数据质量管理：定义 + 最佳实践

已发表: 2022-08-25

如今，数据是对企业至关重要的一切的核心。组织依靠数据来做出许多最关键的业务决策。因此，企业必须实施广泛的数据质量管理流程，以确保信息的有效性。这就是为什么 DQM 领域变得如此重要的原因，尤其是在大数据蓬勃发展的时代。

在企业从大数据的爆炸式增长中获得价值之前，他们需要实施一些管理数据质量的实践。这些做法将有助于确保信息的一致性、准确性和有效性。

该博客解释了数据质量管理，确定了确保数据质量所需的最佳实践，并解释了为什么它很重要。与我们一起直到本博客结束，以探索更多关于它的信息。

什么是数据质量管理？

数据质量管理是一组旨在保存高质量数据的方法。它通常被称为 DQM，包括从收集数据到将高级信息流程落实到位和有帮助地分发数据的所有内容。

它还可以帮助您管理您拥有的信息。为了从您的信息中生成可操作且更重要的是可靠的见解，有效的 DQM 被广泛认为对于任何一致的数据分析都至关重要。

数据质量管理对于理解您的数据很重要，从长远来看，这可以帮助您的业务。让我们谈谈管理数据质量的重要性。

良好的 DQM 是所有业务计划的基础。数据质量计划的管理为组织所有部门的数据质量创建和执行规则。过时或不可靠的数据可能会导致错误。
准确和更新的数据让您清楚地了解公司的日常运营情况。因此，您可以确定应用程序会进一步使用上游和下游的所有数据。通过使用数据质量管理也可以降低成本。
质量差会导致代价高昂的错误和疏忽，例如丢失订单或支出。凭借对您信息的深入了解，DQM 为您提供了一个可靠的数据库，可帮助您了解您的业务及其成本。
如果您想满足合规性和风险目标，DQM 是最终要求。可能存在由机构定义的“可接受”水平的数据质量，例如数据治理委员会或理事会。透明的流程和开放的沟通渠道是出色数据治理的重要组成部分。

在建立数据治理框架的过程中，数据质量至关重要。此外，有效的 DQM 可帮助数据管理员更有效地履行职责。

以下是刚刚开始数据质量管理流程的公司可能会牢记的五个最佳实践：

首先，您可能有很多关于您的客户的信息。您不希望没有足够的数据卡在新的数据架构中。因此，当您开始使用 DQM 时，您应该审核您已经拥有的数据。

这意味着列出不一致、错误和重复的列表，并修复出现的任何问题。这样做是为了确保进入您的基础架构的数据尽可能高质量。

安装防火墙以保护公司不输入不良数据有助于防止系统出错。防火墙被称为自动防止隐喻火灾蔓延的软件。在这种情况下，火灾将由不准确的数据引起。

防火墙通过阻止不良数据进入来帮助阻止用户错误。用户很容易犯错误，但防火墙更容易阻止错误。

可以将数据添加到基础架构的最大用户数是影响数据准确性的重要因素。但在许多大型企业中，拥有不止一种进入方式很重要。

在当今的现代商业文化中，整合是每个人都在谈论的热门话题。当系统集成时，它们的功能会更好。

任何企业级公司都无法证明不断验证每条数据记录的准确性是合理的。但是，将商业智能工具与 DQM 集成可能有助于流程自动化。

例如，可以将预期频繁访问的新数据集作为数据质量管理周期的一部分进行审计。它将指定识别它们以进行评估的标准。

贵公司有几个人负责数据质量流程。这些工作中的每一个都有自己的职责。当这些工作由致力于工作的人担任时，预计治理标准将始终得到满足。

需要建立一个数据治理委员会，以保护公司免受做出数据驱动决策的危险。该组织将制定数据治理的政策和标准。小组的参与者需要包括 IT 和业务专业人士。

还需要定期召开数据治理委员会会议，以定义新的质量目标并跟踪不同 LOB 的 DQB 计划 DQM 的进展。需要有一种方法来衡量它以提高数据质量。因此，制作准确的测量比例很有帮助。

我们真诚地希望这个博客为您提供了维护数据质量所需的所有详细信息。我们还希望您同意，建立数据质量管理对于保持您的业务在当今数字市场中的竞争力至关重要。

请记住，尽管有保持高质量数据的负担，一些企业仍将 DQM 视为一项挑战。因此，如果您的公司确保其数据准确无误，您将拥有竞争优势。

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