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2023-01-12
数据质量管理是个持续的良性循环,不断进行测量、分析、探查和改进可全面改善企业的信息质量。通过对数据质量管理策略的不断优化和改进,从对于数据问题甚至紧急的数据故障只能被动做出反应,过渡到主动预防和控制数据缺陷的发生。
经过数据质量测量、数据问题根因分析以及数据质量问题修复,我们可以回过头来评估数据模型设计是否合理,是否还有优化和提升的空间,数据的新增、变更、采集、存储、传输、处理、分析各个过程是否规范,预置的质量规则和阈值是否合理。如果模型和流程存在不合理的地方或可优化的空间,那么就实施这些优化。
事后补救始终不是数据质量管理的最理想方式,建议坚持以预防为主的原则开展数据质量管理,并通过持续的数据质量测量和探查,不断发现问题,改进方法,提升质量。
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