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上海5有效数据质量管理的更佳实践

发布时间:2022-07-18 09:53:50 人气:2142 来源:天云祥客服外包

5有效数据质量管理的更佳实践企业,无论大小,都在努力保持平稳运行所需的不断增长的数据量的质量。数据质量管理不仅仅意味着定期嗅探和剔除不良数据。良好的业务意识内在地需要将数据质量作为流程优化和集成的一个组成部分。过时或不正确的数据可能会导致商业决策中的重大失误。

实现数据质量的更佳策略

目录

0.1实现数据质量的更佳策略0.2让业务驱动数据质量:0.3任命数据管理员:0.4制定数据治理委员会:0.5构建数据质量防火墙:1实施数据质量技术的更佳实践1.1数据质量评估:1.2数据质量测量:1.3将数据质量纳入功能和流程:1.4操作系统中的数据质量改进:1.5检查不符合数据质量标准的情况并采取补救措施:公司已采取许多策略来进行有效的数据质量管理。专注于数据治理和数据管理的方法可以带来深远的好处。关键是采取主动的方法来控制、监控和提高数据质量,而不是对数据故障做出反应或解决检测到的数据异常。

下面列出了一些关键策略:

让业务驱动数据质量:

数据的主要目的是推动业务。作为这些数据的主要用户的业务部门没有让IT掌握数据质量的控制权,而是能够更好地定义数据质量参数。如果商业智能与底层数据密切相关,则更有可能采用有效的方法,将重点放在业务关键型数据上。

指定数据管理员:这些角色专门用于定义数据质量所有者。数据管理员是控制系统中数据完整性的。数据管理员必须从业务部门内选择,因为他们了解数据如何转化为其团队的特定业务需求。通过让LOB对数据负责,可以更好地在源位置和正常业务行为范围内生成高质量的数据。

制定了一个数据治理委员会:该小组拥有来自所有业务职能部门、数据利益相关者和IT部门的代表。数据管理员可以与该委员会紧密联系或成为其成员。董事会确保在公司范围内采用类似的数据质量方法和政策,并横向贯穿组织的所有职能。董事会定期召开会议,定义新的数据质量目标,推动测量,并分析各业务部门内的数据质量状态。

构建数据质量防火墙:公司内的数据是一项金融资产,因此有必要进行制衡,以确保进入系统的数据具有可接受的质量。此外,每次检索或修改该数据时,都有失去其“准确性”的潜在风险。坏数据可能会向下游移动,污染后续的数据存储,从而影响业务。构建智能虚拟防火墙可以确保在不良数据进入系统的位置检测和阻止不良数据。防火墙自动检测到的损坏数据要么发送回原始源进行纠正,要么在将其传递到企业环境之前进行可能的调整。

数据质量技术实施更佳实践数据质量管理是一个循环过程,涉及逻辑分步实施。这些可量化的步骤可以帮助标准化可靠的数据管理实践,这些实践可以在增量周期中部署,以将更别的数据质量技术集成到t企业架构。

更佳实践分为以下连续阶段:

数据质量评估:这基本上意味着对公司的数据存储进行详细检查,以确定其环境中的数据质量问题。对数据质量进行独立的重点评估对于确定低质量数据如何阻碍业务目标至关重要。它提供了一个参考点,用于投资和规划数据质量改进,并衡量连续改进的结果。

数据评估必须以数据对业务的影响分析为指导。在定义要评估的数据的范围和优先级时,数据的业务关键性必须是一个重要参数。这种自上而下的方法可以由基于数据分析的自下而上的评估策略来补充,该策略可以识别数据中的异常,然后将这些异常映射到对业务目标的潜在影响。这种相关性为测量数据质量及其对业务影响的联系提供了基础。

这一阶段必须通过一份正式报告来完成,该报告清楚地列出了调查结果。该报告可以在利益相关者、决策者之间分发,从而推动数据质量改进行动。

数据质量测量:数据评估报告的结果有助于缩小识别关键数据元素的范围。用于测量此类数据质量、定义测量单位以及为这些指标设定可接受阈值的属性和维度是实施改进过程的基础。已定义了完整性、一致性和及时性等属性,这些属性可作为决定应部署以实现预期质量水平的工具和技术的输入。数据有效性规则是基于这些指标指定的。这有助于将数据控件压入在数据生命周期内获取或修改数据的函数中。

反过来,可以为从这些指标及其阈值派生的每个业务单元定义数据质量记分卡和仪表板。这些分数可以被捕获、存储和定期更新,以监控改进情况。

将数据质量纳入功能和流程:专注于构建功能,在任何应用程序开发或系统升级过程中都优先于数据质量。上述指标可用于将数据质量目标整合到系统开发生命周期中,内置为开发每个阶段的强制性要求。数据质量分析师需要确定每个应用程序的数据需求。对每个应用程序中的数据流进行彻底遍历,可以深入了解数据检查和控制例程的可能插入点。这些需求必须添加到系统的功能需求中,以便无缝地纳入开发周期,从而在引入系统时验证数据。操作系统中的

数据质量改进:数据提供者和使用者之间共享的数据必须符合明确定义可接受质量水平的合同协议。数据指标可以以性能SLA的形式纳入这些合同。

定义了数据标准以及常见的商定数据格式,有助于数据从一个企业平稳地流向另一个企业。元数据可以放置在受主动数据中心管理的存储库下,以确保以一种对合作双方都有利的方式表示数据。双方业务需求的差距分析和调整由该数据控制中心完成。数据质量检查可以手动进行,也可以通过自动例行程序来确定工作级别。可以定义工作流来定期监测数据并采取补救措施因此,如果这些SLA未得到满足,则根据SLA目标的期望和指定的行动。

检查不符合数据质量标准的情况并采取补救措施:当发现数据低于预期水平时,补救措施应遵循有效的数据质量跟踪机制,就像软件开发中的缺陷跟踪系统一样。报告数据缺陷并跟踪其行为有助于提供性能报告。对每个报告的数据错误进行根本原因分析,可以提供直接反馈,以了解业务流程中的缺陷。

除上述内容外,还必须不时进行主动数据清理和过程补救周期,以识别和捕获更多可能在严格质量控制下引入的数据错误。

数据质量可以通过使用有效的数据管理工具来促进并提供一个健全的框架来实现数据质量测量、监控和后续改进,从而确保在峰值或接近峰值级别的数据质量。所选择的质量管理解决方案必须与企业的独特业务目标密切一致。数据质量目标和管理计划需要由生产者、消费者、业务应用程序设计师、开发人员和业务领导共同拥有。毕竟,数据质量是一项共同责任。要确保这一点,必须有数据输入流程。

Sl.第1条7改进数据输入流程的方法2哪些后台数据处理任务可以外包3企业数据质量问题的三大原因“KDSP

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