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在此，【数据分析·领地】也整理了《数据治理体系之数据质量指南》“供大家更好的学习了解，仅供学习交流！
数据质量提升“五步曲”
01
建立数据标准及机制，适配度量评估
数据标准和规范是数据质量提升的基石，为数据全生命周期的管理，提供明确的指导框架。同时，为确保数据符合质量标准，需要建立数据质量评估模型，依据成熟度开展定期评估改进。
1、搭建数据管理框架及各类规范标准
（1）全方位识别和制定组织数据管理制度体系，从数据收集、应用、安全、质量、资源等各个领域进行评估，确保每个环节都有明确的标准和规范；
（2）确保规范实施与持续改进，通过定期培训员工，执行检查及考核，确保规范执行有效，提升组织的数据标准化管理水平。
2、建立多维度、多规则的数据度量评估模型
分析行业标准：如中国信通院、金融标准、卫生标准等，形成完整的数据质量评估模型。该模型应覆盖数据准确性、完整性、及时性、一致性、唯一性等维度。
维护和更新：定期审视和更新评估标准，确保其适应不断变化的业务需求和技术环境。
3、结合组织数据治理成熟度，选择适配维度及规则开展度量评估
根据组织需求定制评估方案：根据不同组织的业务需求，选择适合的维度及规则进行数据质量评估。
结合行业及数据特性：制定详细评估指标，衡量评估周期，逐步建立全面的数据管理方法论，确保评估结果准确可靠。
02
聚焦高性价比突破项，布局轻重缓急
数据质量提升依赖于管理标准和机制的有效执行。大部分组织都是从业务开展过程中逐步构建起系统的数据治理体系。建议在制度建设初期，以高效能的治理项目为主，取得试点成果后再逐步推广应用。以下步骤可供参考：
1、开展调研，收集痛点：
2、开展评估，识别问题：
3、确定原因，排定顺序：
4、制定方案，开展行动：
5、实施控制，保证效果：
03
定向突破疑难杂症，夯实举措落地
通过数据质量检测评估和摸底后，已基本掌握组织整体的数据健康状况，对于很难根治的疑难杂症，建议采用定向治理的方法。
1、精准问题溯源：
运用质量回溯方式，结合自动化工具或算法，快速定位问题数据，梳理归类问题，为后续治理积累样本。
步骤：
使用自动化工具对数据进行监测，识别数据异常。
对问题数据进行详细分析，确定问题的性质和范围。
记录和分类所有问题，为后续处理提供依据。
2、联合排查解决问题：
当数据问题识别归类后，深入分析数据生成、处理和存储的各个环节，当涉及多系统多部门时，需共同排查识别根因，对解决方案达成共识后实施。
组织跨部门联合团队，对数据问题进行详细排查。
追踪数据问题的来源，找出根本原因。
讨论并制定跨部门的解决方案，确保所有相关方都能执行。
3、优化规则积累沉淀：
解决了疑难问题后，需要抽取共性解决方案转化为可复用的规则和流程，在组织内宣贯执行，避免同类问题发生。
将解决方案形成文档，作为标准流程和规则。
定期培训员工，确保新规则和流程被正确理解和执行。
建立反馈机制，持续优化规则和流程，确保其有效性。
04
下钻数据监控体系，从源闭环改进
数据质量需从源头抓起，通过技术手段进行监控及预防，可参考步骤如下。
1、完善的数据监控体系：
建立或升级端到端的数据监控体系，明确基础技术要求、阈值设置、告警要求等，初期可从关键节点监控及告警切入，再逐步完善。
制定详细的数据监控标准和规范。
配置监控工具，设置关键参数和阈值。
定期审核和更新监控参数，确保其有效性和覆盖面。
2、源头入手重点监控：
随着监控体系完善，应优先对数据生成、导入或产生问题的源头进行监控，对核心链路增加语音告警等手段，实现全天候自动值守。
识别和分析数据问题频发的源头环节。
针对这些环节，配置专项监控措施。
建立告警和响应机制，确保问题能及时被发现和处理。
3、技术支撑闭环保障：
持续升级保障技术，降低业务或公共系统接入监控体系的成本，定期组织应用培训，提升系统接入的覆盖度及问题单闭环跟进。
引入和升级先进的数据监控和分析工具。
定期培训相关人员，确保其熟练掌握新技术和新工具。
建立技术支持团队，负责日常监控和问题处理，确保监控体系的持续高效运行。
05
第五：提升数据质量意识，红线绩效联动
数据质量的提升离不开组织环境，这项工作不仅涉及技术层面的改进和管理制度的完善，还包括组织上下数据意识的提升，对触碰数据红线事件应严肃处理。
1、高层支持全员参与：
2、数据质量意识教育：
3、红线抽检绩效应用：
总结
核心在于构建一套全面的数据质量管理框架，为数据全生命周期管理建立标准和评估机制、识别并优先解决高性价比的问题、专项突破反复出现的疑难杂症、全面提升全员数据质量意识。随着信息化技术飞速发展和组织文化提升，数据质量管理和监控将更加依赖智能化、自动化的技术手段,坚持数据质量提升，组织才能在激烈的市场竞争中保持领先地位，实现可持续发展。
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