数据处理时代，数据质量建设才是企业的生存之道

曾经听过一句很有意思的话，企业都知道业务有质量好坏之分、产品有质量好坏之分、信息有质量好坏之分，为什么很多企业却偏偏忽略了数据，觉得数据自生产出来就是高质量，可以被直接利用的。

数字化时代，数据在不断数字化的社会中呈现爆炸式增长的态势，据国际数据公司（IDC）预测，2025年时中国产生的数据量预计将达48.6ZB，在全球中的比例为27.8%。所以，在未来深度数字化的社会，最具价值的是数据，最不缺的也是数据，企业真正需要的是可以被利用，产生高度价值的高质量数据资产，而这就是数据质量建设的必要性。

什么是数据质量建设

数据质量指的是通过一定的规则、标准对数据进行评估，使其能够被用户和企业利用，在数据的采集、存储、传输、处理、挖掘等全生命周期中发挥作用，成为具有价值的数据资产。

业务与数据的闭环 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台

数据质量建设可以细分为数据质量管理和数据治理两个方面。通过数据质量管理，企业可以针对数据建立一整套从业务流程、采集、存储、处理、分析、挖掘等数据全生命周期的管理机制，对数据进行识别、分类、分级、监控，让企业能够通过数据促进业务发展，提高决策水平。

数据治理则更强调整治，是一种长期提高数据质量的手段，这种治理过程同样会在数据的每一个环节发力，找出数据问题并加以解决，相比数据质量管理，数据治理团队拥有更大权限，可以对不同部门进行指导，分配数据治理任务，共同推进提高数据的质量。

数据质量标准

在进行数据质量管理之前，企业需要确定完善的数据质量标准体系，针对标准进行数据质量评估，然后根据确定的信息进行数据质量管理任务的规划。一般来说，数据质量的标准有五个维度。

数据质量标准 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台

1、完整性

数据的完整性指的是企业数据是否存在缺失的状况，数据缺失可能有两方面原因，一是企业业务流程不规范，某项数据缺失或记录遗漏；二是技术人员没有完善数据库的设置，业务数据不能完整存储到数据库。

2、准确性

数据的准确性指的是企业数据是否存在异常或错误，数据异常或错误可能是因为企业多采用手动记录的数据，容易出现记录错误或数据出现错位等情况，也有可能是因为数据出现乱码问题，或数据过大、过小等不符合业务常识。

3、及时性

数据的及时性指的是企业数据是否存在利用周期过长问题，数据利用周期过长会导致数据从产生到查看、处理、分析的时间过长，比如业务日报需要两天时间才能看到数据，这样一来就降低了数据的利用价值，甚至失去效果。

4、一致性

数据的一致性指的是企业数据是否拥有统一的规范，数据的一致性可能是数据记录的规范和数据逻辑存在问题，数据采集、处理、分析的方法和标准不一致，造成属性不统一的问题。

5、唯一性

数据的唯一性指的是企业数据存在重复的情况，数据重复通常指的是数据名称、指标等重复，导致查询业务数据时，拥有多个不同数据大小的重复数据，不仅造成冗余，还会导致不确定哪个是真实数据。

数据质量建设关键规划

数据质量建设需要是一个需要长期坚持的体系，是一种系统性的工程。数据质量建设需要企业组建专业的建设团队，从数据质量管理和数据治理两个方面，以不同角度进行切入，实现数据质量建设的高效实施。

数据可视化 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台

企业在进行数据质量建设前，首先要做的就是组建一支拥有实际权限和足够经验的数据质量建设团队，团队中需要高层管理人员、数据质量人才、数据质量建设专家以及拥有高效执行力的业务人员。只有拥有足够权限、经验、技术、管理、执行等元素的团队，企业才能做好数据质量建设的准备。

在完成数据质量建设团队的组建后，企业需要第一时间确定好数据质量建设体系的战略规划，由数据质量建设团队从思想、文化出发将企业变为数据驱动业务增长的现代化企业，并将数据业务指标添加进企业KPI考核指标，利用，利用奖惩制度监督员工，建立数据和业务的规范性，把数据确立为企业的基石。