一、什么是数据质量管理?
数据质量管理是指对数据从产生、获取、存储、共享、维护、应用等各个阶段可能引发的各类数据质量问题,进行识别、度量、监控、预警等一系列管理活动,并通过改善和提高组织的管理水平使数据质量获得进一步提高。
二、数据质量评估维度
1、一致性
多源数据的数据模型不一致,例如:命名不一致、数据结构不一致、约束规则不一致。数据实体不一致,例如:数据编码不一致、命名及含义不一致、分类层次不一致、生命周期不一致……。相同的数据有多个副本的情况下的数据不一致、数据内容冲突的问题。
2、完整性
数据完整性问题包括:模型设计不完整,例如:唯一性约束不完整、参照不完整;数据条目不完整,例如:数据记录丢失或不可用;数据属性不完整,例如:数据属性空值。不完整的数据所能借鉴的价值就会大大降低,也是数据质量问题最为基础和常见的一类问题。
3、唯一性
用于识别和度量重复数据、冗余数据。重复数据是导致业务无法协同、流程无法追溯的重要因素,也是
数据治理需要解决的最基本的数据问题。
4、准确性
准确性也叫可靠性,是用于分析和识别哪些是不准确的或无效的数据,不可靠的数据可能会导致严重的问题,会造成有缺陷的方法和糟糕的决策。
5、真实性
数据必须真实准确的反映客观的实体存在或真实的业务,真实可靠的原始统计数据是企业统计工作的灵魂,是一切管理工作的基础,是经营者进行正确经营决策必不可少的第一手资料。
6、及时性
数据的及时性(In-time)是指能否在需要的时候获到数据,数据的及时性与企业的数据处理速度及效率有直接的关系,是影响业务处理和管理效率的关键指标。
7、关联性
数据关联性问题是指存在数据关联的数据关系缺失或错误,例如:函数关系、相关系数、主外键关系、索引关系等。存在数据关联性问题,会直接影响数据分析的结果,进而影响管理决策。