数据治理中的数据质量如何做了？

数据质量是什么？

数据质量是指数据所具有的正确性、完整性、准确性、一致性、可靠性、适时性、可用性、可理解性、可维护性等特征的度量和评估。数据质量好的数据应该是真实、准确、完整、可靠、有用的数据，能够支持企业的决策和业务发展，而数据质量差的数据则可能导致信息不准确、管理不规范等问题，影响企业的发展和竞争力。因此，数据质量对于企业的发展至关重要，需要加强数据质量管理和掌控，提高数据质量水平，以保证数据能够为企业服务。
 

数据质量是如何影响企业决策的？

数据质量是指数据的准确性、完整性、一致性、可靠性和时效性等方面的表现。数据质量的高低会直接影响企业的决策系统，

主要表现在以下几个方面。

 1. 决策结果的准确性： 如果数据质量差，企业的决策结果可能会因为数据的错误或者不全面而产生不准确或者误导性的结果。 

2. 决策时间的延迟：数据质量的低下可能会导致数据仓库中的数据过于混乱和繁琐，从而导致企业难以在决策制定的时间内获得准确的数据，进而延误了决策的时间。

3. 企业的效率受到影响： 如果数据质量不好，企业的信息系统中可能会出现大量的错误信息，导致企业的效率受到影响。 

4. 决策的失误率高： 数据质量低下会导致企业做出错误决策的风险加大，进而影响企业的发展。 

因此，企业需要重视数据质量，通过技术手段和管理手段，提高数据质量，保证决策系统的有效性和准确性。
 

数据质量如此重要，那么如何提高数据的准确度？

 1. 数据清洗：清洗掉无效或冗余数据，纠正数据中的错误。

 2. 数据标准化：标准化数据名称、格式、单位、编码等，以确保数据一致性。 

3. 数据有效性验证：借助工具或算法进行数据验证，以确保数据符合规定的格式和/或数据类型。 

4. 数据集成：整合企业的不同源数据，并消除重复数据。 

5. 双重录入：采用两个人分别录入相同数据的两份副本，并将其比较，以识别和修改不一致之处。 

6. 数据审核：通过数据审计、数据质量检查等手段，确保数据的正确性和完整性。 

7. 用户参与：让数据的最终用户对数据进行测试和反馈，以纠正任何数据错误。 

8. 工具支持：通过数据质量工具和技术来确保数据准确性。

9. 员工培训：培训员工如何正确地收集、输入和管理数据，以确保数据准确性。 这些方法可以一起被采用，以确保数据的准确性和质量。
 

另外如何提高数据完整性和一致性？

1. 数据结构设计：在设计数据结构的过程中，要明确规范数据类型、长度、格式、取值域等，以确保数据的一致性和完整性。 

2. 数据验证：对数据进行验证、检查和清洗，确保符合预期、完整、一致和规范的数据格式，避免无效或重复数据进入系统。

3. 数据标准化：采用标准化的数据命名规则、数据格式、单位、编码等，以确保数据的一致性。 

4. 数据集成：将不同源的数据集成到同一个存储库中，便于管理和维护，避免重复数据。 5. 数据访问控制：限制对数据的访问范围，确保数据的完整和一致性。 

6. 数据监管：监控数据的变化，并及时发现和纠正不一致的数据。 

7. 数据规范：明确数据的各种限制条件，例如数据类型、字段长度、数据格式等，以确保数据的一致性和完整性。 

通过采用这些方法，企业可以提高数据完整性和一致性，确保数据质量达到符合需求的标准，支持更加准确、及时和可靠的决策。
 

如何做数据质量监控？

1. 定义监控指标：根据业务需求，明确需要监控的数据特征，比如准确性、完整性、一致性、时效性等指标。

2. 设计监控方案：确定数据监控的频率、监控对象、监控方式（自动化还是手动）、监控阈值等。 

3. 收集数据：收集需要监控的数据，并编写脚本实现自动化收集。 

4. 分析数据：对收集到的数据进行分析，比较与预期结果的差异并记录日志。 

5. 发现异常：定期查看监控日志，及时发现数据异常情况，并进行异常分析。 

6. 处理问题：对异常数据进行问题排查和处理。

7. 汇报监控结果：将监控结果进行汇总，向相关部门或负责人汇报数据质量情况，并适时提出改进措施。 

总之，数据质量监控需要持续跟进，定期审查和修正检测流程和检测指标，确保数据的准确性和完整性。

如何制定符合标准的数据质量指标?
 

制定符合标准的数据质量指标要考虑以下几个步骤：

 1.界定数据质量的维度：数据质量的维度包括准确性、完整性、一致性、及时性、可重复性、可解释性、安全性等方面。 

2.选择合适的指标：根据以上维度，选择合适的指标，例如准确性可以通过错误率、匹配度等指标来衡量，完整性可以通过数据缺失率来衡量。

3.制定指标的计算方法和标准：制定每个指标的计算方法和标准，例如，错误率的计算方法可以是错误记录数/总记录数，标准可以是小于1%的错误率才能认为是合格的。 

4.确定数据采集和监测的方法：制定采集数据的方法和监测数据的方法，例如，可以通过自动化工具实时监测数据的准确性和完整性。 

5.定期评估和更新指标：定期评估数据质量指标的有效性和适用性，并根据实际情况对指标进行更新和优化。
 

这些方法产品化之后成为规范设计，数据标准、数据质量任务、数据质量报告、质量监控等功能.

 

 

来源：数据研究0101

作者：ruby