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大數(shù)據(jù)項目往往涉及多系統(tǒng)間的對接與配合，不同來源數(shù)據(jù)的質(zhì)量將直接影響到系統(tǒng)的統(tǒng)計分析結論是否正確。但由于缺乏全面的數(shù)據(jù)管理機制、各系統(tǒng)的數(shù)據(jù)產(chǎn)生方式及生產(chǎn)年代不同、缺乏統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標準等原因，往往無法主動輸出高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，這為數(shù)據(jù)治理工作帶來了許多難題。

對此，美創(chuàng)科技從建立數(shù)據(jù)質(zhì)量管理體系、優(yōu)化工作流、產(chǎn)品部署落地以及建立數(shù)據(jù)質(zhì)量閉環(huán)管理機制等方面入手，形成了一套靈活、可靠的數(shù)據(jù)質(zhì)控解決方案。

本文將從數(shù)據(jù)質(zhì)量問題的來源入手，詳細介紹美創(chuàng)數(shù)據(jù)質(zhì)控解決方案

數(shù)據(jù)質(zhì)量問題的來源

為了解中國企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型現(xiàn)狀、趨勢和挑戰(zhàn)，德勤曾做了一次145家企業(yè)（其中國企占77%）參與的在線問卷調(diào)查。調(diào)查結果顯示：有六成企業(yè)認為，在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程當中，主要面臨的挑戰(zhàn)集中在，原有多個信息化系統(tǒng)的整合、數(shù)據(jù)質(zhì)量和可用性、缺乏統(tǒng)一的數(shù)字化轉(zhuǎn)型愿景和目標這三個方面。

顯然，數(shù)據(jù)質(zhì)量對于多數(shù)政企機構來說是個棘手問題，因為質(zhì)量差的數(shù)據(jù)可能包含錯誤的、誤導性的、不真實的或不完整的信息，利用這些數(shù)據(jù)做分析可能會導致經(jīng)營決策的失敗、產(chǎn)品功能的失效、工藝技術的錯誤、營銷方式的差異等后果，直接影響數(shù)字化轉(zhuǎn)型進程。

找準根源才能解決問題，那么數(shù)據(jù)質(zhì)量問題的來源是什么呢？

首先，數(shù)據(jù)質(zhì)量問題的來源可能產(chǎn)生于數(shù)據(jù)源頭到數(shù)據(jù)存儲介質(zhì)的各個環(huán)節(jié)。

在信息化建設初期，各類業(yè)務系統(tǒng)恣意生長，一些大型機構甚至有上百套的業(yè)務系統(tǒng)。這些業(yè)務系統(tǒng)在不同時期由不同的團隊開發(fā)，技術水平參差不齊，缺乏統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標準，數(shù)據(jù)特征各不相同。而當機構有了新的業(yè)務需求、重大的技術變更、或者需要在不同業(yè)務間交叉使用數(shù)據(jù)時，數(shù)據(jù)的加工和存儲過程可能會對原始數(shù)據(jù)做修改，從而可能引發(fā)數(shù)據(jù)的質(zhì)量問題。

其次，隨著業(yè)務發(fā)展，數(shù)據(jù)也在增量積累。數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)來源的不斷豐富以及數(shù)據(jù)量的快速增長，使機構在數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)流程中面臨越來越多的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題。

比如為了更好的利用數(shù)據(jù)進行分析和決策，需要按照統(tǒng)一的標準和架構把不同系統(tǒng)中的各類數(shù)據(jù)集成起來，但不同系統(tǒng)中，業(yè)務領域的關鍵指標不一致，數(shù)據(jù)無法共享導致數(shù)據(jù)孤島，大量數(shù)據(jù)無法關聯(lián)，產(chǎn)生明顯的數(shù)據(jù)冗余等問題。

或者有許多業(yè)務系統(tǒng)存在濫用縮寫詞、慣用語、數(shù)據(jù)輸入錯誤、重復記錄、丟失值、拼寫變化、使用不同的計量單位等情況，產(chǎn)生了大量的“臟數(shù)據(jù)”，這些“臟數(shù)據(jù)”對實際業(yè)務毫無意義，長期輸入導致了系統(tǒng)的統(tǒng)計分析不準確，難以支撐管理者做出正確的決策。

再次，由于許多機構缺乏數(shù)據(jù)質(zhì)量的意識，沒有明確的數(shù)據(jù)質(zhì)量目標，缺乏全面、快速的管理機制及人員認責機制等原因，也會引發(fā)大量的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題。特別是在系統(tǒng)建設或數(shù)據(jù)產(chǎn)生的源頭忽視數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，將導致基礎數(shù)據(jù)薄弱，后期數(shù)據(jù)清洗成本大、治理效果差。

總的來說，技術、流程、管理等多方面的因素都有可能會影響到數(shù)據(jù)質(zhì)量，常見原因可以歸納為以下3類：

面對上述問題和痛點，通過靈活、可靠的數(shù)據(jù)質(zhì)量管理可以為機構提供潔凈、結構清晰的數(shù)據(jù)，是開發(fā)業(yè)務系統(tǒng)、提供數(shù)據(jù)服務、發(fā)揮數(shù)據(jù)價值的必要前提，也是數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理的前提。

數(shù)據(jù)質(zhì)量管理涉及數(shù)據(jù)標準的制定、規(guī)范的落地、生命周期的管理等多個環(huán)節(jié)，傳統(tǒng)的方法需要投入大量的人員、時間、軟硬件成本，成本相對較高。從收益上來說，數(shù)據(jù)質(zhì)量管理項目不像數(shù)據(jù)分析等項目，短期內(nèi)的效益和結果并不是十分明顯，這也導致了以往的數(shù)據(jù)質(zhì)量管理常常被邊緣化。

如今，越來越多的政府與企業(yè)在利用數(shù)字技術提高內(nèi)部管理效率、降低成本、增加洞察力和競爭力，而數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關鍵之一是內(nèi)外部數(shù)據(jù)的融合創(chuàng)新，當多個信息化系統(tǒng)的整合、數(shù)據(jù)的集成融合需求愈加迫切，需要管理的數(shù)據(jù)量越來越龐大時，數(shù)據(jù)質(zhì)量管理就變得十分迫切且重要。

美創(chuàng)數(shù)據(jù)質(zhì)量管理體系

數(shù)據(jù)質(zhì)量管理是一個持續(xù)改進的過程，具體包括定義業(yè)務需求及相關業(yè)務規(guī)則、確定數(shù)據(jù)質(zhì)量指標、數(shù)據(jù)質(zhì)量核驗、質(zhì)量問題告警、質(zhì)量問題分析，以及數(shù)據(jù)標準化、清洗和整合、問題跟蹤等工作。

為了系統(tǒng)性、持續(xù)有效的幫助客戶進行數(shù)據(jù)質(zhì)量提升，美創(chuàng)科技設計了整套的數(shù)據(jù)質(zhì)量管理體系，主要包括數(shù)據(jù)質(zhì)量定量評估體系、數(shù)據(jù)質(zhì)控流程及工具、數(shù)據(jù)質(zhì)量閉環(huán)管理機制三大部分。

01

數(shù)據(jù)質(zhì)量定量評估體系

任何改善都需要建立在評估的基礎上“對癥下藥”。數(shù)據(jù)質(zhì)量反映的是數(shù)據(jù)的“適用性”，即數(shù)據(jù)滿足使用需要的合適程度，對于合適程度通常需通過多種維度進行衡量，目前，較為通用的維度是：完整性、唯一性、一致性、有效性、規(guī)范性和及時性。

評估指標

完整性：指數(shù)據(jù)信息是否完整，是否存在缺失情況。包括模型設計的不完整（例如唯一性約束不完整、參照不完整）、數(shù)據(jù)條目的不完整（例如數(shù)據(jù)記錄丟失或不可用）、數(shù)據(jù)屬性的不完整（例如數(shù)據(jù)屬性空值）。缺乏完整性是數(shù)據(jù)質(zhì)量問題最為基礎和常見的一類問題。

規(guī)范性：指記錄是否符合規(guī)范，是否按照規(guī)定的格式存儲（例如標準編碼規(guī)則）。數(shù)據(jù)規(guī)范性審核是數(shù)據(jù)質(zhì)量審核中比較重要也是比較復雜的一塊，主要是檢驗數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)定義是否一致。

唯一性：用于識別和度量重復數(shù)據(jù)、冗余數(shù)據(jù)。重復數(shù)據(jù)是導致業(yè)務無法協(xié)同、流程無法追溯的重要因素，也是數(shù)據(jù)治理需要解決的最基本的數(shù)據(jù)問題。

一致性：指多源數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)模型不一致和數(shù)據(jù)實體不一致。相同的數(shù)據(jù)有多個副本的情況下的數(shù)據(jù)不一致、數(shù)據(jù)內(nèi)容沖突的問題。數(shù)據(jù)集內(nèi)與數(shù)據(jù)集之間的數(shù)據(jù)不一致問題。

及時性：指能否在需要的時候獲到數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的及時性與企業(yè)的數(shù)據(jù)處理速度及效率有直接的關系，是影響業(yè)務處理和管理效率的關鍵指標。

有效性：指數(shù)據(jù)是否遵循預定的語法規(guī)則、是否符合其定義，比如數(shù)據(jù)的類型、格式、取值范圍等。

選定維度后，如何量化指標是實現(xiàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量評估的關鍵步驟。美創(chuàng)從數(shù)據(jù)屬性業(yè)務規(guī)則（如字段）、數(shù)據(jù)實體業(yè)務規(guī)則（如庫、表）、企業(yè)特定業(yè)務規(guī)則（如行業(yè)規(guī)范）三個層面，幫助客戶快速創(chuàng)建或提供“開箱即用”的數(shù)據(jù)質(zhì)控規(guī)則，將數(shù)據(jù)評估維度與業(yè)務流程對應，建立數(shù)據(jù)質(zhì)量評價指標，同時根據(jù)具體業(yè)務場景調(diào)整評價體系中各維度的權重，最終以量化形式實現(xiàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量評估。

最后需要強調(diào)的是，為了保持指標的有效性，指標定義的過程不能在數(shù)據(jù)質(zhì)控的最后階段才進行，而是在數(shù)據(jù)質(zhì)量戰(zhàn)略/設計和規(guī)劃階段就要開始，以便能在組織中實現(xiàn)。

02

數(shù)據(jù)質(zhì)控流程及工具

數(shù)據(jù)質(zhì)控流程包括從界定數(shù)據(jù)質(zhì)控的對象和范圍出發(fā)，到確定數(shù)據(jù)質(zhì)量評價指標，內(nèi)置產(chǎn)品生成數(shù)據(jù)質(zhì)量評價模型，再到選定數(shù)據(jù)集和部署實施，生成數(shù)據(jù)質(zhì)量報告、提出改善建議的全過程。

美創(chuàng)通過高效的數(shù)據(jù)質(zhì)量管理工具——數(shù)據(jù)質(zhì)控平臺，將數(shù)據(jù)質(zhì)量管理全工作流串聯(lián)，提供標準定義、規(guī)則配置、模型管理、異常數(shù)據(jù)統(tǒng)計、質(zhì)量分析、質(zhì)量報告、運行監(jiān)控、系統(tǒng)管理等功能，幫助客戶實現(xiàn)更快、更有效的數(shù)據(jù)質(zhì)量管理。

`數(shù)據(jù)質(zhì)控流程`

Step1：界定對象和范圍

一般來說，數(shù)據(jù)質(zhì)控主要針對兩類數(shù)據(jù)：一類是操作型數(shù)據(jù)，例如主數(shù)據(jù)、參照數(shù)據(jù)和交易數(shù)據(jù)；另一類是分析型數(shù)據(jù)，例如主題數(shù)據(jù)和指標數(shù)據(jù)。

我們可以通過兩種方式界定數(shù)據(jù)質(zhì)控的對象和范圍：一是根據(jù)業(yè)務部門的需求來界定；二是可以基于元數(shù)據(jù)、血緣關系等進行量化分析，以框定數(shù)據(jù)質(zhì)控的實施范圍。

Step2：數(shù)據(jù)評估及指標量化

在設計數(shù)據(jù)質(zhì)量評價指標前，對數(shù)據(jù)的評估很關鍵。我們采用兩種方法進行數(shù)據(jù)評估——自底而上或自頂而下：

對已有數(shù)據(jù)質(zhì)量問題進行自下而上的評估，包括對數(shù)據(jù)集的檢查和評價。方法基于自動流程的處理結果，強調(diào)潛在問題，包括出現(xiàn)率分析、重復性分析、跨數(shù)據(jù)集的依賴關系、“孤兒”數(shù)據(jù)幾率和冗余分析；

而自頂而下的數(shù)據(jù)質(zhì)量評估需要理解業(yè)務流程如何使用數(shù)據(jù)，以及哪些數(shù)據(jù)元素對于業(yè)務應用的成功至關重要。通過評審報告、記錄和診斷的數(shù)據(jù)錯誤類型，評估與數(shù)據(jù)問題相關的業(yè)務影響。

完成評估后，結合實施需要選定指標，由美創(chuàng)數(shù)據(jù)與行業(yè)專家組協(xié)助各相關部門對不同的評價對象進行評價指標設計，確定每個指標的閾值和權重，量化數(shù)據(jù)質(zhì)量的測量維度。

Step3：數(shù)據(jù)質(zhì)量規(guī)則配置

在部署和使用產(chǎn)品進行數(shù)據(jù)質(zhì)量評估之前，需要先將指標內(nèi)置到產(chǎn)品中，構建數(shù)據(jù)質(zhì)量規(guī)則庫，形成數(shù)據(jù)質(zhì)量評價模型。

美創(chuàng)數(shù)據(jù)質(zhì)控平臺支持采用零編碼方式完成規(guī)則定義，通過可視化界面，普通用戶即可完成規(guī)則的增-刪-改-查，定義結果清晰易理解，需求變動和人員變動影響甚微。

`美創(chuàng)數(shù)據(jù)質(zhì)控平臺-規(guī)則管理`

平臺支持從數(shù)據(jù)字段的值、字段類型、字段長度三個維度配置質(zhì)控規(guī)則，支持質(zhì)控的級別和類型自定義。內(nèi)置指標調(diào)度功能還可以配置指標具體的執(zhí)行周期，支持單次執(zhí)行和周期執(zhí)行，同時也提供調(diào)度結果的查詢功能。

Step4：數(shù)據(jù)質(zhì)量稽核

`數(shù)據(jù)質(zhì)控平臺-數(shù)據(jù)質(zhì)量稽核邏輯`

平臺接入各業(yè)務系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫完成作業(yè)配置后，自動進行數(shù)據(jù)抽取并執(zhí)行數(shù)據(jù)質(zhì)量評估任務。

采集引擎結合元數(shù)據(jù)管理負責對評估數(shù)據(jù)集進行數(shù)據(jù)抽取，數(shù)據(jù)按業(yè)務需求進入規(guī)則引擎后對數(shù)據(jù)進行質(zhì)量稽核，通過規(guī)則引擎將不合格的數(shù)據(jù)篩選出來，統(tǒng)計引擎負責計算每批處理的數(shù)據(jù)的合格率，及數(shù)據(jù)質(zhì)量評分等。監(jiān)控臺可實時查看數(shù)據(jù)整體抽取量以及合格數(shù)據(jù)，展示項目的整體數(shù)據(jù)質(zhì)量情況和質(zhì)量分析趨勢圖。

`數(shù)據(jù)質(zhì)控平臺-任務信息`

Step5：異常數(shù)據(jù)統(tǒng)計

美創(chuàng)數(shù)據(jù)質(zhì)控平臺擁有包括質(zhì)量異常統(tǒng)計和數(shù)量異常統(tǒng)計兩大模塊。

質(zhì)量異常模塊展示各業(yè)務表單的數(shù)據(jù)總量和異常數(shù)據(jù)情況。數(shù)量異常模塊展示每天數(shù)據(jù)同步情況，包括數(shù)據(jù)總量、新增數(shù)據(jù)量、更新數(shù)據(jù)量、刪除數(shù)據(jù)量。同時平臺內(nèi)置問題告警和通知機制，進一步保證數(shù)據(jù)同步的及時性和準確性。

`美創(chuàng)數(shù)據(jù)質(zhì)控平臺-質(zhì)量問題清單（異常數(shù)據(jù)指沒有通過字段級別質(zhì)控規(guī)則的數(shù)據(jù)）`

`美創(chuàng)數(shù)據(jù)質(zhì)控平臺-異常數(shù)據(jù)信息`

Step6：數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)質(zhì)量報告

美創(chuàng)數(shù)據(jù)質(zhì)控平臺提供了全面的數(shù)據(jù)分析機制，可提供多種問題分析能力，包括血緣分析，影響分析，全鏈分析，幫助用戶診斷問題的類型、快速定位問題產(chǎn)生的根源。

同時平臺內(nèi)置了豐富的統(tǒng)計報表圖表及多種質(zhì)檢結果主題，可以對單條數(shù)據(jù)的質(zhì)量進行打分評價，包括批次、指標、具體應用、具體報表的關鍵稽核信息等，以便用戶分析影響數(shù)據(jù)質(zhì)量的關鍵因素，進而采取有針對性的質(zhì)量改進措施。

通過運行數(shù)據(jù)質(zhì)量檢查作業(yè)，可以定期或不定期的得到數(shù)據(jù)質(zhì)量評估報告，總結系統(tǒng)整體數(shù)據(jù)質(zhì)量、以及各層次、外圍系統(tǒng)供數(shù)等關鍵因素。

`美創(chuàng)數(shù)據(jù)質(zhì)控平臺-數(shù)據(jù)質(zhì)量評估報告-得分信息`

Step7：解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問題

針對不同的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，美創(chuàng)提供了多種解決方案，比如系統(tǒng)改進建議、業(yè)務流程優(yōu)化建議(減少誤操作)、對歷史數(shù)據(jù)進行清洗和矯正等，致力于幫助客戶消除數(shù)據(jù)質(zhì)量問題或?qū)?shù)據(jù)質(zhì)量問題帶來的影響降低到最小。

數(shù)據(jù)質(zhì)量閉環(huán)管理機制

數(shù)據(jù)質(zhì)量閉環(huán)管理機制幫助客戶從問題定義、問題發(fā)現(xiàn)、問題整改、問題跟蹤、效果評估5個方面建立相應的管理及認責機制，形成一種可持續(xù)運行的數(shù)據(jù)質(zhì)量管理機制。

① 問題定義與問題發(fā)現(xiàn)

將技術、業(yè)務、管理三者進行有機結合，從業(yè)務出發(fā)進行問題定義。基于美創(chuàng)數(shù)據(jù)質(zhì)控平臺，由產(chǎn)品自動、及時發(fā)現(xiàn)問題，通過郵件、短信等方式將問題及時通知到責任人。

② 問題整改

問題整改方面，建議對不同時期的數(shù)據(jù)分類、分優(yōu)先級進行處理，采用不同的處理方式做到事前預防、事中監(jiān)控、事后改善。

`數(shù)據(jù)質(zhì)量問題整改（簡版）`

對于歷史數(shù)據(jù)問題的處理，主要采用數(shù)據(jù)清洗的辦法來解決，清洗的過程要綜合使用各類數(shù)據(jù)源，提升歷史數(shù)據(jù)的質(zhì)量。對于當前數(shù)據(jù)問題的處理，需要通過上述一整套問題定義-效果跟蹤機制來解決。對于未來數(shù)據(jù)問題的處理，需要從信息化的角度出發(fā)，重新規(guī)劃統(tǒng)一的數(shù)據(jù)架構，制定數(shù)據(jù)標準和數(shù)據(jù)模型，規(guī)范數(shù)據(jù)定義，在數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)過程中建立監(jiān)控數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換質(zhì)量的流程和體系，在哪發(fā)現(xiàn)問題就在哪解決問題，不把問題數(shù)據(jù)帶到后端。

③ 問題跟蹤與效果評估

基于美創(chuàng)數(shù)據(jù)質(zhì)控平臺，跟蹤問題整改進度，結合質(zhì)量問題解決共享機制，建立知識庫，考核評價，執(zhí)行獎懲，做為輔助手段。

數(shù)據(jù)質(zhì)量管理是數(shù)據(jù)治理的一個重要組成部分，美創(chuàng)擁有覆蓋數(shù)據(jù)治理全過程的產(chǎn)品和解決方案，我們的目標一方面是幫助客戶主動發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，降低對數(shù)據(jù)分析應用的影響，增加業(yè)務使用數(shù)據(jù)的可信度，同時減少資源投入；另一方面是通過高效、靈活的數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)管理手段，從采集到交付各階段持續(xù)控制和改進數(shù)據(jù)質(zhì)量，減少問題發(fā)生，全面提升數(shù)據(jù)的完整性、規(guī)范性、及時性、一致性，最終幫助客戶實現(xiàn)在組織內(nèi)生產(chǎn)、供應和使用高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。