大多数组织都知道数据是他们最有价值的资产之一。然而,尽管该资产面临持续腐败的风险,但保护和提高数据质量往往是事后才想到的。

由于风险重大,组织希望通过自动化和机器学习来加强企业数据质量。

数据的质量在被摄入、使用、转换和操纵时受到威胁。如果企业用户无法测量其数据的质量,他们将不会使用它。他们也不应该。低质量数据会生成不准确、不可靠的数据智能。

相比之下,优质数据提供了有价值的分析见解,改进了决策,并降低了合规性风险。为了有效应对当今巨大的数据质量挑战,企业必须了解信息错误对整个企业的下游影响。

了解今天的数据质量挑战

清洁、高质量的数据很难实现和维护。质量数据对于确保推动增长、增加收入和改善业务流程和运营的有意义的见解也至关重要。然而,许多公司由于找不到质量问题的根源而难以制定有效的计划。

最常见的数据质量问题和修复方法包括:

  • 质量问题来源: 当源系统包含不完整或不一致的数据时,当数据转移到其他目标系统时,风险就会增加。然后,组织必须强调源头的数据质量,这样糟糕的数据就不会在下游永久化。
  • 第三方挑战: 当组织从外部来源摄入数据时,该信息的质量通常未知。对进入企业的所有数据进行数据质量检查,确保完整性和准确性至关重要。
  • 复杂的 IT 基础设施: 随着信息源、平台和应用程序数量的增加,风险也越来越大。因此,必须巩固和监测复杂 IT 环境中的变化,以确保内部和外部数据保持准确和一致。
  • 数据传输和流程缺陷: 传输信息需要规则来防止数据结构错误,因为格式不当、空白字段和转换错误可能会阻止数据正确加载到目标系统上。简化提取和加载过程可以帮助组织在处理过程中保持数据质量。
  • 参考数据更新: 数据处于恒定运动中。每秒都会发生更改和更新。标准化的参考数据增强了数据质量规则,以标记潜在的不正确输入,防止错误影响其他系统。

随着数据始终跨越不同的系统和平台,全面了解数据过程和程序至关重要

利用现代工具和技术应对数据质量问题

在质量问题进入其他系统之前,尽早解决质量问题更容易,成本也更低。通过具有集成数据质量程序和自动化业务规则的企业数据治理框架,组织将防止数据质量故障。

从哪里开始取决于数据治理计划的成熟度。首先,组织必须识别所有关键信息流和基线数据质量指标。这包括数据提供系统、外部源系统及其数据谱系。

系统所有者还必须定义任何已知的数据质量问题、痛点和风险。成本效益分析可以帮助组织评估适当的响应,确定高风险信息的优先级,并部署控制措施来解决质量问题。

通过信息控制和例外管理流程来应对已识别的风险,自动化可以提高效率。除了自动化业务规则和参考数据验证外,机器学习和 AI 技术在进入系统时会立即标记质量阈值之外的数据。此外,机器学习算法会根据历史解决的问题自动监控新信息,以分类、关联并最终提高数据质量。

利用机器学习自动化和数据治理主动解决数据质量问题,与数据用户建立信任。它还为持续监控和解决数据质量挑战提供了最具成本效益的方法,因为信息在各种系统内部和跨系统移动。

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