如何选择合适的数据质量工具?

如今，企业比以往任何时候都更加依赖数据。根据Gartner的最新数据质量市场调查，那些糟糕的数据质量，每年平均会给企业造成1500万美元的巨大损失。而且错误的数据往往会让企业失去商机、损毁市场声誉、拉低客户信心、甚至造成重大的财务损失。

如今，企业比以往任何时候都更加依赖数据。根据Gartner的最新数据质量市场调查，那些糟糕的数据质量，每年平均会给企业造成1500万美元的巨大损失。而且错误的数据往往会让企业失去商机、损毁市场声誉、拉低客户信心、甚至造成重大的财务损失。毋庸置疑，只有准确、一致、完整且可靠的数据，才能真正为业务提供实际、有利的价值。为此，许多企业往往会使用数据质量的相关工具。

一、如何选择合适的数据质量工具
1、了解数据质量工具可以做什么，不能做什么。对于完全损坏、不完整或丢失的数据没有修复方法。数据清理工具不能在过时的遗留系统或不整洁的电子表格上发挥神奇的作用。如果您的组织发现了其数据收集和管理方法中的差距和缺点，则可能需要回到绘图板并检查整个数据框架。这包括您当前使用的数据管理工具、您的组织如何管理和存储数据，以及可以更改和改进哪些工作流和流程。
2、了解各种数据清理工具的优缺点。很明显，并非所有的数据质量管理工具都是平等的。有些是为Salesforce或SAP等特定应用程序设计的，有些则擅长发现物理邮件地址或电子邮件中的错误，还有一些则处理物联网数据或将不同的数据类型和格式组合在一起。此外，了解数据清理工具的工作原理及其自动化程度，以及完成特定任务可能需要的特定功能也很重要。最后，考虑数据控制/安全性和许可成本等因素至关重要。

3、确定您的数据挑战。不正确的数据、重复的数据、丢失的数据和其他数据完整性问题会严重影响并破坏业务计划的成功。维护数据完整性的随意或分散的方法可能会导致时间和资源的浪费。它还可能导致绩效低下，员工和客户感到沮丧。从分析现有数据源、当前使用的工具以及出现的问题和问题开始是很重要的。这提供了对差距和可能的修复的洞察。

二、亿信数据质量管理平台

最后给大家重点推荐亿信数据质量管理平台，该平台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。

1、图形化操作界面，全程零编码

采用全导航交互式设计界面，技术门槛低。不管是规则定义还是流程管理都无需编写sql或代码，通过图形化界面进行简单配置即可，使得非技术用户也能对定义过程和定义结果一目了然。

2、一站式轻松搞定质检全过程
亿信数据质量管理平台（EsDataClean）提供从标准定义、质量监控、绩效评估、质量分析、质量报告、重大问题及时告警、流程整改发起、系统管理等数据质量管理全过程的功能。
智能推进问题数据整改
智能数据质量检查调度；通过事先定义好的规则、调度时间、工作流程，自动完成数据的质量检查，极大的减少人力的投入和过程干预，提升效率，减少误差。
重大问题及时告警；对质量检查的结果提供多方式（界面、邮件、短信）告警，让用户及时了解到系统检查结果，避免重大问题的延误。
一键生成质量报告和评估结果；系统通过数理统计、数据分析等技术，根据事先定义好的模板，自动生成质量报告和绩效考评结果。

3、完善丰富的数据质量评估体系
亿信数据质量管理平台（EsDataClean）包含丰富的质量评价方法，并且易于扩展。系统支持数十种质量评价算法技术，满足业务系统运行、数据中心建设、数据治理过程中各类规则的定义，并可实现跨数据源的对比分析；支持通过XML扩展，可完全适应企业未来的数据质量管理需求的变化。