数据质量提升的概念

时过境迁

2023-03-03

什么是数据质量？

DAMA对于数据质量的定义是：为确保满足数据消费者的需求，应用数据管理技术进行规划，实施和控制等管理活动。DCMM更是把数据质量作为一大能力域，并规划了二级能力项包括数据质量需求、数据质量检查、数据质量分析、数据质量提升。

数据质量是保证数据应用的基础，业内明确了数据质量评价指标框架，评估数据质量包括以下6个维度：

完整性：指的是数据信息是否存在缺失的状况。

唯一性：是指数据集内的任何实体不会重复出现。

一致性：指确保数据值在数据机内和数据集之间表达的相符程度。

准确性：指是指数据记录的信息是否存在异常或错误。

及时性：指数据的更新频度符合预期。

有效性：是指描述数据遵循预定的语法规则的程度。

那什么是数据质量提升呢？

数据质量提升通常被理解为对应用系统中的业务数据、数据仓库中的汇集数据通过一系列的数据清洗、转换、修改，使得数据在完整性、独特性、时效性、有效性、准确性、一致性方面达成满足报表查询、决策支持、预警预测等数据应用的过程。数据质量提升是企业在数据战略的引导下，制定合乎企业自身的数据管理制度，合理规划企业数据架构，并通过专业化平台，进行一系列标准化、数据治理工作，使得数据成为企业资产的过程。

数据质量提升是数据管理的一部分，数据质量提升的包括三个方面的建设内容：

管理体系建设：通过优化数据治理组织架构，制定数据治理制度规范，形成企业数据治理体系，促进数据质量提升工作有效提升
平台能力建设：为数据质量提升提供高效的技术手段，同时打破数据孤岛，实现企业数据在同一平台进行高效管理
数据治理实施：提升数据质量、打造持续升值的数据资产，提优质的数据服务。将数据变为全集团人员可阅读、易理解的内容，并可以快速结合到业务中，加强数据应用能力，将数据转变为生产力