数据质量工具

数据质量工具简介

在数字时代，大数据的可用性促进了新一代行业设计新颖的 商业模式并自动化其业务运营。它还帮助发明新的技术解决方案，从而产生新的商机。大数据是从传感器、机器、社交媒体、网站和电子商务门户等多种来源生成的。数据是新的石油，是任何组织的资产，并有人试图将数据货币化。从如此多的异类来源收集的数据必然存在差异和不一致。应该有一种机制来纠正源或收集后的异常，并确保高数据质量。除非数据准确，否则从中获得的见解将毫无意义，我们将无法进行任何有意义的比较并从中得出推论。在本文中，让我们研究数据质量工具及其功能。

什么是数据质量工具？

在检查数据质量工具之前，让我们先谈谈数据质量并了解其重要性。

数据质量

任何组织的成功都取决于收集、存储和用于获得洞察力的数据的质量，而质量数据构成了任何业务的核心部分，它位于信息层次结构的底层。信息层、分析层（知识）、洞察（智慧）层按各自提到的顺序位于数据层之上。

数据质量可以定义为使数据适合其预期用途的特性，也可以定义为使数据能够代表它应该投影的真实画面的特性。以上两个定义完全相反，第一个坚持完成日常交易，另一个则旨在实现属性设计的端到端目的。

如，工资单中的员工主数据包含如此多的属性，其中很少有必要用于计算每月付款。如果所有这些字段都正确存在，则足以运行工资单，并且这将满足数据质量的第一个定义。进行人力规划、技能规划、动态工作分配、人力的有效利用，大部分属性都应该具有正确的数据质量，这将满足数据质量的第二个定义。

数据质量的重要性

准确的数据产生准确的分析和可靠的结果，避免浪费并提高组织的生产力和盈利能力。

可靠的数据为企业在竞争激烈的市场中提供优势，有助于系统符合所有当地和国际法规。通过充分的数据备份，可以实施全公司的数字化转型和成本节约计划。

数据质量工具（DQ）

任何 DQ 工具通常都通过采用 DQM 各个学科中的指南来进行数据清理、数据集成、管理主数据和元数据，如下所示。

• 数据治理
• 数据匹配
• 数据分析
• 数据质量监控和报告
• 主数据管理 (MDM)
• 客户和产品数据管理
• 数据资产管理

除了在创建数据时清理数据外，这些 DQ 工具还建议流程和程序在源头生成质量数据。

选择正确的 DQ 工具的方法是：

• 列举组织面临的数据问题
• 清楚了解市场上各种DQ工具的特点
• 研究使用入围 DQ 工具的利弊
• 选择正确

优点

数据质量工具提高了数据的准确性,建立对业务的信心，以冒险进行转型。扩大业务的收入、利润、新业务和生产力。减少浪费、节省成本、缩短上市时间并使业务敏捷。使企业为数字化做好准备并建立一个充满活力的品牌。