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数据质量框架：它是什么以及如何实施
什么是数据质量框架？
数据质量框架是一组准则，使您能够衡量、改进和维护组织中的数据质量。目标是确保组织数据满足特定标准，即从采集和存储到后续分析和解释，始终准确、完整、一致、相关和可靠。
通过明确定义的框架，您可以为以下人员建立角色、职责和问责机制： 数据质量 和管理权。因此，当组织中的每个人都了解自己在维护数据质量方面的作用时，每个人都将拥有他们所交互的数据的所有权，因此每个人都将拥有相同的高质量信息可供使用。
了解数据质量框架是什么固然重要，但了解它不是什么也同样重要：
- 它不是一个独立的概念——该框架与数据治理、安全性和集成实践相集成，以创建一个整体的数据生态系统。
- 它不是一个单一的工具或一个软件，而是一个综合策略，结合了各种工具、流程和最佳实践，以实现数据质量目标。
- 这不是灵丹妙药——数据质量是一个持续的过程，框架为其提供了结构。
- 这不仅仅是修复错误，该框架不仅仅是清理数据，还强调在整个数据生命周期中防止数据质量问题。
数据质量管理框架是整体数据战略的重要支柱，应如此对待才能有效 数据管理.
为什么需要数据质量框架？
大多数组织都被来自各种来源（例如内部系统、外部合作伙伴和客户交互）的大量数据淹没。如果不能清楚地了解这些数据的质量，他们就有可能根据可能有缺陷和不完整的信息做出决策，从而导致结果不佳并错失机会。
考虑一下：作为首席数据官 (CDO)，您有责任在整个组织内培养数据驱动的文化，以充分利用数据的潜力。该过程中的关键活动之一是为交付组织中每个人所需的数据奠定基础。然而，仅仅提供对这些数据的访问是不够的——其质量必须是无可挑剔的。这就是为什么你需要实现一个框架 数据质量管理.
从业务角度来看，框架是一项战略资产，直接影响组织的成功。虽然及时交付数据至关重要，但真正推动有意义的见解和决策的是数据的质量。完善的数据质量管理框架可以产生健康的数据，这对于以下方面来说是必需的：
- 改善诊断并改善患者治疗效果
- 及时发现欺诈和更好的风险管理
- 开发更好的产品并增强客户体验
- 高效的资源配置和优化的供应链管理
因此，不要将其视为短期支出，而应了解构建和实施数据质量框架是对组织持续增长的投资。
数据质量框架由哪些组成部分组成？
这些是重要的元素或构建块，它们共同创建一个系统，确保您的数据值得信赖和有用。就像建筑物需要坚实的地基和支撑结构才能屹立不倒一样，数据质量框架也需要特定的组件才能有效运行。
这些组件涵盖数据管理、治理、流程和技术的各个方面，以维护数据质量标准。有些制定了基本规则和期望，而另一些则积极评估和改进数据本身。还有一些组件可确保您持续衡量和跟踪进度。
虽然数据质量框架没有一个单一的、普遍认可的组件列表，但大多数框架中都出现了一些常见元素：
数据质量工具和技术
这包括使用 数据质量工具 以及支持数据质量管理的技术。这些工具使您能够自动执行多项提高数据质量的任务。这些工具自动化的实际流程根据您组织的具体需求和目标而有所不同。然而，可以自动化的常见任务包括 数据标准化、分析、清理和验证。
数据质量标准
这些指南定义了组织中高质量数据的构成要素。例如，数据质量标准可能指定客户信息应包括电子邮件地址和电话号码，作为联系详细信息的一部分才能被视为完整。
数据质量规则
数据质量规则采用精细的方法来维护数据质量。这些规则验证数据，因为它们定义了数据必须满足才能被视为高质量的特定标准或条件。例如，如果您收集客户数据，您的业务规则可能会规定所有日期都应采用特定格式（例如 mm/dd/yyyy）。任何不符合此规则的日期将被视为无效。
数据分析
这是框架的诊断工具，可以深入了解数据的健康状况。 数据分析 正在分析和总结数据以了解其当前状态，即其结构和内容。具体来说，它揭示了缺失值和无效格式等问题。数据分析是确保您的决策基于健康数据的最有效方法之一，因为它有助于识别数据质量问题 before 您将数据加载到数据仓库中。
数据质量评估
数据质量评估是对数据质量的完整评估。它是一种衡量和分析数据质量并确定需要改进的领域的系统方法，因此是确认其是否满足组织需求的有效方法。由于它提供了数据运行状况的全面视图，因此您可以使用它来为有关数据治理和合规性工作的决策提供信息。
数据清理
您从各种来源收集的数据并不总是干净的。事实上，它包含错误、重复或缺失值是很常见的。 数据清理或清理，使您能够检测并修复数据集中的这些不一致之处，使其适合用途。
数据质量监控
数据质量监控是衡量和评估各个维度的数据质量的持续过程。您的数据团队必须定义并跟踪一组定制的 KPI，以监控组织中数据的运行状况。它是数据质量框架最重要的组成部分之一，因为它指导与改进框架本身相关的决策。
目前使用的不同数据质量框架有哪些？
如前所述，就数据质量框架而言，不存在一刀切的解决方案。每个组织都有独特的需求，其驱动因素是：
- 其业务目标
- 数据源和技术基础设施
- 其所处行业及监管环境
这就是为什么存在许多不同的数据质量框架，组织可以通过修改来实施这些框架，也可以将其用作创建自己的框架的参考。让我们来看看不同的框架和方法：
利用数据治理框架
由于数据治理和数据质量是相互关联且相辅相成的，因此许多组织开发其数据质量框架作为更广泛的数据治理计划的一部分。将数据质量集成到数据治理框架中，有助于将数据管理流程与战略业务目标保持一致，因为您采用的综合方法不仅可以解决数据质量问题，还可以解决数据隐私、安全性、合规性和管理问题。
另一方面，与数据质量计划一起实施数据治理框架可能很复杂，因为它需要重组和重新调整组织角色和报告关系以实现有效的协调和协作。您还需要创建专门针对数据质量标准和指标的其他策略。此外，您还需要考虑与其他解决方案的兼容性，例如数据质量工具或 数据分析软件.
数据质量评估框架（DQAF）
国际货币基金组织 DQAF 是一种结构化方法，用于评估数据满足组织特定需求的程度。它可以帮助您定义“优质数据”在您的上下文中的含义，然后评估您当前的数据与该定义的接近程度。事实证明，DQAF 在多种情况下都很有价值，例如，在启动数据质量改进项目时，它可以提供对当前数据质量状况的基本了解，使您能够相应地确定改进工作的优先级。
虽然 DQAF 定义了明确的数据质量期望，确保每个人都对什么是好数据达成共识，但它也有其相当多的缺点。值得注意的是，它强调统计数据，如果您的数据类型多种多样，这可能不是最佳选择。此外，该框架并没有特别强调数据治理。
数据质量成熟度模型 (DQMM)
数据质量成熟度模型 (DQMM) 采用不同的方法来确保组织中的数据质量。 DQMM，例如数据管理成熟度 (DMM) 模型或能力成熟度模型集成 (CMMI)，为您的组织提供了一个结构化框架，用于评估其管理数据质量的成熟度。更具体地说，它们提供了一个路线图，您的组织可以遵循该路线图来了解其数据质量管理的当前状态，确定需要改进的领域，并建立实现更高成熟度水平的路径。
需要记住的重要一点是，评估数据质量管理的成熟度涉及主观判断和解释，这会带来评估的可变性。此外，DQMM 涉及评估成熟度的多个维度、级别和标准，这对于组织来说可能是难以承受的，特别是当他们在数据质量管理方面经验或专业知识有限时。
数据质量记分卡 (DQS)
数据质量记分卡 (DQS) 是一个数据质量框架，旨在让您全面了解数据随时间的健康状况。它不仅仅是简单地识别问题，还深入跟踪数据质量目标的进展情况。 DQS 分配单个高级分数（例如百分比或等级），通过组合各个指标值来计算。这些值通常根据它们对您的组织的相对重要性进行加权。高分表明整体数据质量良好。
话虽如此，设置 DQS 涉及选择与您的组织相关的指标、为其分配权重以及定义评分方法，所有这些都非常耗时，尤其是当您的组织拥有复杂的数据环境时。这主要是由于决定“最相关”指标并为其分配权重的过程中固有的主观性。此外，虽然 DQS 确实跟踪实现数据质量目标的进度，但它没有提供任何实际提高数据质量的指南。
全面数据质量管理 (TDQM)
TDQM 由 Richard Y. Wang 在麻省理工学院开发，是一个整体数据质量框架，它建立了标准、政策和程序，用于在整个数据生命周期（从收集到分析）中管理数据质量。除了监控、预防和修复数据质量问题的流程之外，TDQM 还强调持续改进。与某些具有预定义数据质量维度的框架不同，TDQM 允许您定义自己的维度集。
虽然定义自定义尺寸的想法听起来很棒，但说起来容易做起来难。定义和选择最相关的维度需要达成共识，这通常是一个乏味的过程——利益相关者通常有不同的优先级。但这还不是全部。您还需要建立数据质量测量流程，并将数据质量工具与现有工作流程集成——需要一支具有数据质量管理专业知识的专门团队。
创建和实施数据质量框架
不用说，在冒险创建和实施数据质量框架之前，您需要了解最详细的业务需求。首先，查明驱动核心业务决策的数据元素。是用于营销活动的客户信息、用于销售的产品数据还是用于会计的财务记录？
定义数据质量目标和维度
您的数据质量目标应根据部门需求而有所不同，以确保与业务需求保持一致。使用相关数据质量维度定义“好数据”对您的组织意味着什么。话虽如此，由于多种原因，定义数据质量目标和维度可能是一项挑战。
首先，“好数据”对于组织的不同部分可能意味着不同的含义。营销团队可能会优先考虑客户联系信息的准确性，而财务部门可能更关心财务数据的完整性和及时性。
其次，不同数据质量维度之间通常需要权衡。例如，实现 100% 的准确性可能需要大量的手动数据输入，从而减慢流程（及时性）。第三，外部数据源可能存在您无法控制的固有质量问题。一个简单的例子是，来自购买列表的客户地址的错误率比内部收集的信息更高。
我们不要忘记，随着您的业务需求和数据使用情况随着时间的推移而变化，您今天设定的目标将需要更新，以反映未来的优先事项。
设定数据质量标准和指标
在建立标准和指标之前，您必须评估组织中数据质量的当前状态，以识别各个系统和部门之间数据的不一致、不准确和差距。这些问题通常源于不同的数据源、缺乏标准化的数据录入程序以及数据治理措施不足。使用专门的工具来加速这一过程。
一旦明确了数据的当前状态，就可以为每个数据质量维度设置质量标准和指标。定义可接受的数据质量阈值，以确保一致性和可靠性。
制定数据质量政策和程序
接下来，在创建数据质量管理政策和程序的同时，定义明确的数据质量所有权。谁制定数据质量标准？谁来监督和执行它们？这还需要设置规则以确保传入数据符合您的标准。这可能涉及定义数据格式、可接受的值范围或强制字段。
利用数据分析工具、数据清理软件和数据质量监控平台等数据质量工具来实现自动化 数据验证 质量检查作为数据摄取和处理管道的一部分。目标是尽早发现问题并防止问题蔓延到下游。
监控和控制数据质量
根据您之前在流程中定义的维度，建立 KPI 来衡量数据质量。您可以实施自动警报来实时检测数据质量问题，以简化流程。为了确保持续进步，请让您的数据治理委员会定期审查这些指标和 KPI。
数据质量框架并没有就此结束——根据监控的见解定期审查数据质量流程并调整数据质量流程以满足不断变化的需求是该框架的关键部分。
提示和最佳做法
- 在整个组织中清晰地传达数据质量目标、标准和最佳实践。
- 专注于提高对业务影响最显着的数据集的数据质量，例如客户信息、销售数据或财务记录。
- 将数据质量计划与更广泛的数据管理流程相集成，例如 数据集成, 数据迁移和 主数据管理，以确保整个组织的一致性和一致性。
- 确保与医疗保健或金融等领域相关的数据符合行业标准和监管要求。
- 利用现代 数据管理工具 具有内置的数据治理功能，例如 Astera，用于自动执行数据分析、验证和清理任务。
- 对数据质量框架进行定期审查和审计，以评估其有效性并确定需要改进的领域。
把它一起
数据质量不是一次性解决的；这是一项持续的努力。为您的组织简化的是定制的数据质量框架，该框架可以直接解决您独特的数据质量挑战。然而，考虑到数据量呈指数级增长以及相关的数据质量问题，您的组织需要的是一个由现代技术强化的数据质量框架。 数据管理平台 具有先进的数据质量和治理功能，例如 Astera 数据堆栈。
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作者：
Astera 营销团队
