé)的閉環(huán)。要做到數(shù)據(jù)質(zhì)量問題的問責(zé)，首先需要做到數(shù)據(jù)質(zhì)量問題的定責(zé)。定責(zé)的基本原則是：誰生產(chǎn)，誰負(fù)責(zé)。數(shù)據(jù)是從誰那里出來的，誰負(fù)責(zé)處理數(shù)據(jù)質(zhì)量問題。這種閉環(huán)不一定非要走線上流程，但是一定要做到每一個問題都有人負(fù)責(zé)，每一個問題都必須反饋處理方案，處理的效果最好是能夠形成績效評估，如通過排名的方式，來督促各責(zé)任人和責(zé)任部門處理數(shù)據(jù)質(zhì)量問題。

這其實(shí)還是要追溯到我們在誤區(qū)二里談到的：要建立組織架構(gòu)和制度流程，否則數(shù)據(jù)治理工作中的種種事情，沒有人負(fù)責(zé)，沒有人去做。總結(jié)：數(shù)據(jù)質(zhì)量問題的解決，要形成每一個環(huán)節(jié)都有確定責(zé)任人的閉環(huán)機(jī)制和反饋機(jī)制。

誤區(qū)七：你們好像什么也沒做？

很多數(shù)據(jù)治理的項(xiàng)目難驗(yàn)收，客戶往往有疑問：你們做數(shù)據(jù)治理究竟干了些啥？看你們匯報(bào)說干了一大堆事情，我們怎么什么都看不到？發(fā)生這種情況，原因往往有前面誤區(qū)一所說的客戶需求不明確，誤區(qū)三所說的做了大而全的數(shù)據(jù)治理而難以收尾等，但還有一個原因不容忽視，那就是沒有讓客戶感知到數(shù)據(jù)治理的成果。用戶缺乏對數(shù)據(jù)治理成果的感知，導(dǎo)致數(shù)據(jù)治理缺乏存在感，特別是用戶方的領(lǐng)導(dǎo)決策層，自然不會痛快地對項(xiàng)目進(jìn)行驗(yàn)收。遇到這種情況，一句“寶寶心里苦，但寶寶不說”是無濟(jì)于事的。

一個項(xiàng)目從銷售、售前、到組織團(tuán)隊(duì)實(shí)施，多少人付出了辛勤的汗水。重要的是讓客戶認(rèn)識到項(xiàng)目的重要價(jià)值，最終為所有人的付出買單啊。在我看來，在數(shù)據(jù)治理的項(xiàng)目需求階段，就應(yīng)該堅(jiān)持業(yè)務(wù)價(jià)值導(dǎo)向，把數(shù)據(jù)治理的目的定位在有效地對數(shù)據(jù)資產(chǎn)進(jìn)行管理，確保其準(zhǔn)確、可信、可感知、可理解、易獲取，為大數(shù)據(jù)應(yīng)用和領(lǐng)導(dǎo)決策提供數(shù)據(jù)支撐。并且在這個過程中，一定要重視并設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)治理的可視化呈現(xiàn)效果，諸如：管理了多少元數(shù)據(jù)，是否應(yīng)該用數(shù)據(jù)資產(chǎn)地圖漂亮地展示出來。管理了多少數(shù)據(jù)資產(chǎn)，哪些來源，哪些主題，來自于什么數(shù)據(jù)源，是否應(yīng)該用數(shù)據(jù)資產(chǎn)門戶的方式展示出來。數(shù)據(jù)資產(chǎn)用什么方式對上層應(yīng)用提供服務(wù)，這些對外服務(wù)是如何管控的，誰使用了數(shù)據(jù)，用了多少數(shù)據(jù)，是否應(yīng)該用圖形化的方式進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和展現(xiàn)。建立了多少條清洗數(shù)據(jù)的規(guī)則，清洗了多少類數(shù)據(jù)，是否應(yīng)該用圖表展示出來。發(fā)現(xiàn)了多少條問題數(shù)據(jù)，處理了多少條問題數(shù)據(jù)，是否應(yīng)該有一個不斷更新的統(tǒng)計(jì)數(shù)字來表示。數(shù)據(jù)質(zhì)量問題逐月減少的趨勢，是否應(yīng)該用趨勢圖展現(xiàn)出來。

數(shù)據(jù)質(zhì)量問題根據(jù)部門、系統(tǒng)的排名，是否應(yīng)該加在數(shù)據(jù)質(zhì)量報(bào)告中，提供給決策層，幫助客戶進(jìn)行績效考核。數(shù)據(jù)分析、報(bào)表等應(yīng)用，因?yàn)閿?shù)據(jù)問題而必須回溯來源和加工過程的次數(shù)，是否應(yīng)該統(tǒng)計(jì)逐月下降的趨勢；之前的回溯方式，和現(xiàn)在通過血緣管理更清楚地定位問題數(shù)據(jù)產(chǎn)生的環(huán)節(jié)，這兩者之間進(jìn)行對比，節(jié)省了客戶多少時間和精力，是否應(yīng)該有一個公平的評估，并提交給客戶。用戶之前找數(shù)據(jù)平均使用的時間，現(xiàn)在找數(shù)據(jù)平均需要的時間，是否能通過訪談的方式得到公平的結(jié)論，提交給客戶。……以上這些都是提升數(shù)據(jù)治理存在感的手段。除了這些之外，時常組織交流和培訓(xùn)，引導(dǎo)客戶認(rèn)識到數(shù)據(jù)治理的重要性，讓客戶真正認(rèn)識到數(shù)據(jù)治理工作對他們業(yè)務(wù)的促進(jìn)作用，逐步轉(zhuǎn)移數(shù)據(jù)治理的能力給客戶等，這些都是平時需要注意的工作。

總結(jié)：傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)治理工作不重視效果的呈現(xiàn)，我們做數(shù)據(jù)治理工作，一定要從需求開始，就想辦法讓客戶直觀地看到成果。在激烈的市場競爭下，大數(shù)據(jù)廠商提出來數(shù)據(jù)治理的各種理念，有的提出覆蓋數(shù)據(jù)全生命周期的數(shù)據(jù)治理，有的提出以用戶為中心的自服務(wù)化數(shù)據(jù)治理，有的提出減少人工干預(yù)、節(jié)省成本的基于人工智能的自動化數(shù)據(jù)治理，在面對這些概念的時候，我們一方面要對數(shù)據(jù)現(xiàn)狀有清晰的認(rèn)識，對數(shù)據(jù)治理的目標(biāo)有明確的訴求，另一方面還要知道數(shù)據(jù)治理中各種常見的誤區(qū)，跨越這些陷阱，才能把數(shù)據(jù)治理工作真正落到實(shí)處，項(xiàng)目取得成效，做到數(shù)據(jù)更準(zhǔn)確，數(shù)據(jù)更好取，數(shù)據(jù)更好用，真正地用數(shù)據(jù)提升業(yè)務(wù)水平。

從關(guān)于元數(shù)據(jù)的三個概念談起，講到元數(shù)據(jù)的分布范圍和如何獲取元數(shù)據(jù)，最后從幾個常見的應(yīng)用出發(fā)，談?wù)勗獢?shù)據(jù)的一些實(shí)際應(yīng)用場景。元數(shù)據(jù)是一個相當(dāng)抽象、不易理解的概念，所以第一個章節(jié)，我們先把元數(shù)據(jù)是什么搞懂。這一章節(jié)共提出三個概念。

1、元數(shù)據(jù)（Meta Data）是描述數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)。這是元數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)定義，但這么說有些抽象，技術(shù)同學(xué)能聽懂，倘若聽眾缺乏相應(yīng)的技術(shù)背景，可能當(dāng)場就懵逼了。產(chǎn)生這個問題的根源其實(shí)是一個知識的詛咒：我們知道某件事情，向不了解的人描述時卻很難講清楚。

要破解這個詛咒，我們不妨借用一個比喻來描述元數(shù)據(jù)：元數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)的戶口本。讓我們想想一個人的戶口本是什么，是這個人的信息登記冊：上面有這個人的姓名，年齡，性別、身份證號碼，住址、原籍、何時從何地遷入等等，除了這些基本的描述信息之外，還有這個人和家人的血緣關(guān)系，比如說父子，兄妹等等。所有的這些信息加起來，構(gòu)成對這個人的全面描述。那么所有的這些信息，我們都可以稱之為這個人的元數(shù)據(jù)。同樣的，如果我們要描述清楚一個實(shí)際的數(shù)據(jù)，以某張表為例，我們需要知道表名、表別名、表的所有者、數(shù)據(jù)存儲的物理位置、主鍵、索引、表中有哪些字段、這張表與其他表之間的關(guān)系等等。所有的這些信息加起來，就是這張表的元數(shù)據(jù)。這么一類比，我們對元數(shù)據(jù)的概念可能就清楚很多了：元數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)的戶口本。

2、元數(shù)據(jù)管理，是數(shù)據(jù)治理的核心和基礎(chǔ)。

為什么我們說元數(shù)據(jù)管理是數(shù)據(jù)治理的核心和基礎(chǔ)？為什么在做數(shù)據(jù)治理的時候要先做元數(shù)據(jù)管理？它的地位為何如此特殊？讓我們想象一下，一位將軍要去打仗，他必不可少，必須要掌握的信息是什么？對，是戰(zhàn)場的地圖。很難相信手里沒有軍事地圖的一位將軍能打勝仗。而元數(shù)據(jù)就相當(dāng)于是所有數(shù)據(jù)的一張地圖。在這張關(guān)于數(shù)據(jù)的地圖中，我們可以知道：我們有哪些數(shù)據(jù)？數(shù)據(jù)分布在哪里？這些數(shù)據(jù)分別是什么類型？數(shù)據(jù)之間有什么關(guān)系？哪些數(shù)據(jù)經(jīng)常被引用？哪些數(shù)據(jù)無人光顧？……所有的這些信息，都可以從元數(shù)據(jù)中找到。如果我們要做數(shù)據(jù)治理，但是手里卻沒有掌握這張地圖，做數(shù)據(jù)治理就猶如是瞎子摸象。后續(xù)的文章中我們要講到的數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理，知識圖譜，其實(shí)它們大部分也是建立在元數(shù)據(jù)之上的。所以我們說：元數(shù)據(jù)是一個組織內(nèi)的數(shù)據(jù)地圖，它是數(shù)據(jù)治理的核心和基礎(chǔ)。

3、元數(shù)據(jù)是描述數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)，那么有沒有描述元數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)？有。

描述元數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)叫元模型(Meta Model)。元模型、元數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，可以用下面這張圖來描述。

對于元模型的概念，我們不做深入的討論。我們只需要知道下面這些：元數(shù)據(jù)本身的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)也是需要被定義和規(guī)范的，定義和規(guī)范元數(shù)據(jù)的就是元模型，國際上元模型的標(biāo)準(zhǔn)是CWM(Common Warehouse Metamodel，公共倉庫元模型)，一個成熟的元數(shù)據(jù)管理工具，需要支持CWM標(biāo)準(zhǔn)。在大數(shù)據(jù)平臺中，元數(shù)據(jù)貫穿大數(shù)據(jù)平臺數(shù)據(jù)流動的全過程，主要包括數(shù)據(jù)源元數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)加工處理過程元數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)主題庫專題庫元數(shù)據(jù)、服務(wù)層元數(shù)據(jù)、應(yīng)用層元數(shù)據(jù)等。下圖以一個數(shù)據(jù)中心為例，展示了元數(shù)據(jù)的分布范圍：

業(yè)內(nèi)通常把元數(shù)據(jù)分為以下類型：技術(shù)元數(shù)據(jù)：庫表結(jié)構(gòu)、字段約束、數(shù)據(jù)模型、ETL程序、SQL程序等。業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù)：業(yè)務(wù)指標(biāo)、業(yè)務(wù)代碼、業(yè)務(wù)術(shù)語等。

管理元數(shù)據(jù)：數(shù)據(jù)所有者、數(shù)據(jù)質(zhì)量定責(zé)、數(shù)據(jù)安全等級等。元數(shù)據(jù)采集是指獲取數(shù)據(jù)生命周期中的元數(shù)據(jù)，對元數(shù)據(jù)進(jìn)行組織，然后將元數(shù)據(jù)寫入數(shù)據(jù)庫中的過程。要獲取到元數(shù)據(jù)，需要采取多種方式，在采集方式上，使用包括數(shù)據(jù)庫直連、接口、日志文件等技術(shù)手段，對結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)字典、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的元數(shù)據(jù)信息、業(yè)務(wù)指標(biāo)、代碼、數(shù)據(jù)加工過程等元數(shù)據(jù)信息進(jìn)行自動化和手動采集。元數(shù)據(jù)采集完成后，被組織成符合CWM模型的結(jié)構(gòu)，存儲在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中。這一章節(jié)我們主要講元數(shù)據(jù)的幾個典型的應(yīng)用。先看一張?jiān)獢?shù)據(jù)管理的整體功能架構(gòu)圖，有了元數(shù)據(jù)，我們能做些什么，從這張圖里一目了然：

1.元數(shù)據(jù)查看一般是以樹形結(jié)構(gòu)組織元數(shù)據(jù)，按不同類型對元數(shù)據(jù)進(jìn)行瀏覽和檢索。如我們可以瀏覽表的結(jié)構(gòu)、字段信息、數(shù)據(jù)模型、指標(biāo)信息等。通過合理的權(quán)限分配，元數(shù)據(jù)查看可以大大提升信息在組織內(nèi)的共享。

2.數(shù)據(jù)血緣和影響性分析數(shù)據(jù)血緣和影響性分析主要解決“數(shù)據(jù)之間有什么關(guān)系”的問題。因其重要價(jià)值，有的廠商會從元數(shù)據(jù)管理中單獨(dú)提取出來，作為一個獨(dú)立的重要功能。但是筆者考慮到數(shù)據(jù)血緣和影響性分析其實(shí)是來自于元數(shù)據(jù)信息，所以還是放在元數(shù)據(jù)管理中來描述。血緣分析指的是取到數(shù)據(jù)的血緣關(guān)系，以歷史事實(shí)的方式記錄數(shù)據(jù)的來源，處理過程等。以某張表的血緣關(guān)系為例，血緣分析展示如下信息：

數(shù)據(jù)血緣分析對于用戶具有重要的價(jià)值，如：當(dāng)在數(shù)據(jù)分析中發(fā)現(xiàn)問題數(shù)據(jù)的時候，可以依賴血緣關(guān)系，追根溯源，快速地定位到問題數(shù)據(jù)的來源和加工流程，減少分析的時間和難度。數(shù)據(jù)血緣分析的典型應(yīng)用場景：某業(yè)務(wù)人員發(fā)現(xiàn)“月度營銷分析”報(bào)表數(shù)據(jù)存在質(zhì)量問題，于是向IT部門提出異議，技術(shù)人員通過元數(shù)據(jù)血緣分析發(fā)現(xiàn)“月度營銷分析”報(bào)表受到上游FDM層四張不同的數(shù)據(jù)表的影響，從而快速定位問題的源頭，低成本地解決問題。除了血緣分析之外，還有一種影響性分析，它能分析出數(shù)據(jù)的下游流向。當(dāng)系統(tǒng)進(jìn)行升級改造的時候，如果修改了數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、ETL程序等元數(shù)據(jù)信息，依賴數(shù)據(jù)的影響性分析，可以快速定位出元數(shù)據(jù)修改會影響到哪些下游系統(tǒng)，從而減少系統(tǒng)升級改造帶來的風(fēng)險(xiǎn)。從上面的描述可以知道：數(shù)據(jù)影響性分析和血緣分析正好相反，血緣分析指向數(shù)據(jù)的上游來源，影響性分析指向數(shù)據(jù)的下游。影響性分析的典型應(yīng)用場景：某機(jī)構(gòu)因業(yè)務(wù)系統(tǒng)升級，在“FINAL_ZENT ”表中修改了字段：TRADE_ACCORD長度由8修改為64，需要分析本次升級對后續(xù)相關(guān)系統(tǒng)的影響。對元數(shù)據(jù)“FINAL_ZENT”進(jìn)行影響性分析，發(fā)現(xiàn)對下游DW層相關(guān)的表和ETL程序都有影響，IT部門定位到影響之后，及時修改下游的相應(yīng)程序和表結(jié)構(gòu)，避免了問題的發(fā)生。由此可見，數(shù)據(jù)的影響性分析有利于快速鎖定元數(shù)據(jù)變更帶來的影響，將可能發(fā)生的問題提前消滅在萌芽之中。

3.數(shù)據(jù)冷熱度分析冷熱度分析主要是對數(shù)據(jù)表的被使用情況進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，如：表與ETL程序、表與分析應(yīng)用、表與其他表的關(guān)系情況等，從訪問頻次和業(yè)務(wù)需求角度出發(fā)，進(jìn)行數(shù)據(jù)冷熱度分析，用圖表的方式，展現(xiàn)表的重要性指數(shù)。數(shù)據(jù)的冷熱度分析對于用戶有巨大的價(jià)值，典型應(yīng)用場景：我們觀察到某些數(shù)據(jù)資源處于長期閑置，沒有被任何應(yīng)用調(diào)用，也沒有別的程序去使用的狀態(tài)，這時候，用戶就可以參考數(shù)據(jù)的冷熱度報(bào)告，結(jié)合人工分析，對冷熱度不同的數(shù)據(jù)做分層存儲，以更好地利用HDFS資源，或者評估是否對失去價(jià)值的這部分?jǐn)?shù)據(jù)做下線處理，以節(jié)省數(shù)據(jù)存儲空間。

4.數(shù)據(jù)資產(chǎn)地圖通過對元數(shù)據(jù)的加工，可以形成數(shù)據(jù)資產(chǎn)地圖等應(yīng)用。數(shù)據(jù)資產(chǎn)地圖一般用于在宏觀層面組織信息，以全局視角對信息進(jìn)行歸并、整理，展現(xiàn)數(shù)據(jù)量、數(shù)據(jù)變化情況、數(shù)據(jù)存儲情況、整體數(shù)據(jù)質(zhì)量等信息，為數(shù)據(jù)管理部門和決策者提供參考。

5.元數(shù)據(jù)管理的其他應(yīng)用元數(shù)據(jù)管理中還有其他一些重要功能，如：元數(shù)據(jù)變更管理。對元數(shù)據(jù)的變更歷史進(jìn)行查詢，對變更前后的版本進(jìn)行比對等等。元數(shù)據(jù)對比分析。對相似的元數(shù)據(jù)進(jìn)行比對。元數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析。用于統(tǒng)計(jì)各類元數(shù)據(jù)的數(shù)量，如各類數(shù)據(jù)的種類，數(shù)量等，方便用戶掌握元數(shù)據(jù)的匯總信息。諸如此類的應(yīng)用，限于篇幅，不一一列舉。四、總結(jié)元數(shù)據(jù)就相當(dāng)于是數(shù)據(jù)的戶口本和地圖，是數(shù)據(jù)治理的核心和基礎(chǔ)。元數(shù)據(jù)產(chǎn)生于從數(shù)據(jù)生產(chǎn)、數(shù)據(jù)接入、數(shù)據(jù)加工、數(shù)據(jù)服務(wù)到數(shù)據(jù)應(yīng)用的各個環(huán)節(jié)，整體上可以分為三類：技術(shù)元數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù)和管理元數(shù)據(jù)。元數(shù)據(jù)采集入庫后，可以產(chǎn)生冷熱度分析、血緣關(guān)系分析、影響性分析，數(shù)據(jù)資產(chǎn)地圖等應(yīng)用。元數(shù)據(jù)管理可以讓數(shù)據(jù)被描述得更加清晰，更容易被理解，被追溯，更容易評估其價(jià)值和影響力。元數(shù)據(jù)管理還可以大大促進(jìn)信息在組織內(nèi)外的共享。數(shù)據(jù)治理的理論和實(shí)踐不斷向前發(fā)展，但數(shù)據(jù)質(zhì)量管理始終是數(shù)據(jù)治理的初衷，也是最重要的目的。

下面從數(shù)據(jù)質(zhì)量管理的目標(biāo)，質(zhì)量問題產(chǎn)生的根源，質(zhì)量評估標(biāo)準(zhǔn)，質(zhì)量管理流程，質(zhì)量管理的取與舍幾個方面進(jìn)行闡述。數(shù)據(jù)質(zhì)量管理主要解決“數(shù)據(jù)質(zhì)量現(xiàn)狀如何，誰來改進(jìn)，如何提高，怎樣考核”的問題。為什么這篇文章的標(biāo)題中有“不忘初心方得始終”這幾個字呢。因?yàn)樽铋_始的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫時代，做數(shù)據(jù)治理最主要的目的，就是為了提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，讓報(bào)表、分析、應(yīng)用更加準(zhǔn)確。時至今日，雖然數(shù)據(jù)治理的范疇擴(kuò)大了很多，我們開始講數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理、知識圖譜、自動化的數(shù)據(jù)治理等等概念，但是提升數(shù)據(jù)的質(zhì)量，依然是數(shù)據(jù)治理最重要的目標(biāo)之一。

為什么數(shù)據(jù)質(zhì)量問題如此重要？因?yàn)閿?shù)據(jù)要能發(fā)揮其價(jià)值，關(guān)鍵在于其數(shù)據(jù)的質(zhì)量的高低，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)是一切數(shù)據(jù)應(yīng)用的基礎(chǔ)。如果一個組織根據(jù)劣質(zhì)的數(shù)據(jù)分析業(yè)務(wù)、進(jìn)行決策，那還不如沒有數(shù)據(jù)，因?yàn)橥ㄟ^錯誤的數(shù)據(jù)分析出的結(jié)果往往會帶來“精確的誤導(dǎo)”，對于任何組織來說，這種“精確誤導(dǎo)”都無異于一場災(zāi)難。根據(jù)統(tǒng)計(jì)，數(shù)據(jù)科學(xué)家和數(shù)據(jù)分析員每天有30%的時間浪費(fèi)在了辨別數(shù)據(jù)是否是“壞數(shù)據(jù)”上，在數(shù)據(jù)質(zhì)量不高的環(huán)境下，做數(shù)據(jù)分析可謂是戰(zhàn)戰(zhàn)兢兢。可見數(shù)據(jù)質(zhì)量問題已經(jīng)嚴(yán)重影響了組織業(yè)務(wù)的正常運(yùn)營。通過科學(xué)的數(shù)據(jù)質(zhì)量管理，持續(xù)地提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，已經(jīng)成為組織內(nèi)刻不容緩的優(yōu)先任務(wù)。做數(shù)據(jù)質(zhì)量管理，首先要搞清楚數(shù)據(jù)質(zhì)量問題產(chǎn)生的原因。原因有多方面，比如在技術(shù)、管理、流程方面都會碰到。但從根本上來時，數(shù)據(jù)質(zhì)量問題產(chǎn)生的大部分原因在于業(yè)務(wù)上，也就是管理不善。許多表面上的技術(shù)問題，深究下去，其實(shí)還是業(yè)務(wù)問題。筆者在給客戶做數(shù)據(jù)治理咨詢的時候，發(fā)現(xiàn)很多客戶認(rèn)識不到數(shù)據(jù)質(zhì)量問題產(chǎn)生的根本原因，局限于只想從技術(shù)角度來解決問題，希望通過購買某個工具就能解決質(zhì)量問題，這當(dāng)然達(dá)不到理想的效果。經(jīng)

過和客戶交流以及雙方共同分析之后，大部分組織都能認(rèn)識到數(shù)據(jù)質(zhì)量問題產(chǎn)生的真正根源，從而開始從業(yè)務(wù)著手解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問題了。從業(yè)務(wù)角度著手解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，重要的是建立一套科學(xué)、可行的數(shù)據(jù)質(zhì)量評估標(biāo)準(zhǔn)和管理流程。當(dāng)我們談到數(shù)據(jù)質(zhì)量管理的時候，我們必須要有一個數(shù)據(jù)質(zhì)量評估的標(biāo)準(zhǔn)，有了這個標(biāo)準(zhǔn)，我們才能知道如何評估數(shù)據(jù)的質(zhì)量，才能把數(shù)據(jù)質(zhì)量量化，并知道改進(jìn)的方向，比較改進(jìn)后的效果。目前業(yè)內(nèi)認(rèn)可的數(shù)據(jù)質(zhì)量的標(biāo)準(zhǔn)有：

• 準(zhǔn)確性: 描述數(shù)據(jù)是否與其對應(yīng)的客觀實(shí)體的特征相一致。
• 完整性: 描述數(shù)據(jù)是否存在缺失記錄或缺失字段。
• 一致性: 描述同一實(shí)體的同一屬性的值在不同的系統(tǒng)是否一致。?
• 有效性: 描述數(shù)據(jù)是否滿足用戶定義的條件或在一定的域值范圍內(nèi)。?
• 唯一性: 描述數(shù)據(jù)是否存在重復(fù)記錄。?
• 及時性: 描述數(shù)據(jù)的產(chǎn)生和供應(yīng)是否及時。?
• 穩(wěn)定性: 描述數(shù)據(jù)的波動是否是穩(wěn)定的，是否在其有效范圍內(nèi)。

?以上數(shù)據(jù)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)只是一些通用的規(guī)則，這些標(biāo)準(zhǔn)是可以根據(jù)數(shù)據(jù)的實(shí)際情況和業(yè)務(wù)要求進(jìn)行擴(kuò)展的，如交叉表校驗(yàn)等。?

要提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，需要以問題數(shù)據(jù)為切入點(diǎn)，注重問題的分析、解決、跟蹤、持續(xù)優(yōu)化、知識積累，形成數(shù)據(jù)質(zhì)量持續(xù)提升的閉環(huán)。首先需要梳理和分析數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，摸清楚數(shù)據(jù)質(zhì)量的現(xiàn)狀；然后針對不同的質(zhì)量問題選擇適合的解決辦法，制定出詳細(xì)的解決方案；接著是問題的認(rèn)責(zé)，追蹤方案執(zhí)行的效果，監(jiān)督檢查，持續(xù)優(yōu)化；最后形成數(shù)據(jù)質(zhì)量問題解決的知識庫，以供后來者參考。上述步驟不斷迭代，形成數(shù)據(jù)質(zhì)量管理的閉環(huán)。

很顯然，要管理好數(shù)據(jù)質(zhì)量，僅有工具支撐是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，必須要組織架構(gòu)、制度流程參與進(jìn)來，做到數(shù)據(jù)的認(rèn)責(zé)，數(shù)據(jù)的追責(zé)。企業(yè)也好，政府也好，從來不是生活在真空之中，而是被社會緊緊地包裹。解決任何棘手的問題，都必須考慮到社會因素的影響，做適當(dāng)?shù)娜∩帷?

第一個取舍：數(shù)據(jù)質(zhì)量管理流程。前面講到的數(shù)據(jù)質(zhì)量管理流程，是一個相對理想的狀態(tài)，但是不同的組織內(nèi)部，其實(shí)施的力度都是不同的，以數(shù)據(jù)追責(zé)為例：在企業(yè)內(nèi)部推行還具有一定的可行性，但是在政府就很難適用。因?yàn)檎块T的大數(shù)據(jù)項(xiàng)目，牽頭單位無論是誰，很可能沒有相關(guān)的權(quán)限。舉個例子：你很難想像市經(jīng)信委去跟市政府辦公廳進(jìn)行數(shù)據(jù)質(zhì)量的問責(zé)。這與數(shù)據(jù)治理的建設(shè)方在整個大的組織體系中的話語權(quán)有很大的關(guān)系。這就是我們做數(shù)據(jù)治理必須接受的現(xiàn)實(shí)。遇到這種問題，我們只能迂回地做些事情，盡量彌補(bǔ)某個環(huán)節(jié)缺失帶來的不利影響，比如和數(shù)據(jù)提供方一起建立起數(shù)據(jù)清洗的規(guī)則，對來源數(shù)據(jù)做清洗，盡量達(dá)到可用的標(biāo)準(zhǔn)。

第二個取舍：不同時間維度上的數(shù)據(jù)采取不同的處理方式。從時間維度上劃分，數(shù)據(jù)主要有三類：未來數(shù)據(jù)、當(dāng)前數(shù)據(jù)、歷史數(shù)據(jù)。在解決不同種類的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題時，需要考慮取舍之道，采取不同的處理方式。

歷史數(shù)據(jù)

當(dāng)你拿著一堆歷史問題數(shù)據(jù)，找信息系統(tǒng)的負(fù)責(zé)人給你整改，對方通常不會給你好臉色看，可能會以“當(dāng)前的數(shù)據(jù)問題都處理不過來，哪有時間給你處理歷史數(shù)據(jù)的問題”為理由，拒你以千里之外。這時候你即便是找領(lǐng)導(dǎo)協(xié)調(diào)，一般也起不到太大的作用，因?yàn)檫@確實(shí)是現(xiàn)實(shí)情況：一個組織的歷史數(shù)據(jù)通常是經(jīng)年累月的積累，已經(jīng)是海量的規(guī)模，很難一一處理。那么難道就沒有更好的辦法了嗎？

——對于歷史數(shù)據(jù)問題的處理，我們可以發(fā)揮技術(shù)人員的優(yōu)勢，用數(shù)據(jù)清洗的辦法來解決，對于實(shí)在清洗不了的，我們要讓決策者判斷投入和產(chǎn)出的效益比，結(jié)果往往是需要接受這種現(xiàn)狀。從另一個角度來看：數(shù)據(jù)的新鮮度不同，其價(jià)值往往也有所區(qū)分。一般來說，歷史數(shù)據(jù)的時間越久遠(yuǎn)，其價(jià)值越低。所以，我們不應(yīng)該把最重要的資源放在歷史數(shù)據(jù)質(zhì)量的提升上，而是應(yīng)該更多地著眼于當(dāng)前產(chǎn)生和未來即將產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。

2.當(dāng)前數(shù)據(jù)當(dāng)前數(shù)據(jù)的問題，需要從我們通過前面第四個章節(jié)講過的梳理和發(fā)現(xiàn)問題，分析問題，解決問題，問題認(rèn)責(zé)、跟蹤和評估等幾個流程環(huán)節(jié)來解決，管理過程中必須嚴(yán)格遵循流程，避免臟數(shù)據(jù)繼續(xù)流到數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用環(huán)節(jié)。

3. 未來數(shù)據(jù)管理未來的數(shù)據(jù)，一定要從數(shù)據(jù)規(guī)劃開始，從整個組織信息化的角度出發(fā)，規(guī)劃組織統(tǒng)一的數(shù)據(jù)架構(gòu)，制定出統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)。借業(yè)務(wù)系統(tǒng)新建、改造或重建的時機(jī)，在創(chuàng)建物理模型、建表、ETL開發(fā)、數(shù)據(jù)服務(wù)、數(shù)據(jù)使用等各個環(huán)節(jié)遵循統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，從根本上提升數(shù)據(jù)質(zhì)量。

這也是最理想、效果最好的數(shù)據(jù)質(zhì)量管理模式。這樣，通過對不同時期數(shù)據(jù)的不同處理方式，能做到事前預(yù)防、事中監(jiān)控、事后改善，從根本上解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問題。提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，是數(shù)據(jù)治理最重要的目標(biāo)之一。做數(shù)據(jù)質(zhì)量管理，首先要弄清楚數(shù)據(jù)質(zhì)量問題產(chǎn)生的根源大部分在于業(yè)務(wù)管理出了問題。其次，我們要根據(jù)組織架構(gòu)，建立一套數(shù)據(jù)質(zhì)量評估的標(biāo)準(zhǔn)和數(shù)據(jù)質(zhì)量管理的流程。

最后，在做數(shù)據(jù)質(zhì)量管理過程中，我們要充分考慮到現(xiàn)狀，對歷史數(shù)據(jù)、當(dāng)前數(shù)據(jù)、未來數(shù)據(jù)分別制定不同的處理策略。