什么是数据质量？
数据质量是跨多个维度衡量数据健康状况的指标，例如准确性、完整性、一致性、可靠性等。它是您的数据团队为所有数据驱动的流程和计划构建可靠的信息基础设施的基础——无论是分析数据、提取有意义的见解，还是推动成功的业务战略。简而言之，数据的质量直接影响您决策的有效性。
值得注意的是，数据质量不仅仅是勾选一个复选框，而是对保持数据准确性和可靠性的持续承诺。换句话说，高质量的数据源于有效的 数据质量管理，不断努力确保只有准确的数据才能驱动您的所有 BI 和分析工作。它涉及实施稳健的流程、验证准确性并随着时间的推移保持一致性，从而实现 单一事实来源 (SSOT).
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为什么数据质量很重要？
现在，我们来谈谈数据质量的重要性。是什么让它如此重要？简单地说， 数据越健康，结果就越好。
数据的健康状况直接影响为您的组织提供支持的几个关键框架的有效性。确保数据的准确性可以让您积极强化用于管理和分析数据的工具。如果您的数据充满错误和不一致，您的数据治理框架可能无法正确执行访问控制或确保完全合规。这同样适用于数据安全。含有错误和信息缺失的脏数据使数据团队更难识别可疑活动或隔离威胁。
数据的质量也会影响您的可靠性和可用性 数据目录—高质量的数据会产生有用的目录，而维护良好的数据目录有助于有效的数据质量管理实践。
机器学习 (ML) 算法和人工智能 (AI) 模型严重依赖数据来学习和做出预测。具有明确来源（来自何处）的高质量数据可以更轻松地跟踪模型的推理并确保其决策符合您的期望。
数据法规在许多行业都很普遍，维护高质量的数据对于确保遵守这些法律和监管要求至关重要。不遵守这些标准可能会产生严重后果，导致法律后果并可能损害您组织的声誉。
确保数据质量的好处
知情决策： 高质量的数据可以改善决策。当您的数据准确可靠时，您可以信任从中得出的见解，从而做出更明智的战略决策。
运营效率： 健康的数据可以让您避免代价高昂的错误。这是对简化运营、改善财务绩效以及建立客户信任的坚实基础的投资。例如，准确、完整的库存数据可以让您全面了解库存情况，防止缺货并确保订单顺利履行。
创新和竞争优势： 高质量的数据使组织能够发现新的机会、适应不断变化的市场动态并更快地创新。因此，它可以帮助他们保持领先地位并保持竞争优势。
客户信任和满意： 如果您的数据值得信赖，就会为您的品牌注入信心，因为客户依赖准确的信息。不准确的数据会削弱客户的信任和满意度，并可能导致客户不满意和业务损失。
高效的资源分配： 无论是预算、劳动力规划还是项目管理，准确的数据都可以确保资源得到最佳利用，同时防止浪费并最大限度地提高效率。
数据治理和数据质量
在管理数据时，需要牢记的两个关键方面是数据治理和数据质量。这两个概念都强调这样一个事实：数据不仅仅是混乱的一团糟，而且是组织良好组织且可靠的资产。
想想 数据治理 作为规则手册 数据管理。它制定了基本规则，定义谁有权访问哪些数据，确保在组织内负责任且安全地处理数据。除了记录数据政策外，它还涉及实施数据管理计划和建立解决数据相关问题的机制。数据治理将其影响扩展到整个数据生命周期（从创建到删除）。
另一方面，数据质量取决于数据的质量或健康程度。它是准确的、一致的、最新的，还是一堆乱七八糟的东西？高质量的数据意味着您可以相信它可以做出明智的决策。然而，为了保持顶级数据质量，您需要清理错误、验证信息并使一切保持最佳状态的流程。
数据完整性与数据质量
说到维护数据质量，我们有一个密切相关的概念，称为 数据的完整性，在数据的整个生命周期中保留数据。这两个概念相辅相成，因为它们对于做出明智的决策和实现期望的结果至关重要。可以说，高质量的数据是通过保持可靠的数据完整性来实现的。
以下是数据完整性与数据质量之间的差异：
虽然数据质量关注的是数据的整体健康状况，即数据的使用情况或适合程度，但数据完整性则是保持数据始终保持不变和一致的因素。
数据质量的目标是提高分析和决策过程数据的准确性、完整性和可靠性。另一方面，数据完整性的目标是防止未经授权的更改或扭曲，以确保您所依赖的数据是值得信赖的并反映现实世界的场景。
数据质量差可能会导致数据集不准确、不一致和不完整，从而导致分析不正确和决策有缺陷。数据完整性问题主要源于系统故障或安全漏洞，可能导致数据丢失、敏感信息未经授权的访问以及声誉受损。
您可以通过以下方式解决数据质量问题 资料分析、清理、验证规则和定期数据审计。然而，为了维护数据完整性，您需要更进一步并实施数据保护技术，例如访问控制、加密、校验和、散列和版本控制系统。
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对数据质量框架的需求
A 数据质量框架 本质上是一种管理数据质量的结构化方法。它涉及一组流程、规则、标准和工具，以保证您的数据准确可靠。数据质量框架通常具有以下关键组件：
数据分析
首先了解您的数据。数据分析使您能够分析数据集中的内容、结构和关系，并识别不一致和异常值。
数据标准化
为数据的格式化和表示方式制定明确的标准。 数据标准化 确保数据集的一致性，从而更轻松地分析和比较信息。
数据清理
数据清理 涉及检测和纠正数据集中的错误，例如缺失值、重复或不准确。
数据监测
密切关注数据的健康状况。实施监控流程以实时跟踪变化并维护数据质量。
数据治理
通过建立明确的角色和职责，实施问责制和组织良好的方法来维护数据健康。定义数据质量方面的负责人。
如何衡量数据质量
就像我们通过定期检查来追踪身体健康状况一样，通过 质量措施 至关重要。这是确认您的信息资产符合用途并能带来准确洞察的唯一方法。 但我们如何衡量数据质量呢？
衡量数据质量并不是一种一刀切的方法，而是对数据资产及其预期用途的定制探索。此外，您的组织应明确定义“好”或“健康”数据对其特定需求的含义。
话虽如此，数据质量测量通常涉及根据多个维度评估数据健康状况。
数据质量维度
数据质量维度可作为检查数据的健康状况和适用性以及它们满足您的要求的程度的基准。
数据质量维度
虽然没有普遍同意的集合，但一些最常用的数据质量维度包括：
精度： 准确性衡量数据反映其所代表的现实世界的精确程度。您是否确信记录的客户年龄确实是他们的年龄，还是可能是拼写错误？
完整性： 完整性衡量数据中是否缺少任何重要信息。客户记录中是否存在空白字段，或者财务报告中是否存在缺失值？
坚持是关键 一致性意味着您的数据在不同平台和系统上遵循预定义的规则和格式。所有日期格式都一致吗？计量单位是否统一使用？
时效性： 及时性是指数据的新鲜度和相关性。您的库存数据是否已更新以反映当前库存水平，或者是否滞后？您正在分析最新的销售数据还是过时的统计数据？
唯一性： 唯一性验证数据集中的所有记录都是不同的并且不包含重复项。同一客户是否有多个具有不同电子邮件地址的条目？
有效性： 有效性检查数据值是否落在可接受的范围内并遵守定义的约束。电话号码格式是否正确？产品价格是否保持在现实的范围内？
一些数据质量框架还包括相关性、完整性、粒度和可访问性作为相关数据质量维度。
数据质量指标
一旦确定了要衡量数据质量的维度，就可以将它们转化为具体的、可衡量的指标。通过在仪表板上可视化这些指标，您可以跟踪一段时间内的数据质量，并确定需要改进的优先级。
让我们看一下不同数据质量维度的一些指标：
准确度指标： 衡量数据集的准确性。示例包括：
错误率：错误数据点的百分比。
匹配率：与已知事实来源匹配的数据点的百分比。
平均绝对误差：数据点与其真实值之间的平均差。
完整性指标： 衡量数据集中缺失数据的比例。示例通常包括：
缺失值百分比：具有缺失值的字段的百分比。
完成率：已填写所有必填字段的记录的百分比。
记录数比率：完整记录数与总记录数的比率。
一致性指标： 衡量数据是否符合预定义的规则和格式。一些例子包括：
标准化率：符合特定格式的数据点的百分比。
异常值率：显着偏离正常值的数据点的百分比。
重复记录率：与其他记录相同的副本的百分比。
及时性指标： 衡量数据的新鲜度和相关性。示例包括：
数据寿命：自捕获或更新数据以来经过的平均时间。
延迟：数据生成后可用所需的时间。
货币汇率：反映最新信息的数据点的百分比。
唯一性指标： 确保所有记录都是不同的并避免重复。示例包括：
唯一记录率：具有唯一标识符的记录的百分比。
重复数据删除率：识别并删除重复记录的百分比。
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数据质量问题
数据质量问题可能会对您的分析造成严重破坏，尤其是如果长期不加以控制的话。虽然这些问题可能由多种原因引起，包括数据输入不准确或数据格式不一致，但主要原因是缺乏数据治理和适当的数据质量框架。
以下是一些最常见的数据质量问题：
数据不准确
与准确性相关的问题通常源于拼写错误、拼写错误或过时的信息。有时，只是数据收集过程存在缺陷，导致数据不准确。此外，如果您的数据有利于某个群体或排除其他群体，则可能会导致结果出现偏差。
数据不完整
系统集成问题和数据输入错误等因素经常导致记录遗漏和字段为空。有时，用户会忽略某些字段或无法提供完整的信息，尤其是在表格或调查中，这也会导致数据不完整。分析不完整的数据会导致洞察力受损和决策产生问题。
过时的数据
过时的数据是一个重大的数据质量问题，因为它会损害数据的可靠性和有效性。随着数据的老化，它对当前情况的反映越来越少，可能导致错误的分析和决策。在条件快速变化的动态环境中，依赖过时的数据可能会导致战略失误和错失机会。其后果不仅仅是信息差异；它们包括运营效率低下和预测准确性受损。
资料重复
此问题通常是由于系统故障或集成多个来源的数据期间出现的。数据输入错误也会导致重复数据。其后果是多方面的，从分析偏差到运营效率低下。具体来说，它可能导致某些指标被高估或低估，从而影响统计分析和业务洞察的准确性。就资源利用而言，重复不仅使数据库变得混乱，而且还消耗宝贵的存储空间。
数据不一致
数据不一致通常是由于记录之间的格式、测量单位或命名约定不同造成的。根本原因通常包括不同的数据源、数据收集方法的变化或不断发展的业务流程。数据不一致的后果是严重的，导致困难 数据集成 并损害分析的可靠性。决策者可能会面临比较和组合信息的挑战，从而阻碍获得有凝聚力的见解的能力。
除了这些问题之外，有时过多的数据还会导致数据质量问题——事实上，它可能是一把双刃剑。这种现象，通常被称为 数据超载，当有大量信息需要处理时就会发生。它会使资源紧张、减慢分析速度并增加出错的可能性。
如何提高数据质量
识别数据质量问题是工作的一半——您的数据团队应该精通有效解决这些问题。
改善和维护数据集的健康状况通常从建立明确的数据质量标准和协议来指导纠正过程开始。完成此操作后，您可以采取以下一些步骤来提高数据质量：
实施数据质量检查
数据质量检查是维护数据集健康并支持组织内有效决策流程的主动措施。具体来说，这些是您可以实施来评估和保证数据的准确性、完整性、一致性和可靠性的系统流程。它们涉及一系列评估，包括：
格式检查
范围检查
完整性检查
重复检查
一致性检查
定期进行数据审核
按计划的时间间隔定期检查您的数据集将使您能够识别并纠正错误、不一致和过时的信息。当您的团队在数据生命周期的早期识别并解决数据质量问题时，他们可以防止错误传播到分析和决策过程中。
任命并授权数据管理员
您可以采取的维护数据健康的一项战略举措是任命数据管理员，负责监督特定数据集并及时解决问题。他们在维护数据完整性、执行标准以及作为所有数据相关问题的联络点方面发挥着至关重要的作用。赋予数据管理员权力和资源来做出有关数据质量的决策，可以采取更主动、更高效的方法来管理和提高数据质量。
消除数据孤岛
数据孤岛，其中信息可能被隔离在组织的特定部门或系统内，通常会导致不一致和不准确。通过集成来自不同来源的数据并消除孤岛，您可以创建更有凝聚力和更可靠的数据集。这种集成有助于交叉引用和一致性检查，最终有助于更准确、更全面地理解您的数据。
使用数据质量工具
除了上面讨论的步骤之外，您还可以使用软件解决方案来确保只有健康的数据才能填充您的数据。 数据仓库。这些软件解决方案也称为 数据质量工具，旨在以自动化方式评估、增强和管理组织数据的质量。
数据质量工具最常见的两类是独立解决方案，仅关注提高数据集的质量，以及集成解决方案，将数据质量功能无缝整合到更广泛的领域 数据集成工具，如 Astera。独立解决方案和集成解决方案之间的选择将取决于您的组织在管理和提高数据质量方面的具体需求和优先级。
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数据质量最佳实践
维护数据质量是一个持续的过程，需要采用系统方法。它涉及对数据相关实践的持续监控和改进，以维护数据的完整性和可靠性。以下是一些数据质量最佳实践，您可以将其纳入您的实践中： 数据质量管理框架 打造更强大、更可靠的数据生态系统：
标准化数据格式
一致的数据格式对于防止错误和增强互操作性至关重要。当数据遵循统一的结构时，可以最大限度地减少分析过程中误解的风险。为了实现这一点，需要为各种数据元素建立标准化格式，包括日期格式、数字表示和文本约定。这样，您就能够为准确可靠的数据奠定基础。
实施数据验证规则
稳健的实施 数据验证 规则是防止不准确数据的前线防御。这些规则充当自动检查的角色，评估传入数据的准确性、完整性以及对预定义标准的遵守情况。通过定义并一致应用这些规则，您可以确保只有高质量的数据才能进入目标系统。
建立数据治理政策
通过创建明确的数据使用和访问指南，您可以提供一个框架来降低未经授权更改数据集的风险。定期审核和严格执行这些政策对于维护安全的数据生态系统至关重要。这样，您就可以确保始终按照既定协议访问和使用数据。
优先考虑数据相关性
优先考虑数据相关性是维护重点突出且有影响力的数据集的战略方法。定期评估每个数据元素相对于当前业务目标的重要性至关重要。识别并删除过时或冗余的数据使您能够简化数据集并提高分析和决策过程的效率。
实施数据沿袭跟踪
实施工具和流程来追踪来源和 数据的转换 在其整个生命周期中都是至关重要的。通过记录元数据、转换和依赖关系，您可以创建全面的数据沿袭图。该地图成为故障排除、审核和确保数据驱动见解准确性的宝贵资源。
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作者： Astera 营销团队