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文|亿信华辰大数据知识库2022-02-15
目前,企业都致力于大数据的建设,目标是为了融合组织数据,增加组织的洞察力和竞争力,实现业务创新和产业升级。企业数字化转型的核心要素就是数据,而数据能发挥价值的大小依赖于其数据的质量高低。
了解了数据质量后,再说说什么是数据质量管理。数据质量管理是一个集方法论、管理、技术和业务为一体的解决方案,是一个不断循环的管理过程。一方面反映出数据质量的重要性以及数据质量工作的零散性和琐碎性;另一方面也反映出数据治理是一个相对漫长的过程。简而言之,数据质量管理是对数据在每个阶段里可能引发的各类数据质量问题进行识别、度量、监控、预警等一系列管理活动,并通过改善和提高组织的管理水平确保数据质量的提升。
及时性:用于度量从业务发生到相关数据能够被使用的及时程度。
亿信华辰睿治数据治理平台的数据质量管理模块以数据标准为数据检核依据,以元数据为数据检核对象,通过向导化、可视化等简易操作手段,将质量评估、质量检核、质量整改与质量报告等工作环节进行流程整合,形成完整的数据质量管理闭环。根据全面质量管理PDCA循环管理方法,充分结合国内数据质量管理工作的特点,运用元数据管理、数据挖掘、数据分析、工作流、评分卡、可视化等技术最终帮助企业和政府建立数据质量管理体系,全面提升数据的完整性、规范性、及时性、一致性、逻辑性等,降低数据管理成本,减少因数据不可靠导致的决策偏差和损失。