数据质量控制

数据质量控制数据术语01方法在整个企业范围实施数据质量的挑战最好的数据质量方案的特征需要做到普遍而深入目录03020405无法普遍深入地进行的原因适用于开展普遍深入的的平台如何贯彻普遍深入的目录0706基本信息采用一定的工艺措施，使数据在采集、存贮、传输中满足相关的质量要求的工艺过程。方法方法一个战略性和系统性的方法能帮助企业正确研究企业的数据质量项目，业务部门与IT部门的相关人员将各自具有明确角色和责任，配备正确的技术和工具，以应对数据质量控制的挑战。Informatica的六步法为帮助指导数据质量控制而设计，从初始的数据探查到持续监测以及持续进行的数据优化。业务部门与IT部门的数据使用者—业务分析师、数据管理员、IT开发人员和管理员，能够在六个步骤的每一步中协同使用Informatica数据质量解决方案；并在整个扩展型企业的所有数据领域和应用程序中嵌入数据质量控制。步骤一：探查数据内容、结构和异常第一步是探查数据以发现和评估数据的内容、结构和异常。通过探查，可以识别数据的优势和弱势，帮助企业确定项目计划。一个关键目标就是明确指出数据错误和问题，例如将会给业务流程带来威胁的不一致和冗余。步骤二：建立数据质量度量并明确目标Informatica的数据质量解决方案为业务人员和IT人员提供了一个共同的平台建立和完善度量标准，用户可以在数据质量记分卡中跟踪度量标准的达标情况，并通过电子邮件发送URL来与相关人员随时进行共享。最好的数据质量方案的特征最好的数据质量方案的特征1.协作性。业务部门和IT部门为数据质量共同担责，业务分析师、数据管理员、IT开发人员和管理员各自将具有明确分工和适于其独特技能和视角的技术。2.前瞻性。业务部门和IT部门认识到所有机构都会不同程度地受到劣质数据的影响，有必要再劣质数据严重影响到企业业绩之前，积极探查数据以发现和纠正问题。3.可重复使用。有关数据探查与清晰的业务规则可被重复运用于任意数量的应用程序，而不论数据时内部预置、在合作伙伴处还是在云环境中。4.普遍深入性。数据质量将扩展至所有相关人员、数据领域、项目和应用程序，而不论数据是内部预置、在合作伙伴处还是在云环境中。在整个企业范围实施数据质量的挑战在整个企业范围实施数据质量的挑战所有组织都具有数据质量问题困扰。随着消除部门障碍以及在应用程序间移动数据，某些数据质量问题将首次得以发现。由数据质量问题造成的开销很高。不完整、不一致和不准确的数据令业务用户感到沮丧，他们对数据和包含数据的系统的信心与信赖感会逐渐消弱。劣质数据会导致各类开销巨大的问题，例如项目和报告延迟、目标缺失、流程错误、合规性问题以及不满的客户。随着数据需求扩展到客户数据以外并变得更为实时化，随着与防火墙外的用户共享数据，数据质量问题的发生概率将提升。业务部门无法自行解决数据质量问题。业务经理、业务分析师和数据管理员缺乏合适的工具和流程。IT部门通常无法在业务部门要求的时间内给予响应。为响应自身的业务要求，部门个体和业务单元会频繁实施其自身的数据质量项目。虽然这些项目可以解决迫在眉睫的问题或满足当前需要，但是这种一次性方法其实具有较大的相关性。这些项目个体不是改善整个企业数据质量的总体策略的一部分。为单个项目创建的任何数据质量规则或人为措施均不能重复运用于其它项目或应用程序。在整个企业中缺乏一致、广泛的数据质量管理方式，坏数据持续蔓延。对数据质量的信心持续下滑。成本持续上升。您的业务仍然处在风险之中。需要做到普遍而深入需要做到普遍而深入仅有一个或两个策略型数据质量方案还远远不够。随着数据量增加、数据要求提高、数据流采用的新渠道，必须在企业层处理数据质量。数据质量控制必须做到普遍而深入。为了普遍深入地开展数据质量控制：·更多人员需要参与到数据质量控制流程中。数据质量控制必须得到整个企业的共同努力。每个人（包括业务经理、数据管理员、分析师和IT开发人员）都需要配备他们所需的工具来共同承担有关数据的责任。·对于低劣数据对业务的影响，必须有清楚的认识。在您组织中的每个人都必须将数据视为最为宝贵的企业资产。在清楚数据的宝贵价值后，业务部门和IT部门需要更为主动地参与、负责并确保数据的质量。·数据质量控制需要拓展到各个领域。无法普遍深入地进行的原因无法普遍深入地进行的原因如果您的组织与大多数组织一样，您将清楚您四处面临着数据质量问题。由于难以指出问题所在，您将不得不通过一种特殊的方式来处理问题。虽然您不清楚从何处开始，但是您知道问题难以修正。您无法为所有需要参与的人员提供合适的参与工具。您将无法清洗位于各个国家区域、以各种语言表示的多个数据域或数据。您无法访问需要清洗的所有数据源或对坏数据进入应用程序进行日常防范。请更为详细地审视这些障碍。缺乏工具在使用代码或工具构建规则的数据质量项目中，按惯例一般只会涉及到IT开发人员。然而，数据质量不仅是一个IT问题，而且它还是一个业务问题，需要拥有业务所有权才可以解决。但是，业务部门未配备开展此类任何工作所需的工如何贯彻普遍深入的如何贯彻普遍深入的考虑到劣质数据造成的财务影响，这将促使您的组织在所有相关人士、所有数据域、所有应用程序和所有地理位置开展数据质量控制工作。以下是有助于您在整个组织开展数据质量控制的五个主要途径：1.了解低劣数据质量的影响，对其进行持续监控2.使所有相关人士都可以参与到数据质量控制流程中3.不论数据域和数据用途，确保总能获得令人放心的数据4.部署跨所有业务应用程序，并且可以重复运用的数据质量控制规则5.运用一个数据集成平台1.了解低劣数据的影响并继续评测和监控数据质量为避免您的公司由于劣质数据而流失客户和丧失竞争优势，您需要找出、解决和防范数据质量问题—不论这些问题位于何处。适用于开展普遍深入的的平台适用于开展普遍深入的的平台Informatica确保组织中所有的关键人士都可以展开有效协作，从而更快找出坏数据并予以修正。Informatica®9是一个可以提供普遍深入的数据质量控制的企业数据集成平台。凭借Informatica平台，您的组织可以：·为所有应用程序主动清洗数据，保持数据清洁·共同肩负数据质量控制和数据治理责任·建立对企业数据的信心和信赖