数据质量对数据分析至关重要。

2019年12月07日 | tags | views 9964
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数据质量对数据分析至关重要

对大多数公司来说,数据收集通常只用于记录。质量检查完成、员工绩效审查、维护记录甚至每周召开会议时都会收集数据。然后,为了实现更大的目标,例如做出更好的商业决策,记录被保存下来以备将来参考。收集数据的另一个原因是,所做的决定将对公司的成功产生积极的影响,改进其做法并增加其收入。对许多公司来说,管理高质量的数据是一项困难的任务。然而,拥有准确有序的业务数据是确保公司不会遭受“坏”或“脏”数据带来的负面影响的不可或缺的组成部分。

数据质量的关键包括:大致分为完整性、一致性、准确性、有效性和及时性这五个组成部分。

当这些组件中的每一个被正确执行时,它将产生高质量的数据。同样重要的是,每个使用所收集数据的人都必须对数据所代表的内容有一个大致的了解。数据活动的范围不限于公司本身生成的数据,还必须包括从外部来源获得的数据。高质量的数据将确保更有效地促进公司的成功,因为它依赖于基于事实的决策,而不是习惯或人类的直觉。

完整性:确保应收集的数据和实际收集的数据之间没有差距

解决方案:如果数据不完整,可以通过暂停提交来解决问题。通过使用强制字段功能,可以轻松实现数据完整性。例如,如果在线面试调查期间未填写必填字段,受访者将无法完成完整的数据提交。数据的完整性还将确保在修复由不完整数据引起的错误上花费更少的时间。

一致性:数据类型必须与所收集数据的预期版本一致。

解决方案:这可以通过使用数据收集应用程序中的下拉菜单来确保,该应用程序将按照预期以一致的格式收集数据。除了自由填写,还有一些预先确定的选项可供选择。

准确性:所收集的数据是正确的、相关的,并且准确地代表了它应该是什么。

解决方案:准确性比数据完整性和一致性更难。然而,准确的数据、积累的经验和训练有素的结果仍然存在人为错误的空间。为了减少不准确的可能性,必须实施额外的措施,例如在记录的事件中添加图片捕获、全球定位系统位置和时间戳。

有效性:有效性来自过程,而不是最终结果。

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解决方案:当无效数据需要修复时,流程会有最多的问题,而不是结果。这使得解决方案有点棘手。

及时性:应在预期时间收到数据,以便有效利用信息。

解决方案:实时数据,任何较慢的速度都不能提供足够的信息。借助实时数据和分析,企业可以做出更有效、更明智的决策。迫切需要消除在实地完成调查和收到调查之间的时间差。

77%的公司认为他们的底线受到不准确和不完整数据的影响。据报道,由于数据质量差,12%的收入被浪费了,这是一个令人震惊的数字。然而,专注于高质量数据的公司收入增加了15%至20%

由于数据质量差,公司见证了40%的措施无法实现目标效益,这对运营效率产生了重大影响。数据质量计划的实施可使企业销售额增加20%-40%

EsDataClean数据质量管理平台是宜欣华辰自主开发的数据质量管理平台。提供行业领先的质量规则管理方法、质量评价方法、零代码质量检验规则、跨数据源比较、质量分析报告、数据质量整改、质量绩效评价等主要功能。它以数据标准为数据验证基础,以元数据为数据验证对象,通过引导、可视化等简单的操作方法,将质量评估、质量检验、质量整改、质量报告等过程整合在一起,形成完整的数据质量管理闭环。

目前,宜欣华辰的数据质量管理平台已通过卫生、法院、电力、银行等行业的项目测试,解决了业务系统运行、数据仓库建设和数据治理过程中的各种数据质量问题。作为与宜欣华辰合作多年的客户,中国进出口银行此次也获得了数据质量优秀实践奖。

在整个数据治理过程中,宜欣数据质量管理平台从发现问题数据开始,控制数据质量,始终如一地执行,全面提高了数据的完整性、标准化、及时性和一致性,减少了不可靠数据带来的决策偏差和损失。

宜欣华辰一直致力于为客户创造数据价值。近年来,它在数据治理领域不断努力。除了数据质量管理平台,我们还提供元数据管理、数据标准管理、数据集成管理、主数据管理、数据交换管理、数据资产管理、数据安全管理等产品,快速解决企业不同的数据治理场景。回到搜狐看更多

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