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企業(yè)數據質(zhì)量管理的措施
一個(gè)完整的數據質(zhì)量管理，是人、流程和技術(shù)的完美配合，才能達到我們數據質(zhì)量管理的目標。那數據質(zhì)量處理的流程是怎樣的呢?對于數據質(zhì)量的處理，我們把它分成兩大部分，一是面向數據質(zhì)量的分析過(guò)程，二是針對分析結果進(jìn)行增強的過(guò)程。首先要識別和量化數據質(zhì)量，然后定義數據質(zhì)量和目標，接下來(lái)就要交給相關(guān)部門(mén)設計質(zhì)量提升的流程，其后就是實(shí)現質(zhì)量提升的過(guò)程，把原有低質(zhì)量數據變成高質(zhì)量數據，并交付給業(yè)務(wù)人員使用。同時(shí)，在整個(gè)環(huán)境中，還需要有相關(guān)的一些監控和對比來(lái)評估是否達成了目標，決定是否需要進(jìn)行新一輪的數據質(zhì)量提升。這是一個(gè)周而復始、螺旋上升的過(guò)程，并不是一蹴而就，一次就可以解決全部問(wèn)題。
影響數據質(zhì)量的因素主要來(lái)源于四方面：信息因素、技術(shù)因素、流程因素和管理因素。
信息因素：
主要有：元數據描述及理解錯誤、數據度量的各種性質(zhì)(如：數據源規格不統一，信息系統編碼不規范)得不到保證和變化頻度不恰當;計算機處理系統的用戶(hù)界面不方便用戶(hù)的錄入，或是不符合用戶(hù)常規的操作習慣，導致用戶(hù)容易出錯或是錄入工作量大，對重要的錄入信息沒(méi)有加強效驗。
技術(shù)因素：
主要是指由于具體數據處理的各技術(shù)環(huán)節的異常造成的數據質(zhì)量問(wèn)題。數據質(zhì)量問(wèn)題的產(chǎn)生環(huán)節主要包括數據創(chuàng )建、數據獲取、數據傳輸、數據裝載、數據使用、數據維護等方面的內容。
流程因素：
是指由于系統作業(yè)流程和人工操作流程設置不當造成的數據質(zhì)量問(wèn)題，主要來(lái)源于系統數據的創(chuàng )建流程、傳遞流程、裝載流程、使用流程、維護流程等各環(huán)節。
管理因素：
是指由于人員素質(zhì)及管理機制方面的原因造成的數據質(zhì)量問(wèn)題。由于數據錄入人員的輸入失誤，或是違反操作流程，是造成數據質(zhì)量不高一個(gè)重要原因。這個(gè)問(wèn)題，可以從兩個(gè)方面來(lái)看待：數據錄入人員的責任心不強和業(yè)務(wù)素質(zhì)不高�；鶎宇I(lǐng)導對數據質(zhì)量的不重視，業(yè)務(wù)收入是基層的生命線(xiàn)，基層領(lǐng)導不會(huì )投入大量的人力和物力來(lái)抓數據質(zhì)量，由于市場(chǎng)競爭的激烈，有時(shí)基層領(lǐng)導為了自身經(jīng)濟利益甚至會(huì )讓錄入人員作出一些違規的操作，基層領(lǐng)導對數據的認識與管理與高層領(lǐng)導對數據的需求形成矛盾，這一矛盾是造成數據質(zhì)量不高的一個(gè)核心矛盾。
新一代客戶(hù)數據整合(CDI)軟件和主數據管理(MDM)軟件給數據質(zhì)量的管理帶來(lái)了很大方便。但是，數據質(zhì)量的保證僅靠軟件顯然是不行的。實(shí)際上，在整個(gè)數據質(zhì)量的控制過(guò)程中，人仍然是關(guān)鍵因素。要想真正長(cháng)期保證數據的高質(zhì)量，還必須從以下方面著(zhù)手。
提高對數據的認識，
我們只有認識到數據在管理中的重要作用，才會(huì )反過(guò)來(lái)重視數據質(zhì)量問(wèn)題。要讓企業(yè)的每一個(gè)員工都能認識到數據是企業(yè)重要的戰略資源，企業(yè)的一切決策都來(lái)源于數據。沒(méi)有正確的高質(zhì)量的數據，就沒(méi)有正確的決策。
信息技術(shù)要得到保證，
采用先進(jìn)的開(kāi)發(fā)技術(shù)，開(kāi)發(fā)出用戶(hù)界面比較友好的系統，減少操作員的錄入工作量和出現錯誤的可能性;同時(shí)在開(kāi)發(fā)前要充分考慮用戶(hù)的需求，防止出現業(yè)務(wù)處理軟件不能滿(mǎn)足客戶(hù)要求、操作員采取違規操作的現象。開(kāi)發(fā)數據檢測、檢查工具，及時(shí)的發(fā)現數據質(zhì)量問(wèn)題，及時(shí)糾正。
完善制度管理，
在企業(yè)上下建立起完善的數據負責制度，并與員工的績(jì)效掛鉤，對于那些負責數據的產(chǎn)生、數據的合理化以及對數據進(jìn)行清理和維護的人，應該給他們的活動(dòng)制訂明確的指標，這樣他們才能真正理解人們到底希望他們達到什么目標。有條件的企業(yè)可以成立專(zhuān)門(mén)的組織和機構負責數據管理工作。把責任落實(shí)到人，
建立數據標準，明確數據定義。
通常，獨立的應用系統會(huì )有一個(gè)比較模糊的、有時(shí)也會(huì )有比較清晰的數據標準和數據定義。為了保證系統的正常運行，這些系統的用戶(hù)必須在數據的標準和數據的定義上達成一致。不過(guò)，這些標準和定義大多數時(shí)候與企業(yè)中其他系統中的數據標準和定義并不一致。因此，需要從整個(gè)企業(yè)的角度出發(fā)，建立統一的數據標準和數據定義，同時(shí)，整個(gè)企業(yè)必須就這個(gè)數據標準和數據定義達成共識。在具體建立新的數據標準和數據定義時(shí)，需要仔細權衡，哪些定義和標準是出于企業(yè)內部的原因(比如出于方便、習慣等)制訂的，哪些定義和標準是因為要有效反映外部的真實(shí)世界而制訂的。
建立一個(gè)可重復的數據收集、數據修改和數據維護流程。數據管理面臨的兩個(gè)主要挑戰是企業(yè)本身的復雜性和身份信息不斷變化。這兩個(gè)客觀(guān)原因的存在意味著(zhù)企業(yè)的數據質(zhì)量保證行動(dòng)永遠沒(méi)有結束之日，因此，企業(yè)在制訂數據質(zhì)量的保證措施和數據質(zhì)量指標時(shí)，必須保證這些措施和指標能夠不斷重復。
在數據轉化流程中設立多個(gè)性能監控點(diǎn)。數據的質(zhì)量高低可以根據最終用戶(hù)的需求來(lái)評價(jià)，也可以通過(guò)與同類(lèi)數據源的比較來(lái)評價(jià)，還可以通過(guò)與前一階段的數據質(zhì)量進(jìn)行比較來(lái)評價(jià)。但在制訂數據質(zhì)量的戰略時(shí)，比較理想的辦法還是根據最終用戶(hù)的需求來(lái)進(jìn)行。不過(guò)這里存在一個(gè)問(wèn)題是，等到最終用戶(hù)拿到數據時(shí)再針對數據的問(wèn)題進(jìn)行修正已經(jīng)太遲了。一個(gè)有效的數據質(zhì)量保證辦法是在每當數據發(fā)生轉換后就與前一時(shí)期進(jìn)行比較，從而對數據質(zhì)量進(jìn)行評估。如果此前所采用的數據質(zhì)量改進(jìn)方法有助于提高最終用戶(hù)的滿(mǎn)意度，那么，這些中間指標的達標也預示著(zhù)項目的最終成功。
對流程不斷進(jìn)行改善和優(yōu)化。我們常常聽(tīng)到有人說(shuō)，他們制訂了很多辦法來(lái)迅速而且大幅度提升數據的質(zhì)量，但很少聽(tīng)說(shuō)最后他們能真正得到滿(mǎn)意的結果。其原因就在于數據的質(zhì)量改進(jìn)絕非一朝一夕的事情，而是一個(gè)持續的過(guò)程。正確的辦法是通過(guò)一個(gè)不斷改進(jìn)的流程，持續不斷地排除錯誤、對數據進(jìn)行整合和標準化，最后達到流程的自動(dòng)化，從而降低數據質(zhì)量，保證計劃的總體開(kāi)銷(xiāo)。
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