数据质量工具

数据质量工具简介

在数字时代，大数据的可用性促进了新一代行业设计新颖的 商业模式并自动化其业务运营。它还帮助发明新的技术解决方案， 从而产生新的商机。大数据是从传感器、机器、社交媒体、 网站和电子商务门户等多种来源生成的。数据是新的石油， 是任何组织的资产，并有人试图将数据货币化。 从如此多的异类来源收集的数据必然存在差异和不一致。 应该有一种机制来纠正源或收集后的异常，并确保高数据质量。 除非数据准确，否则从中获得的见解将毫无意义， 我们将无法进行任何有意义的比较并从中得出推论。 在本文中，让我们研究数据质量工具及其功能。

什么是数据质量工具？

在检查数据质量工具之前，让我们先谈谈数据质量并了解其重要性。

数据质量

任何组织的成功都取决于收集、存储和用于获得洞察力的数据的质量， 而质量数据构成了任何业务的核心部分，它位于信息层次结构的底层。 信息层、分析层（知识）、洞察（智慧）层按各自提到的顺序位于数据层之上。

数据质量可以定义为使数据适合其预期用途的特性， 也可以定义为使数据能够代表它应该投影的真实画面的特性。 以上两个定义完全相反，第一个坚持完成日常交易， 另一个则旨在实现属性设计的端到端目的。

如，工资单中的员工主数据包含如此多的属性， 其中很少有必要用于计算每月付款。如果所有这些字段都正确存在， 则足以运行工资单，并且这将满足数据质量的第一个定义。 进行人力规划、技能规划、动态工作分配、人力的有效利用， 大部分属性都应该具有正确的数据质量，这将满足数据质量的第二个定义。

数据质量的重要性

准确的数据产生准确的分析和可靠的结果， 避免浪费并提高组织的生产力和盈利能力。

可靠的数据为企业在竞争激烈的市场中提供优势， 有助于系统符合所有当地和国际法规。通过充分的数据备份， 可以实施全公司的数字化转型和成本节约计划。

数据质量工具（DQ）

任何 DQ 工具通常都通过采用 DQM 各个学科中的指南来进行数据清理、 数据集成、管理主数据和元数据，如下所示。

• 数据治理
• 数据匹配
• 数据分析
• 数据质量监控和报告
• 主数据管理 (MDM)
• 客户和产品数据管理
• 数据资产管理

除了在创建数据时清理数据外， 这些 DQ 工具还建议流程和程序在源头生成质量数据。

选择正确的 DQ 工具的方法是：

• 列举组织面临的数据问题
• 清楚了解市场上各种DQ工具的特点
• 研究使用入围 DQ 工具的利弊
• 选择正确

优点

数据质量工具提高了数据的准确性,建立对业务的信心， 以冒险进行转型。扩大业务的收入、利润、新业务和生产力。 减少浪费、节省成本、缩短上市时间并使业务敏捷。 使企业为数字化做好准备并建立一个充满活力的品牌。