解决数据质量问题是大数据应用的关键

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研究称，整个人类文明所获得的全部数据量，有90%是最近两年内产生的。随着移动互联大潮的席卷，预计通过网路产生的数据量还将呈几何级增长。庞大的数据资源蕴藏着无限的宝藏，过去的一年无论是企业、ZF还是媒体，都在谈论大数据。有人说大数据是黄金、是竞争力，然而在这一切谈论的背后却鲜有人关注数据质量这个最根本的问题。普元数据产品总监王轩认为，大数据处理的关键就是解决数据质量问题，规避数据错误、保障数据质量才能真正让企业从大数据应用中获得利益。

保障数据质量成为大数据发挥价值的先决条件

“企业做数据集成、数据处理的核心价值我认为是两个方面，首先当然能为企业带来更多的盈利，其次是规避风险，而实现这两个核心价值的关键就是解决数据质量问题。现在大数据环境也好，传统数据环境也好，大家面临很严重的问题在哪儿?我们做了很多数据分析和挖掘，这种分析挖掘到底对不对靠什么来衡量?有的企业是基于数据分析作出了一些营销的趋势性结论，但如果你的数据本身是错的，分析出来的结论未必有用。” 普元数据产品总监王轩表示，保证数据质量是大数据为企业带来价值的先决条件。

《大数据资产：聪明的企业怎样致胜于数据治理》一书的作者 Tony Fisher 曾提到，如果基本数据不可靠，大多数企业的大数据计划要么会失败，要么效果会低于预期。造成上述结果的关键原因在于，数据生命周期之中流入了不一致、不准确、不可靠的数据。在数据领域最流行的一个说法是“更好的数据意味着更好的决策”，这句话从来不假，在当今的大数据时代甚至更为真切。

“在我们接触的众多银行案例中，经常会遇到这种情况，做完一个数据仓库，客户信息重名的上万个，一个人1000多个账户，这都是数据质量的问题。为什么会出现这种数据问题呢?数据处理是一个复杂的过程，这其中有很多环节，从前期的数据标准、数据集成到数据处理等等，任何一个环节出错都有可能导致数据质量问题。其中数据处理是清洗数据和规避数据风险的重要环节，在这个技术领域普元做得很专注，在业内也是领先的。”王轩认为除了现有数据的处理，规避实时数据风险尤为重要的，如何在交易错误时即时阻断数据错误是保障数据质量的重要手段。

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