企业数据质量管理的核心要素和技术原则

企业数据质量管理实战系列之一数据质量管理的核心要素和技术原则，数据质量管理的三个要素数据质量管理的技术关键点数据质量管理实战在将数据作为资产的前提下，企业的运营需要准确的、完整的、及时的、高价值、高质量的数据。

一、数据质量管理的三个基本要素

数据是企业数字化结构调整的核心基本要素，企业的决策者根据数据背后所充分反映出来的现像或趋势。分析并洞悉出其背后有用的重要信息，从而在决策和暴力行动中，获得一席之地，作出恰当的推论。

企业产品生产操作过程中数字化能力已经逐渐替代传统的产品制作商业模式，以生产女式西服居多胆星集团公司为例，使用者在智能手机APP每边单之后，会计师会到你家中做强型量测，然后在斜口莫拉做自动结构设计，自动奥尔奈县之后就能生产使用了。整座操作过程都是基于高质量的数据驱动力的，数据质量正式成为业务的捷尔恩河。

在企业数字化结构调整的民主化中，数据的质量正式成为了一个阻碍因素。数据能充分发挥商业价值的大小倚赖其数据的质量的高低，高质量的数据是企业业务能力的此基础。但以次充好的数据还比不上没有数据依照实战经验的进行决策，通过严重错误的数据分析出的结论会增添大灾难。

数据质量难题产生的其原因有许多各方面，比如说在控制技术、管理、流程各方面单厢遇到。企业要在把这些各方面的数据质量难题都控管到，监视好，就可以从总体上提高质量水准。质量管理

企业在控制技术应用领域中该特别注意什么样。

在控制技术难题域上要提高数据质量水准，数据的剖析、数据规范化以及数据开发周期是三个关键性的基本要素。

我们先来看数据剖析，数据剖析有两个目的：

在项目实践中，对数据剖析核心的一环内对企业内的元数据剖析，对元数据的剖析能化解厘清企业数据现况和明确核心此基础数据，是数据剖析的核心工作内容，被一些企业形像的隐喻成摸入省工程。

子曰：工欲善其事，必先利其器。作为一款数据治理产品，如何能够慧眼诊断出数据中存在的各类难题，离不开质量管理平台内置的核心武器——质量评估算法。

面对不同的数据用途，我们可以针对性选取一种或多种不同规则结合进行检查，对于不需要检查的特殊字段可以采用例外处理，从而突出其他字段的检查效果。最终形成的检查结论也能有效定位到具体严重错误的数据行，便于进行修改，提高数据的质量。

数据质量报告是通过图文并茂的报告形式将数据质量难题进行周期性的说明，可供主管领导查看及对外发布。使用者可使用生成的质检结论表、规则情况以及严重错误数据量等，制作自定义分析报表，更简单、明了的查看数据的质量。

最后，推荐一款非常好用的质量管理系统。简道云质量管理系统致力于化解制造业质检效率低下、作业不规范化等各种难题，有效为企业质量管理提速降本。该系统能有效提升质检沟通效率，降低质量试错成本，加快数据统计速度，基于无编程平台简道云，搭建「质量管理应用」，形成质量检验、质量方案、档案数据、统计分析一体化的质量管理体系。