解讀關(guān)于數(shù)據(jù)質(zhì)量的七個(gè)誤區(qū)以及質(zhì)量提升方法

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領(lǐng)先的數(shù)據(jù)管理工具提供商和數(shù)據(jù)完整性的先驅(qū)Infogix揭穿了七個(gè)流行的數(shù)據(jù)質(zhì)量流言，這些流言對(duì)企業(yè)造成的危害大于益處。根據(jù)O’Reilly Radar的最新調(diào)查，“組織一般都會(huì)處理多個(gè)同時(shí)發(fā)生的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題。它們具有太多不同的數(shù)據(jù)源和不一致的數(shù)據(jù)，他們并沒有解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問題所需的資源?！?/span>

為了解決當(dāng)今困擾組織的數(shù)據(jù)質(zhì)量挑戰(zhàn)，企業(yè)必須了解最普遍的數(shù)據(jù)質(zhì)量誤區(qū)。以下就是七個(gè)最常見的數(shù)據(jù)質(zhì)量流言背后的事實(shí)真相：

誤區(qū)一：數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)質(zhì)量是兩個(gè)不同的舉措。

事實(shí)：沒有數(shù)據(jù)質(zhì)量的數(shù)據(jù)治理是不可能的。

數(shù)據(jù)治理確保涉及數(shù)據(jù)管理的人員，流程和技術(shù)也建立了對(duì)信息的信任，以生成對(duì)業(yè)務(wù)有利的可靠見解。沒有數(shù)據(jù)質(zhì)量，這是不可能做到的。

當(dāng)數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)供應(yīng)鏈中傳播時(shí)，將面臨新的流程，使用和轉(zhuǎn)換，從而影響其完整性。通過對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行評(píng)分和監(jiān)控，并在數(shù)據(jù)治理計(jì)劃中實(shí)施數(shù)據(jù)完整性控制，企業(yè)可以通過防止可能對(duì)審計(jì)，風(fēng)險(xiǎn)和合規(guī)性報(bào)告，管理演示和一般決策產(chǎn)生不利影響的下游數(shù)據(jù)問題建立數(shù)據(jù)信任。

誤區(qū)二：解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問題是非常昂貴且費(fèi)時(shí)的。

事實(shí)：先進(jìn)的數(shù)據(jù)質(zhì)量檢查和集成的機(jī)器學(xué)習(xí)功能使公司能夠自動(dòng)監(jiān)視和改善企業(yè)數(shù)據(jù)信任度。

機(jī)器學(xué)習(xí)和分析功能不斷監(jiān)視數(shù)據(jù)完整性，自動(dòng)執(zhí)行數(shù)據(jù)質(zhì)量任務(wù)，這些任務(wù)通常需要大量人員來完成，并確保數(shù)據(jù)沒有錯(cuò)誤。當(dāng)業(yè)務(wù)用戶知道數(shù)據(jù)是準(zhǔn)確的時(shí)，他們就會(huì)信任該信息以幫助做出更好的業(yè)務(wù)決策。

誤區(qū)三：知道數(shù)據(jù)的質(zhì)量是高還是低是唯一重要的事情。

事實(shí)：數(shù)據(jù)質(zhì)量是一個(gè)不斷變化的目標(biāo)，將其簡(jiǎn)單地分類為低或高將不會(huì)降低質(zhì)量。

無論數(shù)據(jù)是有點(diǎn)不準(zhǔn)確還是非常不準(zhǔn)確。 對(duì)于那些使用數(shù)據(jù)的人來說，它都是無用的。但是，有時(shí)數(shù)據(jù)可能是準(zhǔn)確的，那么就并不完全有用。 例如，如果一個(gè)組織擁有6年的準(zhǔn)確數(shù)據(jù)，則業(yè)務(wù)用戶可能會(huì)認(rèn)為該信息不可靠，因?yàn)樗患皶r(shí)，盡管它可能會(huì)以其他方式對(duì)不同部門有用。相對(duì)于實(shí)際知道數(shù)據(jù)的高低，取決于消費(fèi)者打算如何使用它，能夠表征，分類和提供數(shù)據(jù)沿襲對(duì)數(shù)據(jù)的用戶而言可能更為重要。

誤區(qū)四：第三方對(duì)自己的數(shù)據(jù)質(zhì)量負(fù)全部責(zé)任。

事實(shí)：無論是否在內(nèi)部創(chuàng)建，驗(yàn)證和維護(hù)所有數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)質(zhì)量至關(guān)重要。

第三方數(shù)據(jù)推動(dòng)了與外部資源交換數(shù)據(jù)的機(jī)會(huì)，以發(fā)現(xiàn)見解并改善客戶體驗(yàn)。沒有一個(gè)明確的方法可以解決一個(gè)組織如何影響合作伙伴組織處理其數(shù)據(jù)質(zhì)量的問題。因此，當(dāng)組織從各種外部來源獲取信息時(shí)，它們必須通過在進(jìn)入公司數(shù)據(jù)供應(yīng)鏈時(shí)進(jìn)行完整性檢查來確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量。在接收到外部信息時(shí)（在每個(gè)系統(tǒng)和過程中）對(duì)它們的準(zhǔn)確性和完整性進(jìn)行定期檢查，有助于在數(shù)據(jù)進(jìn)入企業(yè)后立即對(duì)其進(jìn)行監(jiān)視，以確保始終保持從源到系統(tǒng)的質(zhì)量。

誤區(qū)五：?jiǎn)T工很容易理解為什么數(shù)據(jù)質(zhì)量很重要。

事實(shí)：在復(fù)雜的數(shù)據(jù)環(huán)境中，質(zhì)量流程通常被“孤立”，幾乎看不到如何配置特定數(shù)據(jù)集或事務(wù)的完整過程。此外，這些孤立的數(shù)據(jù)可能以不同的格式存在于具有不同信息的不同部門中，這使事情變得更加復(fù)雜。這些現(xiàn)有的孤島阻礙了員工完全了解需要數(shù)據(jù)質(zhì)量的影響的能力。

如今，數(shù)據(jù)的速度和規(guī)模以及所使用的大量數(shù)據(jù)平臺(tái)和應(yīng)用程序令人震驚。結(jié)果，對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量的風(fēng)險(xiǎn)穩(wěn)步增加。公司必須建立適當(dāng)?shù)男畔①|(zhì)量監(jiān)督，以在卷積數(shù)據(jù)環(huán)境中進(jìn)行導(dǎo)航更改。

誤區(qū)六：數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)完整性是不同的概念。

事實(shí)：數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)完整性是幾乎可以互換使用的術(shù)語。

從歷史上看，術(shù)語數(shù)據(jù)完整性是指數(shù)據(jù)的有效性和數(shù)據(jù)質(zhì)量，它表示數(shù)據(jù)的完整性，準(zhǔn)確性和及時(shí)性。 但是，要了解數(shù)據(jù)的有效性，企業(yè)必須意識(shí)到其完整性，準(zhǔn)確性和及時(shí)性。

數(shù)據(jù)完整性還意味著整個(gè)組織內(nèi)的數(shù)據(jù)移動(dòng)。在整個(gè)數(shù)據(jù)供應(yīng)鏈過程中確保完整性，并與數(shù)據(jù)質(zhì)量結(jié)合在一起。因此，數(shù)據(jù)完整性或數(shù)據(jù)質(zhì)量都可以描述數(shù)據(jù)的有效性，完整性，準(zhǔn)確性，及時(shí)性等。這兩個(gè)術(shù)語在其任務(wù)中緊密相連：提供可信賴的數(shù)據(jù)。

誤區(qū)七：實(shí)施數(shù)據(jù)質(zhì)量是一項(xiàng)技術(shù)計(jì)劃。

事實(shí)：組織中的每個(gè)人都有責(zé)任盡自己的職責(zé)來解決數(shù)據(jù)質(zhì)量。

隨著組織中越來越多的人需要高質(zhì)量的數(shù)據(jù)來有效地完成工作，每個(gè)人都在確定如何最好地驗(yàn)證信息方面承擔(dān)著風(fēng)險(xiǎn)。在當(dāng)今數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的世界和繁重的IT團(tuán)隊(duì)中，企業(yè)不能再假定IT部門始終了解需要驗(yàn)證質(zhì)量的業(yè)務(wù)要求，也不能要求他們依靠數(shù)據(jù)集成工具來解決質(zhì)量問題。展望未來，業(yè)務(wù)用戶需要開始執(zhí)行自己的質(zhì)量程序，因?yàn)樗麄冎雷约核裱囊螅虼烁嗟貐⑴c實(shí)際實(shí)施質(zhì)量檢查可以簡(jiǎn)化整個(gè)過程。

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企業(yè)了解最普遍的數(shù)據(jù)質(zhì)量誤區(qū)之后，就可以進(jìn)行下一步計(jì)劃——提升產(chǎn)品質(zhì)量。不知道您是否知道很多企業(yè)擁有了MES、ERP、SPC等業(yè)務(wù)系統(tǒng)，獲得了大量的數(shù)據(jù)。然而在跨工廠、跨系統(tǒng)的異構(gòu)數(shù)據(jù)中，面臨著如何找到生產(chǎn)各個(gè)環(huán)節(jié)的規(guī)律和異常，如何獲得優(yōu)化見解的困難，馬上告訴您如何解決這個(gè)困難。

通過數(shù)據(jù)分析找到優(yōu)化產(chǎn)品質(zhì)量的關(guān)鍵因素，產(chǎn)品質(zhì)量分析及預(yù)測(cè)方案以企業(yè)級(jí)視角了解所有質(zhì)量數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)分析效率，快速定位產(chǎn)品質(zhì)量缺陷根因。之后快捷分析質(zhì)量高風(fēng)險(xiǎn)缺陷及趨勢(shì)，主動(dòng)發(fā)現(xiàn)缺陷規(guī)律和質(zhì)量異常，預(yù)測(cè)質(zhì)量。

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關(guān)于慧都大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)

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