如何改進(jìn)您的數據質(zhì)量

企業(yè)機構每年因糟糕的數據質(zhì)量而造成的平均損失達到1290萬(wàn)美元。除了直接影響收入外，從長(cháng)遠來(lái)看，質(zhì)量差的數據還會(huì )增加數據生態(tài)系統的復雜性，進(jìn)而導致決策失誤。

隨著(zhù)企業(yè)越來(lái)越多地使用數據分析來(lái)幫助推動(dòng)業(yè)務(wù)決策，企業(yè)日益重視其系統中的數據質(zhì)量（DQ）。Gartner預測到2022年，70%的企業(yè)機構將通過(guò)指標來(lái)嚴格追蹤數據質(zhì)量水平并將數據質(zhì)量提高60%，以此顯著(zhù)降低運營(yíng)風(fēng)險和成本。

數據質(zhì)量直接關(guān)系到?jīng)Q策的質(zhì)量。高質(zhì)量的數據能夠提供更好的客戶(hù)線(xiàn)索、對客戶(hù)的更深入了解和更好的客戶(hù)關(guān)系。數據質(zhì)量是數據和分析（D&A）領(lǐng)導人需要不斷提升的競爭優(yōu)勢。

1.確定數據質(zhì)量改進(jìn)將如何影響業(yè)務(wù)決策

確定業(yè)務(wù)流程、關(guān)鍵績(jì)效指標（KPI）和數據資產(chǎn)之間的明確聯(lián)系。列出企業(yè)機構所面臨的現有數據質(zhì)量問(wèn)題以及它們如何影響收入和其他業(yè)務(wù)關(guān)鍵績(jì)效指標。在建立了作為資產(chǎn)的數據和改進(jìn)要求之間的明確聯(lián)系后，數據和分析領(lǐng)導人可以開(kāi)始制定有針對性的數據質(zhì)量改進(jìn)計劃，明確定義范圍、利益相關(guān)者名單和初步的投資計劃。

2.定義“足夠好”數據的標準

為了改進(jìn)數據質(zhì)量，首先要了解企業(yè)機構如何定義“最適合”的數據質(zhì)量。企業(yè)機構應負責定義什么是“好”。數據和分析（D&A）領(lǐng)導人需要通過(guò)與業(yè)務(wù)利益相關(guān)者定期開(kāi)展討論來(lái)掌握他們的期望。使用相同數據（例如客戶(hù)主數據）的不同業(yè)務(wù)線(xiàn)可能有不同的標準，因此對數據質(zhì)量改進(jìn)計劃也有著(zhù)不同的期望。

3.建立全企業(yè)機構數據質(zhì)量標準

數據和分析領(lǐng)導人需要建立企業(yè)機構所有業(yè)務(wù)部門(mén)都遵守的數據質(zhì)量標準。企業(yè)內的不同利益相關(guān)者很可能有不同的業(yè)務(wù)敏感度、文化和成熟度，因此他們滿(mǎn)足數據質(zhì)量實(shí)施要求的方式和速度可能也不同。

這將使整個(gè)企業(yè)的利益相關(guān)者能夠按照定義和商定的數據質(zhì)量標準來(lái)理解和執行他們的經(jīng)營(yíng)活動(dòng)。企業(yè)級別的數據質(zhì)量標準將有助于教育所有相關(guān)方并實(shí)現無(wú)縫采用。

4.盡早并且經(jīng)常使用數據剖析

數據質(zhì)量剖析是一個(gè)檢查現有來(lái)源的數據并總結數據信息的流程。它有助于確定需要采取的糾正措施并提供可以提交給企業(yè)以推動(dòng)改進(jìn)計劃構思過(guò)程的寶貴洞見(jiàn)。數據剖析有助于確定哪些數據質(zhì)量問(wèn)題必須在源頭解決，哪些可以在晚些時(shí)候解決。

但這不應該是一項一次性活動(dòng)。企業(yè)機構應根據資源的可用性、數據錯誤等盡可能頻繁地進(jìn)行數據剖析。例如通過(guò)分析可能會(huì )發(fā)現一些關(guān)鍵客戶(hù)聯(lián)系信息缺失，而這些缺失的信息可能直接導致大量客戶(hù)投訴并使企業(yè)機構難以提供良好的客戶(hù)服務(wù)。此時(shí)，數據質(zhì)量改進(jìn)活動(dòng)的優(yōu)先級別會(huì )非常高。

5.設計和實(shí)施用于監測主數據等關(guān)鍵數據資產(chǎn)的數據質(zhì)量?jì)x表盤(pán)

數據質(zhì)量?jì)x表盤(pán)為所有利益相關(guān)者提供包含過(guò)去數據在內的全方位數據質(zhì)量快照，通過(guò)確定趨勢和模式幫助設計未來(lái)的流程改進(jìn)。它可以用于比較對關(guān)鍵業(yè)務(wù)流程至關(guān)重要的數據在一段時(shí)間內的表現，使企業(yè)機構能夠做出正確的業(yè)務(wù)決策，基于可信的高質(zhì)量數據實(shí)現預期業(yè)務(wù)目標。

數據質(zhì)量?jì)x表盤(pán)還反映改進(jìn)活動(dòng)所產(chǎn)生的影響，如將新的數據實(shí)踐納入運營(yíng)業(yè)務(wù)流程中?？赏ㄟ^(guò)自定義儀表盤(pán)來(lái)滿(mǎn)足企業(yè)的具體需求并顯示數據的可信度。

6.從基于真實(shí)的語(yǔ)義模型轉向基于信任的語(yǔ)義模型

數據并不總是來(lái)源于可以從一開(kāi)始就控制和維護數據質(zhì)量的內部。在某些情況下，數據資產(chǎn)來(lái)源于數據質(zhì)量規則、創(chuàng )作者和治理水平常常未知的外部。因此，“信任模型”比“真實(shí)模型”更好。

這意味著(zhù)關(guān)鍵企業(yè)數據并不是絕對的，企業(yè)機構還必須考慮其來(lái)源、管轄權和治理，從而考慮其在決策中的可用程度。當無(wú)法維持可信度時(shí)，數據和分析領(lǐng)導人可以采取緩解措施。

7.將數據質(zhì)量列為數據和分析治理委員會(huì )會(huì )議的議程

數據和分析領(lǐng)導人需要將數據和治理倡議與業(yè)務(wù)成果相聯(lián)系，這將有助于根據業(yè)務(wù)目標追蹤數據治理改進(jìn)方面的投資。為了引起治理委員會(huì )的重視，必須用他們最能理解的語(yǔ)言，也就是對業(yè)務(wù)和收入的影響向治理委員會(huì )傳達數據質(zhì)量改進(jìn)的影響。治理委員會(huì )需要對數據質(zhì)量改進(jìn)流程和挑戰有清晰的認識，而且他們需要定期獲得這些信息。

8.規定數據管理員角色的數據質(zhì)量責任和操作步驟

數據管理員負責確保企業(yè)機構數據資產(chǎn)的質(zhì)量和對用途的適用性，包括這些數據資產(chǎn)的元數據。在成熟的企業(yè)機構中，數據管理員角色還包括倡導良好數據管理實(shí)踐并在發(fā)生數據質(zhì)量問(wèn)題時(shí)進(jìn)行監測、控制或升級。

數據分析領(lǐng)導人需要將這一角色納入他們的數據和分析戰略中，從而系統地定期衡量和維護數據質(zhì)量。應創(chuàng )建一個(gè)便于清楚了解如何管理數據質(zhì)量問(wèn)題的治理范圍和利益相關(guān)者示意圖。

9.在首席數據官團隊或同等機構的領(lǐng)導下，建立一個(gè)跨業(yè)務(wù)部門(mén)和IT部門(mén)的數據質(zhì)量專(zhuān)項工作組

企業(yè)機構可以投入大量時(shí)間和資源組建一個(gè)由業(yè)務(wù)部門(mén)、IT部門(mén)和首席數據官辦公室代表所組成并且為了改進(jìn)數據質(zhì)量而開(kāi)展協(xié)作的專(zhuān)項小組。此類(lèi)協(xié)作可以使企業(yè)機構更好地管理風(fēng)險，同時(shí)也為降低運營(yíng)成本創(chuàng )造更多的機會(huì )，并通過(guò)共享、統一的最佳實(shí)踐促進(jìn)增長(cháng)。

10.建立數據質(zhì)量審核作為發(fā)布管理的“關(guān)口”

通過(guò)審核和更新進(jìn)度及時(shí)進(jìn)行糾正和檢查，隨著(zhù)企業(yè)機構處理數據質(zhì)量倡議成熟度的提高，確認并傳播有影響力的最佳實(shí)踐。

11.定期向業(yè)務(wù)部門(mén)傳達改進(jìn)數據質(zhì)量所帶來(lái)的收益

數據和分析領(lǐng)導人需要衡量改進(jìn)計劃的影響并定期溝通結果。例如由于有了高質(zhì)量、可信的數據，客戶(hù)服務(wù)高管可以更好、更快地服務(wù)于客戶(hù)，因此客戶(hù)數據質(zhì)量每提高10%，客戶(hù)響應性就將提高5%。

數據和分析領(lǐng)導人不僅要引起治理委員會(huì )對數據質(zhì)量改進(jìn)的關(guān)注，而且要把這變成一項長(cháng)期實(shí)踐。更重要的是，要定期向治理委員會(huì )傳達它所帶來(lái)的收益。

12.充分發(fā)揮外部/業(yè)內同行團體的作用，例如來(lái)自廠(chǎng)商、服務(wù)提供商和其他老牌論壇的用戶(hù)團體

數據和分析領(lǐng)導人可以連接企業(yè)與數據質(zhì)量同行團體并促進(jìn)企業(yè)機構在該領(lǐng)域的成熟度，使雙方能夠交流關(guān)于最佳實(shí)踐的其他觀(guān)點(diǎn)以及關(guān)于其他人如何解決類(lèi)似挑戰的洞見(jiàn)。