什么是数据质量管理？数据质量管理有哪些作用？

【数据质量 | 如何提升数据质量_数据质量管理系统】

　　在了解数据质量管理之前先让具体的了解下什么是数据质量，数据质量是指数据在其生命周期内满足特定业务需求和使用目的的程度，数据质量具有准确性、完整性、一致性、及时性、唯一性和有效性等特征。高质量的数据能够精准、有效、高效的支撑决策和业务，反之低质量的数据则可能导致错误的决策和操作失误。

　　准确性：指数据真实、客观地反映现实世界实体或事件的程度。

　　一致性：数据在不同系统中或不同时间点是否保持一致。

　　完整性：数据是否包含了所有必要的信息，是否存在缺失。

　　及时性：数据是否在需要时可用，且反映了最新的状态。

　　唯一性：数据实体在数据集中不存在重复记录，即没有重复的数据值。

　　有效性：数据是否符合预定义的格式、范围和业务规则。

　　(关于数据质量的六大评价标准，小编在之前的文章有详细介绍其定义、作用和重要性，感兴趣的朋友可以翻看小编之前的文章)

　　一、数据质量管理的定义

　　数据质量管理是指对数据全生命周期的每个环节里可能引发的各类数据质量问题，进行识别、监控、预警、处理等一系列管理活动，并通过改善和提高组织的管理水平，使数据质量获得进一步的提高。

　　数据质量管理是数据治理重要组成部分，贯穿了数据的产生、获取、存储、共享、维护、应用、消亡的全生命周期的每一个环节，同时，数据治理的各个关键领域和环节也都是围绕如何提升数据质量来展开的。数据质量管理可以是反应性的被动管理，也可以是预防性的主动管理。

　　二、数据质量管理的作用

　　通过数据质量质量能够提升和确保数据的准确性、完整性、一致性、及时性、唯一性和有效性，从而提升数据的使用价值，为企业提供坚实、可靠的数据基础，提升企业的决策、管理、生产、业务、营销水平，赢得经济效益。

　　提高决策质量：通过数据质量管理能够确保数据的准确性、完整性和一致性，为决策者提供可靠依据，减少因数据错误导致的决策偏差，提升决策的科学性和有效性。

　　提升业务效率：高质量的数据能够优化业务流程，避免资源浪费;打破数据孤岛，强化业务协同;使业务操作更加高效顺畅。

　　降低经营风险：通过数据质量管理能够识别并消除数据异常和错误，减少因数据问题引发的合规风险、财务风险和运营风险，保障企业稳健经营。

　　增强管理效能：通过数据质量管理能够为管理层提供清晰、一致的全局数据视图，支持管理层实时监控业务状况，优化资源配置，提升整体管理效率和执行力。

　　提高生产质效：在生产环节，高质量的数据能够有效的支持精准的生产计划、质量控制和供应链管理，减少生产误差，提高产品质量和生产效率。

　　促进精准营销：通过数据质量管理，构建准确的客户画像和行为分析，能够实现支持个性化推荐和精准营销，提升客户满意度和营销转化率。

　　总结：数据质量管理是确保数据在整个生命周期中保持高质量的关键过程，技术上需要通过定义数据质量、评估数据质量、制定数据质量管理策略、明确数据质量角色和持续改进数据质量来实现。此外，数据质量管理也是战略问题，需要企业从战略高度进行规划和实施。

　　“产业观察”针对各行业的数据特点，以实体业务流程及用数需求为映射，从采、治、存、管、用五大方面构建数据治理体系，结合专业的技术工具，通过建立数据管理框架、制定数据标准、规范数据格式、实施数据清洗标注和验证、健全数据监控和审计机制，从而全面提升数据质量，确保数据的准确性、完整性、一致性、及时性、唯一性和有效性，充分激活数据价值，赋能实体业务提质增效，助推企业高质量数字化转型。