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雷达卡
建立数据质量策略
在本文中，我探讨了数据质量管理的一些关键概念以及如何建立持续改进的策略。我不会涉及所有可能的方案，过程，方法或问题；只有那些在大多数行业中很常见的产品，以及那些在我个人的旅途中被证明有用的产品。
希望我们已经同意，良好的数据质量是商业智能的重要组成部分，也是构建系统，流程和报告的基础。不幸的是，这通常是事后和/或资源不足。如果您很幸运地拥有多种数据库技术，混合托管系统，个人和/或敏感数据，地理分布广泛的用户群，或者可能只是缺乏资源和时间专门用于此工作-您并不孤单！许多企业都在努力管理和改善其数据质量。
一种可行的解决方案是制定好的数据质量策略。这是类似概念的组合，例如数据治理，主数据管理，平衡计分卡和各种其他流程。无论我们使用什么方法或名称，目标都是基本相同的。识别，管理和持续改善数据。
您的策略应包括的关键要素是：
了解您的数据
现场识别，文件编制和分类
数据完整性和数据质量评分
资料拥有权
建立关键绩效指标
数据管理
主数据管理
连续的提高
根本原因分析
数据充实
数据质量委员会
由于您不可能获得100％的完美数据，实际上，您是在永久的“查找-修复-改进”循环中工作。为了最大化锁定（并保留）数据中的潜在值，简化的循环如下所示：
这五个简单的元素将涉及您业务的几乎每个部分！
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