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Preparedby AmyFengDate 2011 12 08 报表沟通CommunicationbyReport 2 Subject 报表的功能Function数据质量管理DataQuality制作报表的流程Process报表的形式Format数据可视化Visualization 数据是企业重要的战略资源 企业的一切决策都来源于数据 没有正确的高质量的数据 就没有正确的决策 3 数据质量的重要性 Garbagein garbageout 百度结果 100万条Google结果 127万条 4 DataQuality数据质量 真实 5 影响数据质量的因素 信息因素 产生这部分数据质量问题的原因主要有 元数据描述及理解错误 数据度量的各种性质 如 数据源规格不统一 得不到保证和变化频度不恰当等 技术因素 主要是指由于具体数据处理的各技术环节的异常造成的数据质量问题 数据质量问题的产生环节主要包括数据创建 数据获取 数据传输 数据装载 数据使用 数据维护等方面的内容 流程因素 是指由于系统作业流程和人工操作流程设置不当造成的数据质量问题 主要来源于系统数据的创建流程 传递流程 装载流程 使用流程 维护流程和稽核流程等各环节 管理因素 是指由于人员素质及管理机制方面的原因造成的数据质量问题 如人员培训 人员管理 培训或者奖惩措施不当导致的管理缺失或者管理缺陷 6 数据质量管理方法 从整个企业的角度出发 建立统一的数据标准和数据定义 同时 整个企业必须就这个数据标准和数据定义达成共识 这一句话说起来容易做起来难 因为人通常本能地会拒绝改变 改变数据标准和定义并不是轻而易举的 数据管理面临的两个主要挑战是企业本身的复杂性和身份信息不断变化 这两个客观原因的存在意味着企业的数据质量保证行动永远没有结束之日 因此 企业在制订数据质量的保证措施和数据质量指标时 必须保证这些措施和指标能够不断重复 在数据转化流程中设立多个性能监控点 在每当数据发生转换后就与前一时期进行比较 从而对数据质量进行评估 对流程不断进行改善和优化 我们常常听到有人说 他们制订了很多办法来迅速而且大幅度提升数据的质量 但很少听说最后他们能真正得到满意的结果 其原因就在于数据的质量改进绝非一朝一夕的事情 而是一个持续的过程 正确的办法是通过一个不断改进的流程 持续不断地排除错误 对数据进行整合和标准化 最后达到流程的自动化 从而降低数据质量保证计划的总体开销 实际上 排除错误 数据整合和数据标准化从来就不是一件容易的事情 7 数据质量控制 任重道远 8 Process Information Data Content Purpose 9 ReportFormat 团队关注的重要指标包括搜索与点击次数 用户广告点击率以及随之产生的收入等等 每个小时都需搜集数据 与上周数据进行比较 并制成图表 该团队的使命就是持续优化谷歌的广告系统 而最高任务就是 向用户推出他们最感兴趣 也最有可能点击的广告 用户点击某个广告的次数 每次点击成本 广告的价格因素 区域 广告背景色等的变化 及在搜索结果上方而不是旁边放置广告的效果 广告排名 登陆页面 加载速度 广告的 质量得分 分数越高 相关广告客户为提高排名所需的竞购价越低 10 谷歌印钞机后的神秘团队 质量控制中的数据挖掘 1 由于工作性质关系 这个团队第一时间掌握着全球大事与谷歌业务的关系 如2008年2月 发现谷歌的搜索次数意外下滑 他们敏感的触角转向了美国经济放缓 该因素是否是影响谷歌业务的前兆 福克斯的团队争相寻找答案 研究数据 给一线员工电话 检查数据中心是否存在漏洞 最终他们判定 谷歌主要是遭遇了一些与经济没有关联的小问题 伊斯兰斋月与中国农历新年使得用户远离电脑 而雪灾又导致中国部分地区电力中断 相反的是 2007年夏天英格兰的暴雨洪水及去年秋天法国的大罢工推动谷歌流量大攀升 因为人们不得不呆在家里上网打发时间 负责人说 坏天气对谷歌是好事 只要不是太糟糕就行 王旭 11 谷歌印