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  • Jan 22 / 2018
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Data, Tech

锐眼洞察 | 数据质量六步法(翻译)

作者:Ramesh Dontha

原文:Data Quality – A Simple 6 Step Process

译者:TalkingData数据科学家 孙强

本译文禁止商用,转载请注明来源!

我们都听说过很多关于低数据质量的恐怖故事。很多公司拥有数百万条记录,包括客户联系号码“(000)000-0000”、购买日期“99/99/99”、12个不同的性别值、没有状态信息的送货地址等等。“脏数据”为企业和组织带来了实际的成本消耗。 例如,美国邮政总局估计,2013年在处理由于数据质量差而导致无法投递的邮件上花费了15亿美元。 质量差的数据来源可能很多,但可以大致分为数据输入、数据处理、数据集成、数据转换和过时数据(陈旧的数据)。

那么,您改如何确保数据始终保持高质量? 人们越来越意识到数据对于做出明智决策的重要性,数据不准确会导致灾难性的后果。 挑战在于确保企业为其业务收集/采购相关的数据,以有意义和可持续的方式管理/治理这些数据,以确保关键主数据的高质量记录,并通过分析高质量数据以实现预定的业务目标。 基于数据质量专家和从业者的最佳实践,我们制定了6个步骤的数据质量框架。

第1步 – 定义

明确改进数据质量所要实现的业务目标,数据所有者/利益相关方,受影响的业务流程和数据规则。

以客户数据为例:

  • 目标:确保所有客户记录都是唯一的、信息准确性(例如:地址、电话号码等)、跨多系统数据的一致性等。
  • 数据所有者:销售副总裁
  • 利益相关方:金融、营销和生产
  • 受影响的业务流程:订单输入、开票、履行等
  • 数据规则:规则1 – 客户名称和地址应该是唯一的;规则2 – 所有的地址都应根据经核准的地址参考数据库进行核实

第2步 – 评估

根据定义步骤中规定的规则评估现有数据。 从关键属性的准确性、所有必要属性的完整性、跨多个数据集的属性的一致性、数据的及时性等多维度,对数据进行评估。根据每个企业的数据量、数据种类和数据质量项目的范围, 我们可能会使用一些分析工具进行定性和/或定量评估。 这是评估现有政策(数据访问、数据安全性、遵守特定行业标准/指南等)的阶段。

举例:

  • 评估客户记录中唯一性记录(包括姓名和地址)的占比;评估关键属性中等非空值的占比。

第3步 – 分析

对评估结果进行多方面分析。其中一个需要分析的方面是DQ业务目标与当前数据之间的差距。另一个需要分析的方面是数据质量较差的根本原因(如果是这样的话)。

举例:

如果客户地址不准确,不符合业务定义的目标,那么根源是什么? 是否是订单输入应用程序数据验证问题? 或者参考地址数据不准确?如果订单输入系统中的客户名称与财务系统中的不一致,是什么造成了这种不一致?

第4步 – 改进

根据前期分析设计和制定改进计划。 计划应该包含所涉及的时间表、资源和成本。

举例:

所有应用程序对地址的修改必须经过选定地址参考数据库的验证;客户名称只能通过订单输入应用修改;对系统的调整将需要6个月的时间才能实现,并需要XYZ资源和$$$。

第5步 – 实施

实施在改进阶段确定的解决方案。掌握技术以及其他业务流程相关的变化。实施全面的“变革管理”计划,确保所有利益相关方得到适当培训。

第六步-控制

定期验证数据是否与定义步骤中规定的业务目标和数据规则保持一致。定期向所有利益相关方传达数据质量指标和当前状态,以确保整个组织持续保持数据质量规范。

数据质量不是一次性项目,而是一个持续的过程,要求整个组织都以数据为导向、以数据为中心。 从大局来看,数据质量管理可以为组织带来丰厚收益。

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