相机|数据仓库建设 —— 数据质量管理佳能|尼康

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数字化时代，数据成为了人类社会中必不可少的元素，也变成了现代企业经营管理中的关键。借助海量的数据，企业进行了深层次的数字化改革，把数据当成了企业发展的核心，但无效的数据即使规模再大，也对企业没有意义，所以数据质量也就愈发重要。
数据质量概述1.数据质量管理的定义
数据管理系统 - 派可数据 BI 可视化分析平台
数据质量管理是一种为了满足企业对于数据的需求，对各种业务活动产生的数据进行规范存储，然后通过ETL方法处理后把不同来源数据统一存放在一个数据仓库中的过程。
数据质量不是短时间进行数据处理的工具，也不是一种数据处理的技术，更不是一个软件系统，而是一种长期循环的管理活动，是包含着方法论、业务和管理的数据类技术解决方案。
2.数据质量的标准
数据质量标准 - 派可数据 BI 可视化分析平台
虽然在企业经营活动中会产生很多业务数据，但这些未经处理过的数据很多都是对企业发展无效的。真正可以为企业所用的数据，也就是说数据质量是有一定标准的，符合这些标准的才算是高质量且能被实际应用的数据。
完整性数据的完整性是企业利用数据时最关心的一点。
企业数据的完整性一般受两个方向的影响，第一个方向是企业业务流程不规范，没有形成数据驱动的意识，导致某项数据缺失或记录遗漏。比如旗下门店服装店员交接不规范导致消费者购买记录缺失，造成数据不全，或是企业根本没有意识到要设置存储消费者购买衣服颜色的数据，导致无法对消费者喜爱衣服颜色进行分析；
第二个方向就是企业TI信息技术部门出现问题，这个问题在企业中也很常见。比如技术人员没有完善好业务数据库的设置，缺少关键的主键，导致业务流程中产生的数据有一部分不能存储到数据库中。
准确性数据的准确性是企业能够放心利用数据的关键。
业务活动中，企业业务数据的准确性经常受到挑战，就拿路边随时能看到的餐饮连锁店来说，目前大部分线下店还是采用的店员手动点餐，这就相当于是手动记录业务信息，一旦店员疏忽记错餐品或是太忙没有顾及细节，即使线下店铺能够解决业务问题，其产生的数据也已经进入系统后台中，只能依赖后续的增删改来保证数据的准确性。
及时性数据的及时性决定了企业能否在一定时间内利用数据。
企业中有些数据是非常强调实时性的，相关的IT或分析人员需要在短时间内利用数据，一旦数据没有及时到位，超出了预定的时间，对于企业而言这个数据就已经失去了价值。举个例子，有些企业喜欢在周五进行复盘总结，对下周的业务进行调整，如果这周的业务数据直到下周才能调取，那这些数据的意义已经不大了。
一致性数据的一致性是企业数据存储的基础。
企业在建设数据库前，一般都需要先确定指标体系，对企业的各种业务进行抽象化，也就是确定好不同业务之间的命名、结构、层次等。得到业务流程中各个节点的具体指标后，技术人员根据指标提前设置好后台数据库，这样一线业务人员储存数据时，海量的数据就能根据设置好的规则自动找到位置，避免数据出现错误、冲突。
唯一性数据的唯一性是影响数据质量的重要因素。
想要在数据库海量的数据中寻找某种数据，实现相关业务数据的快速查询，最关键的就是数据唯一性，它不仅可以在数据库中帮助识别重复数据，还能轻松获取企业业务的复盘数据，帮助管理人员更好决策。
数据质量分析
不同视角进行数据分析 - 派可数据 BI 可视化分析平台
1.业务视角
一线业务人员一直都是企业中最先接触到业务数据的人员，是业务数据的生产者和存储者。这些特性都决定了业务人员对数据质量起着关键作用，是不容忽视的重要的一环。