认识达内从这里开始

随着互联网的不断发展，越来越多的人都在学习数据分析等相关技术知识，而本文我们就通过案例分析来简单了解一下，数据质量概念与应用分析。

数据质量指的是在特定的业务环境下，数据满足业务运行、管理与决策的程度，是保障数据应用效果的一个基础。数据质量管理指的是运用相关的技术来衡量、提高和确保数据质量的规划、实施与控制的一系列活动。所以从这里面可以看出数据质量也是一个非常庞大的系统工程。

数据质量的考量维度有很多分法，重要的一个就是数据的真实性，它必须真实地去表达客观实体或者真实的业务。其次还有准确性或者叫可靠性，它适用于分析和识别那些不准确无效数据的一些方法。性就需要我们去识别，还有度量重复数据，去掉冗余的数据，重复的数据会导致业务很难协同。还有数据的完整性，如果说模型设计不完整，那数据会有很多缺失或者很难使用。一致性其实是现在数据质量建设的重点，因为内部的多源系统，它的数据模型不统一，那它代表的各种约束也不一致，实体代表的含义也不一致。数据的关联性指的是比如有主外间关系，那两者的分析结果也会有对应的关联，然后及时性也是现在大家比较关心的数据质量的问题，实时地能够去反映我们的业务的状况，然后对应的快速决策实现在企业的一个非常重要的竞争力。

数据质量出现问题的原因非常多。从技术角度来看，有可能会出现数据的不完整。数据源本身如果没有做质量的控制，数据就会比较杂乱。还有采集的过程当中，如果对于采集数据的定义没有理清楚，采集的数据可能和我们想要的不太一样，传输过程当中可能会有网络闪断，或者中间出现传输问题，数据有可能会丢失。

在业务方面大的问题是业务团队和数据团队交流的时候，对于需求没有互相对齐，或者需求不太明确，理解不一致。另外需求变更很频繁也会导致质量问题。在管理方面大的难题是缺少管理的机构和目标机制。

数据质量的考量维度可以根据不同的需求去评估，重要的是我们能够去解决具体的经营管理的问题，从这个导向来出发，把它转变成对于数据的需求，从解决具体的某一个小问题出发去形成一个闭环。如果数据质量的管控想要真正落地的话，KPI绩效是一个非常重要的点。

质量问题的处理可以根据问题的及时性来进行评估，可以从事后治理、事中监控还有事前防范三个方面进行管理。

历史数据是大多数企业进行数据质量项目的一步，数据质量的事后治理可以从这个问题的发起，发现问题提交给相关方，然后制定解决问题的规则，去思考问题出现的基本原因和相关的影响范围，后制定出相关的方案进行实施。

事中监控好是通过工具来执行，它的输入是根据过往经验得到的梳理标准和业务的需求，把它转变成PDCA自动化的流程，对应的标准转变成数据质量的监控规则，在工具中进行配置落地，并进行实时的执行，终输出数据质量报告。

事前防范是难的一项，它是为了总结业务需求，编成经过思考的一些模板。

对于数据质量解决效果的评估可以从四个方面进行评估，一个是管理流程是不是够完善，相应的组织够不够健全。二个是质量规则的落地和识别。

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