企业如何提升数据质量，实现业务增长？

来源丨DataHunter

在这个大数据时代，数据资产逐渐成了构成成企业核心竞争力的关键要素，然后，大数据的应用必须建立在高质量的数据上才有意义，因此提供数据质量是企业需要迅速解决的问题，那么企业如果提升数据质量？

数据质量一般可从以下几个方面来衡量和评价：

1、准确性。数据在系统中应符合业务规则和统计口径，常见的数据准确性的问题有：数据来源存在错误，数据采集、使用、管理的过程中，业务缺乏规范，导致数据缺乏准确性。

2、完整性。只有完整的数据才具有价值，企业常见的数据完整性的问题有：企业在实际业务操作中并未完整采集该字段数据，导致数据缺失或不完整等。

3、一致性。企业系统内外部的数据源直接的数据需要一直，所以要提高企业数据，那么就需要对数据统一规范。常见一致性问题：系统间应该相同的数据却不一致，缺乏必要的联动和核对。

4、及时性。数据在采集、传送、处理等过程中，应该快速支持应用，数据的及时性关系到系统是否可以在规定的试讲内获取到系统需要在特定时间内产生的数据。常见及时性问题：企业没有按照规定的时间来更新数据。

如果想要提高企业数据质量，那么就需要定义一套标准化的数据规范，对具体的数据的定义、格式、口径、取值等方面进行规范说明，规范的标准作为衡量和提高数据质量的标尺，同时企业在对数据采集、加工和应用的过程中，要对关键数据项进行预防性或监测性的核检。

企业选择一个适合自己的数据质量管理平台，有助于快速帮企业提高数据的质量，亿信华辰打造的睿治数据治理平台就融合元数据管理，数据质量管理，数据标准管理，数据集成管理，主数据管理，数据交换管理，数据资产管理，数据安全管理，数据生命周期管理等九大产品。

EsDataClean提供十三种秘密武器，基本覆盖目前数据质量相关问题，全可视化定义模式，极大的降低了数据质量管理的门槛。

2. 发现数据质量问题

灵活定义多模型质检方案，多点监测、多模型质检方案，高效调度，并发和串行处理相结合，性能高效，只需2分30秒，便可完成20条规则百万级数据的质量检查。

3. 根据所觉察的业务影响，发起数据质量问题修正详细细致的质量监控界面。

多方位的修正流程，设置例外、例外审批、发起整改。

（设置例外）

（例外审批）

（发起整改）

4. 报告差异的解决状态并保持跟踪

内置数据分析引擎，质检分析报告，实时可视化呈现对质检结果的状态和分析，同时支持客户扩展定制，充分利用了BI工具的分析展现能力。

其中数据质量管理以数据标准为数据检核依据，以元数据为数据检核对象，通过向导化、可视化等简易操作手段，将质量评估、质量检核、质量整改与质量报告等工作环节进行流程整合，形成完整的数据质量管理闭环。

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