我们都听说过数据 卷 变得太大而无法有效处理。

事实上， 根据最近的一份报告据预测，15 年至 2023 年间，大数据和分析市场的复合年增长率可能接近 2028%。到 600 年，其价值可能远远超过 2028 亿美元。虽然这是事实，但这只是问题之一。 另一个问题与缺乏健全的数据质量管理有关。 数据驱动的组织千方百计确保其所有业务决策都有健康数据的支持。

什么是数据质量管理？

数据质量管理 (DQM) 是 为组织提供适合决策的可信数据的一组策略、方法和实践 以及其他 BI 和分析计划。这是一个改进和维护全公司数据质量的全面、持续的过程。有效的 DQM 对于一致和准确的数据分析至关重要，确保从您的信息中获得可操作的见解。

简而言之，数据质量管理就是建立一个基于策略的框架，使组织的数据质量工作与其总体目标和目标保持一致。

与普遍看法相反，数据质量管理不仅限于识别和纠正数据集中的错误。 因此，了解数据质量管理不涉及什么也同样重要：

• 这不仅仅是数据校正——它只是数据质量管理的一部分
• 数据质量管理不是一次性解决方案，而是一个持续的过程，就像 数据集成 is
• 这不是一个单一部门的游戏——这是每个处理数据的部门的责任
• 它不仅限于技术和工具——人员和流程是关键要素 数据质量管理框架
• 数据质量管理从来都不是一种万能的方法，它应该根据实现业务目标进行定制

为什么数据质量管理对企业很重要？

这就像回答为什么坚实的地基对于建造摩天大楼很重要一样。 就像摩天大楼的稳定性和寿命取决于用于建造和加固其基础的材料的质量一样，组织的成功也取决于用于制定战略决策的数据的质量。

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因此，可以肯定地得出这样的结论：决策的有效性取决于决策所依据的数据的可靠性和准确性。 当企业严重依赖数据来制定战略、分配资源、了解目标受众甚至创新时，他们必须确保只使用健康的数据。 这正是数据质量管理可以帮助组织的地方——它保证所有数据驱动的计划都得到高质量数据的支持。

数据质量管理很重要的其他一些原因包括：

• 数据质量管理和治理帮助组织遵守行业和监管要求。
• 如果做得正确，它可以降低与数据错误和不一致相关的成本以及由此可能导致的潜在收入损失。
• 有效的数据质量管理意味着团队花更少的时间进行改进 数据质量 以及更多的时间进行创新。

数据质量管理生命周期

识别数据质量差距

组织必须首先评估其当前的数据状况。常见的评估方法包括数据审计、质量记分卡和与行业标准进行基准测试。如果不清楚现有问题，改进工作可能会无效。

应用正确的工具和流程

一旦发现差距，组织必须实施正确的工具、治理政策和自动化组合，以改善整体数据质量管理。这包括设置验证规则、建立数据管理角色以及将数据质量解决方案集成到现有系统中 数据管道.

监控和持续改进

数据质量不是一次性解决的，它需要持续监控。自动警报和仪表板有助于实时检测异常，使企业能够在数据问题失控之前进行干预。

与数据治理集成

数据质量管理和数据治理本质上是相互联系的。虽然 DQM 确保数据的准确性和一致性，但治理则加强了合规性和安全性。如果没有强大的治理，数据质量工作就会变得支离破碎且无效。企业必须将 DQM 嵌入治理框架中，以保持长期数据完整性并确保符合监管要求。

有效数据质量管理的蓝图

在实施全面的数据质量管理策略时，有效性和可持续性是关键。 作为第一步，它要求评估组织的当前状态及其数据质量需求。 它包括识别数据质量问题及其对决策和整体运营效率的影响。 一旦明确了当前的事态，组织通常会进行以下旅程：

设定明确的目标

这些目标充当战略路标，使组织的努力与其更广泛的业务目标保持一致。 目标必须具体且可衡量，以确保所有数据质量工作都是有目的的，例如，将数据不准确率减少一定百分比。

建立一支有能力的团队

定义目标后，实施数据质量管理的下一步是建立一个由 IT 专业人员、数据管理员和其他领域专家组成的跨职能团队。 该专家团队概述了使组织能够及时实现其目标的流程。 它还协作并定义组织数据质量标准和指南，规定团队应如何处理组织内的数据，以确保 数据可靠性 和准确度。 

定义关键指标 

数据质量管理团队还将确定和定义衡量进度的关键指标。数据质量指标不仅可以洞察数据质量的当前状态，还可以充当实现预定义目标的指南针。这样，团队就可以查明需要关注的领域，并及时对其策略做出明智的调整。 

利用数据质量工具

投资现代 数据质量工具 将简化和自动化数据质量管理的多个方面。 例如，这些工具使用户能够轻松处理大型数据集，而不是手动清理和验证数据集。 数据质量工具还提供一个集中平台来监控数据质量指标并跟踪进度，从而增强组织主动管理数据质量的能力。 这就是为什么这些工具构成整体数据质量管理策略的一个组成部分。 

培育数据质量文化

为了确保数据质量管理不再局限于单个部门，组织必须决定计划如何在整个部门培养数据质量文化。 它应包括培训计划、研讨会和沟通计划，作为其整体数据质量管理策略的一部分。 认可和奖励个人和团队对数据质量的贡献也可以在培育将准确数据视为战略资产的文化方面发挥关键作用。 

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战略数据质量管理的核心组成部分 

战略数据质量管理的目标应该是在数据一致性和灵活性之间取得平衡，同时适应现实世界数据中通常存在的可接受的变化。 数据质量指南指定了不同数据字段的格式、标准化代码的使用以及命名约定。 它们还可以表明一系列可接受的数据变化。 例如，地址有多种变体是很常见的，例如“街道”和“圣”。 或“Road”和“Rd”，等等。

有多个核心组件协同工作以确保数据准确性。 这些包括： 

• 数据分析： 数据分析 就是通过分析业务数据的结构、内容和关系来彻底理解业务数据。 这是一个系统化的过程，使组织能够通过识别数据中存在的异常和不一致来全面了解数据的健康状况。 不一致通常包括缺失值、重复记录、格式差异、异常值等。主动识别这些数据质量问题对于防止因基于不准确数据的决策而导致代价高昂的错误和潜在的收入损失大有帮助。 
• 数据清理： 数据清理 数据质量管理是一系列旨在通过识别和消除其中的错误和不准确来提高整体数据质量的程序。 虽然数据分析仅提供有关数据运行状况的信息，但并未实际更改数据，但数据清理涉及删除重复记录、解决缺失值以及纠正不准确的数据点。  
• 数据丰富： 作为数据质量管理的一部分，数据丰富通过提供额外的上下文进一步增强组织对其数据的理解。 它涉及添加来自可信外部来源的相关补充信息，从而增强数据集的整体价值。 添加更多数据也可以提高其完整性。 例如，将人口统计信息附加到客户记录中可以是完成数据集并提供客户数据整体视图的一种方法。 
• 数据验证： 数据质量管理团队定义了数据必须符合的特定规则和标准，然后数据才能被视为有效。 例如，如果收集年龄， 数据验证 规则可能规定年龄必须在 0 到 200 之间。同样，验证规则可能需要特定的数字位数或特定的模式才能使电话号码有效。 这样，企业可以确保其数据在用于 BI 和分析之前符合定义的质量标准。 
• 监测和报告： 仅仅建立流程来维护数据质量是远远不够的。 可持续的方法需要持续的监控和报告，这需要设置关键绩效指标和具体指标。 这些指标可能包括数据准确率、数据完整性百分比或缺失字段的数量。 这样，企业就可以在新出现的问题变成更大的问题之前识别并主动解决它们。

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数据质量管理和数据治理

说到数据质量管理，还有另一个组成部分 数据管理 确保数据保持安全和准确——数据治理. 

虽然这些概念密切相关，特别是在数据质量方面，但它们有不同的用途。 数据治理是一组用于管理和控制整个组织数据的策略、标准和流程。 它涉及数据管理的战略和组织方面，这意味着提高数据质量不是主要重点。 重点是有效且高效地管理数据以实现组织目标。 然而，有效的数据管理本身需要准确可靠的数据，这就是数据质量管理的用武之地。 

与数据治理相比，数据质量管理明确侧重于实施直接改进和维护组织数据质量的流程。 它涉及多项活动，例如数据分析和清理等，有助于保持数据质量。 例如，数据治理定义医疗保健数据必须准确才能支持决策，而数据质量管理将使用数据质量工具和其他流程来实施此策略。 

可以说，这两个概念都是必不可少的，并且在构建有效的数据管理框架方面是相辅相成的。 无论数据治理策略定义得多么明确，如果缺乏数据质量管理，它们只会在纸面上看起来很好。 同样，破坏数据质量管理工作的唯一因素就是由于数据治理不善而导致政策不一致。

人工智能和自动化在现代数据质量管理中的作用

数据质量管理 (DQM) 一直是明智决策和有效业务运营的关键。然而，在人工智能时代，数据的数量和复杂性使得传统的 DQM 方法显得不足。这主要是因为：

• 未被发现的隐藏数据不一致和不准确性，影响报告、分析，并最终影响业务决策
• 补救速度缓慢，因为手动识别和修复数据质量问题是一个漫长的过程，会影响业务敏捷性
• 使用手动和基于规则的方法难以扩展，最终造成瓶颈并增加数据质量下降的风险

如今，企业利用人工智能驱动的自动化来改善数据质量管理，并通过以下方式使整个流程更加高效、主动和可扩展：

• 使用人工智能工具自动分析数据并识别异常和质量问题
• 训练机器学习算法，以更高的准确度和速度识别和纠正数据错误、不一致和重复
• 集成自动化数据质量系统，持续实时监控数据质量，并在出现任何偏离既定标准的情况时向利益相关者发出警报

关键在于找出具体的痛点，并利用人工智能工具有效应对这些挑战。组织必须倾向于在数据发现、清理、监控、治理和丰富等领域提供切实改进的解决方案。

数据质量管理是一个持续的过程

与某些一次性工作的过程不同，例如， 数据迁移，数据质量管理是一个持续的过程，必须适应组织、数据和技术环境的变化。 鉴于技术的快速进步和对数据的依赖不断增加，这是正确的。 

不断变化的业务需求

组织随着时间的推移而发展。 从推出新产品和服务到实施更精简、更精细的流程，他们的要求不断变化。 在这个动态的业务环境中，组织数据不可能保持静态。 拓展新市场和并购等活动会导致数据格式及其使用模式发生变化，从而影响数据质量管理。 

技术进步 

在当今技术驱动的世界中，新的工具和技术总是层出不穷，等待着改变数据收集、存储和消费的方式。 这些工具和技术的采用意味着对数据及其质量的影响。 因此，对于负责数据质量管理的人员来说，确保数据质量至关重要 数据的完整性 因为这些技术已集成到业务流程中。 这需要调整数据质量管理策略并灌输持续学习的文化，以跟上这些进步。 

旧系统升级

遗留系统现代化通常涉及将大量数据从陈旧的本地系统迁移到云。 虽然这似乎是一次性过程，但这种数据移动将需要转换和验证大量数据以满足新目的地的要求。 最重要的是，它还包括监控数据流，以识别并纠正出现的差异。

为了实现这一切并确保只有健康的数据才能进入新的基于云的存储库，组织将需要在流程的每个步骤进行可靠的数据质量管理。

数据量

然后，我们就会遇到数据量永无止境增加的情况。 在大数据和物联网的背景下，很难想象数据移动的规模和速度。 事实上，缺乏数据质量管理系统，即使只是一秒钟，也会使数据变得毫无用处，无论是用于决策还是其他商业智能和分析计划。 

数据质量管理最佳实践

当涉及到数据管理，特别是数据质量管理时，有一套既定的指南和最佳实践，它们代表了对于实现最佳数据质量标准至关重要的经验、研究和行业知识的巅峰。 虽然列表可能很长，但以下是一些数据质量管理最佳实践： 

• 跨职能协作： 没有公司内部协作的数据质量管理就像一艘没有协调的船员在危险水域中航行的船一样。 数据质量管理不是单一部门的责任； 这是一项集体努力。 简而言之，如果不同部门之间没有团队合作，数据相关的问题就会不受控制地出现。 相反，如果主要利益相关者进行协作和共同努力，这些问题就可以及早发现和解决。 
• 数据所有权： 培育数据所有权文化的方法之一是为特定数据集分配责任。 被指定为数据保管人的团队将感到有权力和动力来确保数据在整个生命周期中的准确性。 此外，数据所有者可以与其他利益相关者协作来执行数据质量管理政策，从而促进整个组织的责任和透明度。 
• 数据文档： 维护有关数据源、转换和质量规则的全面文档是数据质量管理的基础。 该文档使组织能够建立清晰的谱系来追踪数据的起源，帮助他们了解数据从创建到当前状态的旅程。 它还使他们能够深入了解原始数据是如何修改或处理的。 
• 训练数据用户： 为员工提供有关数据质量管理重要性及其在维护准确数据方面的作用的定期培训应该是首要任务之一。 充分了解并理解数据质量准则的用户将能够通过应用最佳实践来收集、处理和分析数据。 不仅如此，当跨部门的个人了解他们的数据相关行为对他人的影响时，他们更有可能进行沟通和协作以保持数据的准确性。 
• 迭代改进： 认识到数据质量管理是一种迭代改进，就等于承认它不仅仅是一次性的努力，而是一个持续的过程。 持续根据业务需求改进数据质量管理工作的组织能够在面对不断变化的数据挑战时保持适应能力。 随着数据源的扩展和新技术的出现，对持续改进的承诺可确保数据质量管理策略与不断变化的环境保持一致。

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Astera 是端到端的 数据管理解决方案 由自动化和人工智能 (AI) 提供支持。 Astera 提供内置功能，可以简化所有类型用户的数据质量管理，无论他们的技术知识或专业知识如何。 从数据分析到验证数据，再到设置数据质量规则，一切都只需拖放和点击即可。 

数据质量管理 – 数据健康状况显示在 Astera的用户界面

但这不是全部。 Astera 还具有实时健康检查功能。 这些是交互式视觉效果，提供整个数据集以及各个列的概况，因此用户可以直接识别数据质量问题，例如丢失字段的数量、重复记录等。 

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