数据质量管理常见问题及原因有哪些？

无论是任何行业或者何种背景下的企业，在步入信息化数字化阶段后，都会面临数据质量问题。没有一个组织拥有完美的业务流程、完美的技术流程或完美的数据管理实践，所有组织都会遇到与数据质量相关的问题。相比那些不开展数据质量管理的组织，实施正式数据质量管理的组织碰到的问题会更少。

无论是任何行业或者何种背景下的企业，在步入信息化数字化阶段后，都会面临数据质量问题。没有一个组织拥有完美的业务流程、完美的技术流程或完美的数据管理实践，所有组织都会遇到与数据质量相关的问题。相比那些不开展数据质量管理的组织，实施正式数据质量管理的组织碰到的问题会更少。

数据质量常见问题及原因

1、数据延迟，导致业务无法在正常时效内获得数据结果。
2、数据错误，导致数据结果完全不可信，以致无法使用。
3、数据恢复慢，问题发生后，排查分析耗时长，数据恢复时间慢。
4、发现滞后，数据开发晚于业务人员发现数据异常，导致影响已传导到数据应用端。
想要解决这些质量问题、保证数据的高质量交付，我们需要了解这些质量问题产生的根本原因。通过对历次数据质量问题进行复盘、总结，发现质量问题主要由下面几类原因引发：
1、数据平台问题：平台不稳定、队列资源不足等，导致作业运行延迟、报错。
2、数据开发问题：数据开发人员的任务脚本性能太差，计算严重耗时，导致数据延迟；或是代码逻辑设计有问题，导致数据计算有误。
3、上游系统异常：上游源系统异常，数据文件晚到，导致下游依赖作业延迟。

数据质量管理的关键步骤

1、配置监控规则
对高价值分的作业，强制配置基础监控规则，如：主键唯一性校验、数据非空校验。另外还可以根据业务场景需要，配置对应的业务规则监控，如：字段总值环比校验、字段极值校验等。
2、监控告警
当校验规则识别异常时，通知负责人跟进处理；收到告警后，需及时地处理和关闭告警，否则告警将一直挂在那，在后面的告警响应度中会被稽核到，上报领导。
3、全链路数据监控
根据作业的价值分级，针对高价值作业，开发人员可根据数据血缘，对上游作业依次配上监控，实现全链路的数据质量监控。

数据质量管理平台
出现问题不可怕，可怕的是出现问题后的毫无感知，不能做到“早发现、早处理、早恢复”，以致问题直接传导到业务方，影响业务的开展工作。
在大数据产品矩阵中，可以使用数据质量监控平台对库表数据的质量进行监控，包括对表级别和字段级别的数据进行监控，以减少或避免由数据质量引起的事故和损失。借助数据质量管理平台工具，可以有效的进行数据质量的治理。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。亿信华辰专注于商业智能BI工具与大数据分析、数据治理领域,作为国内拥有自主知识产权的软件提供商,依托于商业智能产品亿信ABI和睿治数据治理平台,为政务和企业提供数字化转型解决方案。