数据质量管理的重要性你了解吗？

数据质量管理对于处理低质量数据带来的问题是必要的。数据质量管理可以停止处理不准确数据浪费的时间和精力。低质量的数据可能会隐藏运营中的问题，并使合规性成为挑战。好的数据质量管理对于理解数据至关重要。它有助于为组织建立框架并支持数据质量规则。

数据质量管理对于处理低质量数据带来的问题是必要的。数据质量管理可以停止处理不准确数据浪费的时间和精力。低质量的数据可能会隐藏运营中的问题，并使合规性成为挑战。好的数据质量管理对于理解数据至关重要。它有助于为组织建立框架并支持数据质量规则。

数据质量的重要性

数据质量为什么至关重要？因为拥有高质量的数据可以更好地了解任何情况，从而更精准地执行任何事情。反之亦然。
伴随着技术的进步，组织或者企业能够收集大量的数据，用好这些数据已成为焦点。然而，由于以下原因，很多组织或者企业并没有实施数据质量计划：
1、没有业务部门负责数据质量问题
2、数据质量需要跨职能合作
3、它要求组织认识到数据质量是一个重要问题
4、它需要数据质量准则
5、它需要投入财力和人力资源
6、它被认为是非常人力密集的
7、投资回报往往难以量化
看起来，挑战大于好处。但是，数据质量务必重视，原因有三：
原因一：成本。数据质量差，是IT项目失败的主要原因，也是客户流失背后的驱动因素之一。
原因二：合规。质量差的数据会带来重大的法律或者声誉风险。比如说：
①数据缺失导致信用风险不准确
②信用记录不完整致使风险评估错误
③监管违规
原因三：决策。质量好的数据意味着有准确及时的信息来管理从研发到销售的产品和服务。质量差的数据导致错误的洞察力，从而做出错误的决策，令公司付出沉重的代价。
在企业，数据服务的方式有报表看板、标签指标和数据接口等，而这些数据服务要想为业务带来价值，首要前提就是要保证数据的准确性，输出高质量的数据。
低质量的数据会误导业务做出错误的决定，致使行动方向发生偏离。特别是在数据驱动的组织中，是否有准确的、可用的高质量数据，将直接影响领导层能否做出正确的决策、实现战略目标。

什么是数据质量管理
数据质量管理可以描述为一组用于维护和访问准确信息的实践。处理数据的每个步骤都必须包括支持准确性的努力。它从获取数据、存储数据、分发数据和分析数据开始，目标是接收高质量、无差错的信息。
企业越来越多地使用数据来促进对营销问题、产品开发和沟通策略的智能决策。高质量数据通常可以比低质量数据更快地处理和分析。高质量的数据带来更快更好的洞察力，并支持商业智能收集和分析。

什么是数据质量工具

一个好的数据质量管理系统会使用有助于提高组织数据可信度的工具。数据质量工具是用于识别、理解和纠正数据缺陷的流程和技术，支持跨运营业务流程和决策制定的有效数据治理。数据质量工具包括一系列功能，例如数据清理、数据监控、数据剖析、数据解析、数据匹配、数据标准化、数据丰富等。

EsDataClean——数据质量管理平台
亿信数据质量管理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。