确保和维持数据质量的 7 个步骤

引言

信息作为一种形式，在当今的组织中具有至关重要的重要性，影响着决策、创造力和运营。然而，数据的质量可能是结果成功与否的关键。获取准确且持续高质量的工作信息对于分析计算、组织绩效和未来规划至关重要。本文概述了七个实用步骤，清晰地阐述了如何以及必须采取哪些措施来锁定数据质量，从而为有兴趣从数据投资中获得企业价值的组织提供切实可行的指南。

第一步：定义数据质量标准

1. 建立清晰的定义
   为了维护数据质量，需要遵循的第一个目标是定义什么是质量数据。在此过程中，确定使数据对组织有用的各种质量，包括可信度、全面性、一致性、及时性和适用性。
2. 设定可衡量的标准
   在识别出这些属性后，应为每个属性设定清晰、具体的目标。例如，数据输入的可靠性可以通过无错误记录值的百分比来表示，数据收集表中提交的信息的可靠性可以衡量已填写的字段百分比。
3. 与业务目标保持一致
   这意味着您选择和实施的数据质量标准应反映您组织的业务战略。这种一致性确保数据质量管理 (QDD) 计划能够实施组织关于优化数据质量的战略计划。

第二步：实施强大的数据治理

1. 实施数据治理框架
   数据治理是指确保公司数据质量的流程、政策和角色。实施一套健全的规则和法规，详细说明谁负责什么以及谁将对数据负责。
2. 指定数据管理员
   此外，还要任命数据管理员，负责监督特定数据资产的质量。这些人是数据的保管者，并确保其准确性、一致性和保护性。
3. 制定数据策略
   制定和实施提供数据管理方向的政策和指南。这些政策应涉及数据保护、安全以及有关患者信息的法律要求等方面。

第三步：投资数据质量工具

1. 数据剖析工具
   始终从提供数据剖析工具的公司购买，这些工具将帮助您识别数据的当前状态。它侧重于可能影响数据质量或表明存在错误、缺失值或不一致度量的数据模式和实例。
2. 数据清洗工具
   数据预处理工具可以定义为用于修复错误、补全缺失详细信息并将数据格式化为标准格式的工具。组织可以使用这些工具来自动化数据清洗过程，从而最大限度地减少手动工作时发生的错误。
3. 数据质量监控工具
   建立用于监控数据质量的流程，使用能够跟踪所生成数据质量的工具。这些工具可能会向用户通知任何出现的问题，这意味着在影响决策过程之前就可以处理它们。

第四步：确保数据集成

1. 建立数据集成流程
   这一领域需要数据集成作为确保各种系统和数据源之间数据准确性的关键过程。引入数据集成规范，以确保数据能够从不同来源正确有效地合并。
   针对所提出的问题领域解决方案开发中可以采用的一些常用 ETL（提取、转换、加载）工具包括
   ETL 主要用于数据仓库，从各种来源提取信息，将其转换为所需的结构，然后加载到主数据存储中。这有助于验证数据并确保组织内的一致性。
2. 实施数据验证规则
   添加一些验证规则来检查数据集成过程中的错误和不一致之处。这还有助于将特定规则应用于数据，在数据存储在中央存储库之前检测并修复问题。

第五步：培养数据质量文化

1. 提高数据质量意识
   建立数据质量文化的基本步骤是提高意识。就组织而言，提高员工对数据质量及其重要性的认识。强调每个数据点如何有助于组织的数据质量。
2. 提供培训和资源
   确保有能力培训员工关于处理数据质量的正确方法。这包括数据输入指南、数据输入工具以及数据使用的数据管理策略。
3. 鼓励问责制
   通过将数据质量工程化视为一项共同的责任来提高数据责任感。
   鼓励遵守组织数据质量标准的员工，并纪律处分不遵守的员工。

第六步：定期审计选定的数据指标

1. 安排例行审计
   应定期进行数据审计，以注意可能影响数据质量的问题。然后，应定期对数据进行检查，以检测缺陷并检查数据质量计划的效率。
2. 进行根本原因分析
   当出现假设的数据问题时，通过分析导致其发生的可能原因来纠正它们。这有助于您管理问题的根本原因，从而避免类似问题再次发生。
3. 实施纠正措施
   在分析数据审计并确定问题根本原因后，制定改进数据质量的措施和建议。这可能需要改进数据输入流程、刷新数据检查规则集或增加人员培训量。

第七步：实施业务解决方案和智能

1. 利用分析功能进行高质量数据分析
   有许多优越的方法可以得出关于数据质量的结论，其中最主要的一种是分析。数据质量问题可以通过分析结果和揭示大量需要处理的数据的各种问题的模式来预测。
2. 人工智能和机器学习及其应用
   人工智能和机器学习在数据质量改进方面尤为重要，因为它们提高了许多流程的效率。这些技术可以丰富数据清洗、呼叫异常值并增强数据验证。
3. 通过反馈循环持续改进
   创建反馈流程，利用通过高级分析收集的知识和培训人工智能系统来提高收集数据的质量。不同的人可能需要以不同的方式分析数据，并且由于主题的易变性，技术和策略的不断变化是必要的。

数据可持续性的额外技巧

1. 让利益相关者参与进来
   让不同部门的其他员工参与到您数据质量流程中。他们必须参与并投入，才能理解组织中各个单位所面临的各种数据需求和问题。
   Lv & Wang (2017) 提出了以下建议
   聘请一位数据质量主管，协助组建一个协调数据质量流程和标准的委员会。该委员会应包括来自 UNC Charlotte 的关键部门和数据管理员。
2. 监控外部数据源
   如果组织依赖这种形式的输入数据，则需要不断评估外部数据的质量。确保外部数据供应商以符合您服务要求水平的数据进行生产，并对差异做出响应。
3. 记录数据质量流程
   确保您描述所有数据质量流程、收集数据的方式和方法、验证和清理数据的方法以及数据是如何集成的。这些文档为员工提供了一般参考，并保证了数据质量计划的一致性。
4. 及时了解行业最佳实践
   确保您了解管理数据质量的当前行业最佳实践和趋势。参加研讨会、论坛和科学讨论网络研讨会，以增加您对数据质量方法的了解。
   确保您描述所有数据质量流程、收集数据的方式和方法、验证和清理数据的方法以及数据是如何集成的。这些文档为员工提供了一般参考，并保证了数据质量计划的一致性。
5. 及时了解行业最佳实践
   确保您了解管理数据质量的当前行业最佳实践和趋势。参加研讨会、论坛和科学讨论网络研讨会，以增加您对数据质量方法的了解。

未来数据质量管理趋势

1. 数据质量自动化
   因此，数据质量管理的未来前景是自动化。随着数据量的不断增加，手动数据质量流程的实用性将随之下降。随着大型复杂数据集的出现，数据质量将是一个日益严峻的挑战，因此必须采用自动化工具和技术来确保数据质量。
2. 人工智能驱动的数据质量解决方案
   人工智能驱动的数据质量解决方案将越来越普遍，包括数据清洗、异常检测和数据验证。这些解决方案将帮助组织控制数据质量和泄露，从而实时解决问题。
3. 结合数据质量和数据隐私
   如今，良好的数据质量和良好的数据隐私正在融合。这是因为，随着数据隐私法规的加强，组织也将开始将数据质量工作视为数据隐私的一部分。这将为组织改善与客户和利益相关者的关系创造机会。
4. 实时数据质量监控
   实时数据质量监控将成为一项必需的推出内容。组织将安排实时进行数据质量监控，以便跟踪输入其决策系统的数据的质量。
5. 数据质量即服务 (DaaS)
   DQaaS 是当前的服务交付趋势，它寻求将组织内的数据质量管理外包给第三方供应商。它为组织提供了外包、专业技能参与以及执行业务流程的相对便宜的选择。
6. 协作数据质量管理
   在协作数据质量管理中，所有组织成员都参与维护数据质量。由于参与者自己帮助组织必要的工作，因此这种方法有助于保持高水平的数据质量。

数据质量管理流程在新兴技术中的应用

1. 区块链保障数据完整性
   因此，区块链技术的应用仍然是提供可靠数据验证方法的重要机会。区块链有潜力以不可逆转、不可审查或不可由内容创建者自行修改的方式保存数据交易。这对于拥有高度敏感数据（如金融、医疗保健和供应链组织）的组织来说非常有用。
2. 数据质量机器人
   数据质量机器人是自主设计的单元，它们可以永久监控数据质量指标，并执行多项数据清洗任务。这些机器人还可以检查它们正在提取或输入的数据中的错误，并在进行中纠正它们，从而解放了人类数据管理员，并确保数据保持干净并符合预期。
3. 自然语言处理（NLP）
   NLP 可以通过改进从非常简单的文本文件以及电子邮件、Word 文档和社交媒体实体等半结构化文档中提取信息来帮助提高数据质量。使用 NLP 算法，可以读取人类输入的自然语言数据，提取所需数据，并检查其格式是否正确和经过验证。

结论

因此，数据质量管理是一个可以被定义为持续的过程，该过程的关键要素涉及持续的战略规划、技术支持和组织转型。通过使用本文所述的七个步骤并分析未来趋势，组织可以为生成高质量数据奠定坚实的基础。这个基础是渐近改进或决策过程和创新，以及运营优化，这将最终带来一个更成功的组织，从而更具竞争力。

重要的是要记住，数据质量的概念不是一个固定的可交付成果，而是一项持续的努力。这个主题的性质不断变化。因此，保持持久性、团队合作和灵活响应至关重要。因此，将数据质量放在首位意味着组织能够充分利用可用的数据资源，并在未来的数据经济中提升其地位。

因此，优先考虑数据质量意味着组织能够充分利用可用的数据资源，并在未来的数据经济中提升其地位。