對企業的IT部門來說，提升和維護數據的質量是一個永恒的挑戰。與此同時，數據的爆發式增長使這一任務變得越來越困難。此外，企業越來越依賴數據來獲取新的見解并為決策提供合理的建議。數據質量，已成為IT部門的一個重要戰場。
但對于很多IT部門來說，對數據質量的改進往往是被動性的，就像是救火：在數據質量問題出現后，我們才進行響應，從一個危機跳到另一個危機。往往是最大的問題最受關注。如果沒有一個積極的數據質量過程，數據問題就會開始增加。所以我們應制定主動數據質量改進計劃，其目標是在數據質量問題成為問題之前識別它們。
數據是任何企業的資產之一，其中的區別在于負責確保整個企業數據質量的團隊的規模。很大一部分數據不是閑置的，它們會進入多個不同的數據存儲系統。不正確的數據值就像是病毒:一旦出現，它可能就會傳播到整個組織的數據報告和其他數據存儲中。
這里有一些建議可以幫助您開始構建一個主動的數據質量改進計劃，當然這些建議并不是絕對的，但會幫助你開始思考這個過程。該計劃的目標是確保企業數據的準確性和一致性。
像所有的組織計劃一樣，創建一個數據質量改進的理念體系，需要從組織結構的頂部開始，美國站群服務器，讓高層管理人員參與進來至關重要。需要確定負責數據質量的團隊成員，并向IT人員和業務部門宣傳數據質量改進計劃的好處，其目標是將數據質量集成到組織結構中。
合適的人掌握合適的技能
數據質量專家很難找到，而且成本可能很高，但這并不妨礙你“自我成長”。在公司里找一些對此有興趣的人員，并為他們提供學習數據質量科學的時間和相關培訓。您可以根據預算限制和您所擁有的人力資源來構建相應的項目。
沒錢沒工具？沒有關系
沒有足夠的預算來購買主數據管理(MDM)產品或數據質量工具？這當然是個很大的挑戰，但不能成為借口。筆者回顧了幾家初創公司的數據質量項目，幾乎可以稱作是文檔、流程、程序庫和開源產品的大雜燴。如果組織需要，您也可以通過使用一些開源的MDM和數據質量工具，如Talend、Pimcore和OS DQ等等，創建一個強大的、主動的數據質量改進計劃。
數據質量始于產生和獲取
為了開發高質量的數據集，您必須在產生或從外部數據源獲取數據時遵循最佳實踐方法。與信息使用者溝通，確定他們如何使用數據，并確定治理數據的業務策略。然后，您可以開發一個標準，并構建數據定義規則來保證一致性。 大多數數據庫提供一組約束來強制執行數據一致性。對于以編程方式執行數據一致性的非數據庫平臺，建議研究其他一些存儲公共代碼、數據質量規則和最佳實踐的機制。 強烈建議各種規模的組織認真評估MDM產品套件。MDM平臺的流程框架和工具將成為數據質量程序的基礎，幫助您更快地建立和實施企業范圍內的單一事實來源。
維持數據質量
執行前瞻性的數據質量檢查，將成為改進計劃的核心部分。
其過程應該是(1)識別、(2)優先級、(3)評估、(4)糾正，VPS租用，即:識別數據和主體，對數據的重要性進行優先級排序，評估最重要的數據資產，糾正不準確的數據值。 當您識別出不正確的數據值時，您的目標應該是確定可能造成的影響的嚴重程度和影響范圍，并確定問題的根源。然后采取必要的步驟來修復不正確的數據值，并解決產生問題的根本原因。 目前市面上有許多數據質量產品可以幫助您進行分析，建議在選型之前結合權威機構的調查報告了解每家提供商的優劣。 構建具有前瞻性數據質量計劃，永遠都不算晚。如果計劃合理且完善，就能很大程度上減少數據質量問題，更好地保護和使用企業的數據資產。
