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企业数据质量管理如何高效落地?

2023-05-12 17:36:00
企业在数字化转型浪潮中,数据治理是必不可少的一部分。但是在数据治理的过程中呢,却常常遇到数据质量管理的问题,这些问题影响到了我们的技术决策、经营管控、业务流程以及管理决策等。甚至它制约了我们企业数字化转型的一个进程。那么这些挑战是什么呢?
首先,我们的数据质量问题需要去结合业务。比如说我们的数据是否准确呢,是要业务去进行定义的,比如说我们在年会的过程中如果你获得了一件礼物,我们要去给你寄这件礼物的时候,在人员信息表里边你的地址信息呢,这条数据是不能为空的,是比较完整的。但是我再给你去发工资的时候呢,你的人员地址信息呢,对我来说是可有可无的,所以我们的质量问题呢,需要去结合具体的业务去定义。
其次,我们数据质量问题的类型众多,数据存在比如说唯一性、完整性、有效性、及时性等要求,那么我们在发现数据质量问题的时候就容易出现,只发现了部分比较片面的数据质量问题,难以全面的去发现数据质量问题。
最后,我们数据质量贯穿于,数据的整体生命周期从数据的采集、定义、分析、应用等过程中都会出现数据质量问题,那么这些问题我们经常会容易,进行一个治标不治本的一个情况,也就是我们数据治理问题,非常难以根治的一个挑战
针对这些挑战呢,我们倡导三个解决思路:
首先第一点,我们希望将数据质量的管理呢,去进行业务化、场景化,以业务为驱动。
其次,我们希望能够去增强技术的智能性。
最后我们希望能够闭环去进行,业务的一个数据质量管理。
基于此,我们打造了美林数据Tempo数据质量管理的能力,它具备业务驱动场景治理,AI赋能增强治理管理闭环全面治理的特性,有效地应对了企业在数据质量管理上,面临的困境,那基于这些特性呢我们如何去将数据质量管理能力,在应用中去进行落地呢。
首先我们引入了PDCA循环的数据质量管理能力,将我们数据质量管理过程呢,为计划、执行、检查、处理的全面循环的数据质量管理能力,我们以数据质量的管理办法制定为基础,以业务为驱动,去执行业务需求问题的解决,针对不同问题去构建不同的应用场景,针对质量问题呢,去匹配完善的问题改进流程,并对成功的经验去加以肯定,予以标准化,去打造持续的、优化的、良性的循环。
最终为我们的企业去落地,长效久安的数据质量管理体系,那么接下来呢,我会为大家介绍一个数据质量管理体系,实际落地的一个项目。首先这是客户场景,该企业在近些年来它的业务发展非常迅速,但是呢没有成套的、体系化的信息化的规划与之相匹配,所以呢它存在了大量的数据质量问题,虽然说已经做过了部分的数据质量管理工作了,但是还是没有解决业务会遇到的这样一些难题。美林数据的项目组呢,针对企业的一些现状去发现他们存在数据质量管理体系不闭环、缺少管理组织、缺少业务支撑等问题,基于这些问题为企业去量身定制了相关的数据质量管理体系、管理流程、质量的知识库等等。通过我们刚才提到的PDCA,这样一个循环的管理办法呢,去为企业逐步提升它的数据质量管理。最终达到了年度它的单一业务线节省了约百万的成本,它的业务流程呢缩短了约40%的一个时间,这样的一个成效真正的为企业达到了,降本增效的这样一个目标。

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