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数据质量管理：它是什么以及它的用途
为了使公司的数据质量足够好，负责管理的人员必须确保验证所述数据的可靠和有效程度。包括不同操作的验证。其中包括更新、规范化和消除重复。有时，通过专用工具或软件。
对于负责数据质量分析的人员来说，最重要的 就业电话号码数据 问题之一是他们必须现实地了解数据质量的维度。换句话说：数据不可能100%没有错误。
数据质量：数据质量的关键指标
为了避免造成无底的投资坑，有必要假设数据的质量必须符合每种情况下负责人制定的标准。而不是寻找不可能达到的绝对品质。负责数据质量管理的人员必须做的是根据必须满足的要求、定义这些标准的流程以及允许的误差范围来定义这些标准。
数据质量指标
正确的数据质量管理很大程度上取决于公司能够衡量数据的真实质量。为了实现这一目标，可以使用不同的指标和指标。它们每个都适用于数据质量周期的不同阶段。尽管每家公司都是独一无二的，但有一些数据质量指标是通用的。
精度：衡量数据与其所代表的现实相符的程度。或者，换句话说，它们在多大程度上是真实数据。
完整性：如果数据符合给定的数据关系规则，则数据是完整的。
机会或可用性：只要需要就可以访问数据
它们是独一无二的：不存在可能伪造结论的重复数据。
一致性：指同一条数据无论位于哪个数据集，都包含相同的值。
完整性：数据本身形成完整的单元。
表示：指数据的格式及其用途。
尽管前面的数据指标非常有用，但建议不要忽视定性指标，例如与客户体验、商机出现、流程冗余出现或合规率相关的指标。
数据质量计划：创建步骤
数据分析计划将能够检查数据质量水平并维护它们。为此，我们可以将 5 个因素称为该计划的基本步骤或支柱。
数据质量规则
正如我们上面所说，数据质量水平与公司可用数据适应其需求的程度有关。为了衡量这种充分性，有必要建立所谓的数据质量规则。也就是说，您必须定义数据必须满足的要求。从这个意义上说，创建规则和要求的文档系统至关重要。
数据质量：数据质量的关键指标
数据评估
组织用来衡量数据质量的过程必须是可重复的。这确保了全局一致性，并更容易检测新创建数据中的异常情况。
数据分析工具和统计数据对于这项工作很有用。
语义元数据管理
这是为了确保组织中的不同部门以相同的方式解释数据。这是通过集中管理实现的，以便可以在公司层面创建标准，减少或消除不同的解释。
持续检查数据有效性
假设数据用于改善客户体验，提高用户满意度。与许多其他工作一样，这项工作必须连续或定期进行。这意味着数据质量管理和控制不能只是一次性行为。数据质量管理必须成为公司共同运营的一部分。亚马逊、苹果或谷歌等公司都是数据质量至关重要的组织的例子。
事件的登记、监控和解决
数据不是生物，但它们的行为确实像不断变化的有机体，这就是为什么数据质量管理的一部分必须处理它们的监控。目标是检测并解决影响公司运营或决策流程的数据质量异常和事件。
这些只是您作为数据管理员在日常生活中可能需要管理的与数据质量相关的一些问题。
