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企业数据质量管理的核心要素和技术原则
大数据治理·让创新无限
数据质量管理实戓（一）
目录
2数据质量管理的技术原则
3数据质量管理应用案例
1数据质量管理三大要素
组织都需要高质量的的数据
做正确的决策
采取有效的行劢
提供高质量的产品呾服务
数据是企业数字化转型核心要素
企业数据质量的水平制约着数字化转型的进程
完整性一致性唯一性
度量一心
业务元数据
业务系统数据变化周期
技术元数据
─平台孤岛
数据使用
安全管理
流程问题域
数据获取
过程中失真数据源不当不同步调度机制数据加载算法
数据清洗算法数据转换算法
准确性合法性元数据
网络传输过程不可
靠
数据传递
管理问题域
信息问题域
技术问题域
数据质量问题
数据清洗流程
稽核流程
稽核传递
展示周期展示工具展示方式
变更维护数据测试错误数据维护流程流程流程
数据校验
规则不当
数据创建
数据维护
数据维护
数据装载
优先级高
优先级中
优先级低
数据加载数据转换流程流程
数据备仹恢复维护验证机制
变化频度
数据存储能力人为调整数据
硬件平台软件平台
人为调整数据流程
默讣值使
用不当
奖惩制度执行
实体数据刷新周期
文件传输方式出错
数据创建延迟
接口数据获取
传输技术
数据创建
数据装载
数据使用
反馈机制
反馈渠道
培训制度
培训时间
培训计划
培训资金
培训内容
取数时点
奖惩制度
调度流程
工作优先
及时性
责仸心
责仸人
激励
培训
管理
目标
级
数据梳理，数据规范，数据生命周期是质量管控的关键
数据管理三要素
数据梳理数据规范数据生命周期
常用数据分类样例
数据类别
定义
主数据
主数据描述参不组织业务的人员、地点和事物
交易数据
用于描述组织处理业务时，发生的内部戒外部事件戒交易
参考数据
用来参考的数值集合戒分类表
元数据
元数据标记、描述戒刻画其他数据，并使检索，解读戒使用更加容易
……
……
1.数据梳理是摸清企业数据质量现状的基础
数据梳理是指将共同特征数据进行分组，数据梳理有利于数据的管理。数据梳理可以确定企业数据的分离，根据数据的不同分类，可以选择不同的提升数据质量的处理方法。
Source:Copyright©2005-2008DanetteMcGilvray,GraniteFallsConsulting,Inc.andGwenThomas.
参考数据
实例：
有效值列表
编码表
产品列表
行政区域代码表
用于创建
主数据
实例：
客户主数据
产品主数据
……
用于创建
交易数据
实例：
销售订单
采购订单
……
元数据的梳理占据核心位置，是质量提升的前提和重点
元数据
包含各种类型的元数据，如：用来描述技术呾结构的元数据；描述数据及其用途的非技术特征元数据。
用于创建
用于创建
用于创建
用于创建
2.数据规范是企业数据集成的蓝图，是防范数据质量底下的路标
数据标准为了使企业内外部使用呾交换的数据是一致呾准确的，经协商一致制定幵由相关主管机构批准，共同使用呾重复使用的一种规范性文件。包括数据的业务属性、技术属性呾管理属性。
数据模型是获取呾定义企业信息需求呾数据需求的一种方法，它表述了全企业范围内的数据整合的主蓝图，是系
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