数据质量有多重要？一文详解成功的数据治理步骤

数据治理是企业数据建设必不可少的一个环节。因为数据质量的好坏，直接影响着业务的开展

数据治理是企业数据建设必不可少的一个环节。因为数据质量的好坏，直接影响着业务的开展，下面是一些简单的示例：
良好的数据质量
数据支撑业务顺利开展，如更精确的用户偏好，通过推荐提高用户的消费额；更实时的物流信息，优化物流分配和配送效率；更准确的仓储信息，优化仓储补货和管理等。
及时准确的数据，可以支持高效的商务决策。
糟糕的数据质量
业务开展受阻，如无法正确开具发票，导致无法走财务流程；登记了错误的用户联系方式，导致货物无人接收等。
数据错误导致业务决策出错。
最好的机器学习算法，遇到数据质量不足时，结果也不如人意。
数据质量问题的来源众多，业务方面（缺乏统一的管理规范，导致指标定义不同等）、管理方面（缺少完善的组织和体系支撑，各环节不能高效协同等）、技术方案（设计和开发脱节，数据采集建设过程出现各类问题等）都可能导致数据质量变差。
进行数据治理可以盘活整条数据链路，最大化保障企业数据的采集、存储、计算和使用过程的可控和可追溯。
在进行数据治理之前，我们要认清一件事，数据治理的核心工作： 在企业的数据建设进程中，保障企业的数据资产得到正确有效地管理。
成功的数据治理步骤：
1、建立数据治理委员会
负责评估各个数据用户的需求，建立覆盖全公司的数据管理策略，满足内部用户、外部用户甚至法律方面的各种需求。该委员会的成员应该囊括各个业务领域的利益相关者，确保各方需求都得到较好地满足，所有类型的数据所有权均得到体现。委员会也需要有数据安全专家，数据安全也是重要的一环。了解数据治理委员会的目标是什么，这一点很重要，因此，应该思考企业需要数据治理策略的原因，并清楚地加以说明。
2、制定数据治理的框架
这个框架要将企业内部、外部、甚至是法律层面的数据需求都纳入其中。框架内的各个部分要能够融合成一个整体，满足收集、清洗、存储、检索和安全要求。为此，企业必须清楚说明其端到端数据策略，以便设计一个能够满足所有需求和必要操作的框架。
有计划地把各个部分结合起来，彼此支持，这有很多好处，比如在高度安全的环境中执行检索要求。合规性也需要专门的设计，成为框架的一部分，这样就可以追踪和报告监管问题。这个框架还包括日常记录和其他安全措施，能够对攻击发出早期预警。在使用数据前，对其进行验证，这也是框架的一部分。数据治理委员会应该了解框架的每个部分，明确其用途，以及它如何在数据的整个生命周期中发挥作用。
3、数据测试策略
通常一个数据策略需要在小规模的商用环境中进行测试，用来发现数据策略在框架，结构和计划上的不足之处并进行调整，之后才能够投入正式使用。
4、数据治理策略要与时俱进
随着数据治理策略延伸到新的业务领域，肯定需要对策略进行调整。而且，随着技术的发展，数据策略也应该发展，与安全形势、数据分析方法以及数据管理工具等保持同步。
5、明确什么是成功的数据策略
我们需要确立衡量数据治理是否成功的明确标准，以便衡量进展。制定数据管理目标，有助于确定成功的重要指标，进而确保数据治理策略的方向是符合企业需求。

数据治理工具
随着数据和应用程序对组织变得至关重要，数据治理工具在保护数据资产完整性方面的重要性也在增加。
睿治智能数据治理平台由亿信华辰自主研发，融合数据集成管理、数据交换管理、实时计算存储、元数据管理、数据标准管理、数据质量管理、主数据管理、数据资产管理、数据安全管理、数据生命周期管理十大产品模块，各产品模块可独立或任意组合使用，打通数据治理各个环节，可快速满足政府、企业用户各类不同的数据治理场景。为您的数据治理框架选择合适的工具与其说是工具，不如说是了解您自己的数据治理策略的目标。