数据治理和数据质量:改进你的数据策略

2023年07月26日 由 Camellia 发表 923472 0
通过有效的数据质量和数据治理实践提升你的数据战略。了解它们的区别以及如何成功整合这些策略。

数据质量和数据治理描述了企业数据管理策略的不同部分,但它们并不是相互排斥的。 它们可以通过提供更好的企业资产可见性来帮助企业提高利润,同时提高效率和运营改进,从而提高业务敏捷性。 此比较定义了这两个术语,解释了它们的差异,并介绍了如何同时使用数据质量和数据治理的最佳实践。

[caption id="attachment_56231" align="aligncenter" width="740"] 图片来源:Dmitry/Adobe Stock[/caption]

什么是数据治理?


数据治理是在企业内部建立、协调和保护数据的过程。它旨在确保数据的收集、存储、处理和处理方式的一致性。

数据治理涵盖了有效管理企业数据以利用其进行业务决策所需的策略和流程。它还为在不确定的监管环境中经营的企业管理风险提供了框架。

简而言之,数据治理是关于管理企业的所有信息资产的过程—不仅仅是数据,还包括文档、应用程序、网络、配置和元数据。

有各种数据治理软件,可以让你控制数据的有用性、可用性、完整性和安全性。我们对顶级数据治理工具进行了评估,包括它们的功能、优势和弱点以及定价,以便选择最佳选项。

为什么数据治理很重要?


数据治理非常重要,原因如下:

1.合规性:它确保企业遵守诸如GDPR之类的法律法规,帮助其避免巨额罚款和处罚。

2.一致性:它提供了一种在组织内部处理数据的一致方法。

3.安全性:它在保护敏感数据免受潜在泄露的过程中发挥关键作用,减少风险。

4.信任:它建立了对数据的信任,利益相关方可以确信数据得到正确管理、及时更新和准确性。

5.提高效率:它通过消除数据的不必要重复和优化与数据相关的过程,提高了运营效率。

6.更好的决策:高质量、可靠的数据有助于更好地进行战略规划、决策和衡量企业各个部门的整体绩效。

什么是数据质量?


数据质量是衡量数据完整性、准确性、相关性、及时性、一致性和可信度的标准。如果数据具备所有这些特征,那么它被认为是高质量的。具有高质量数据的企业可以更好地决策公司的发展方向,实施战略以及利用可用的数据取得成功。

为了确保数据质量,有必要使用最佳的数据质量软件,因为数据质量的任何缺陷都可能导致糟糕的决策。数据质量越高,其价值就越大。

为什么数据质量很重要?


确保数据质量不仅是一件好事,也是任何数据驱动方法或业务的一个重要方面。管理数据质量可以导致:

1.准确的决策:高质量的数据导致更好的决策流程,通常涉及跟踪绩效、预测未来结果和识别潜在问题。

2.资源优化:通过确保数据质量,企业可以避免在错误数据上浪费资源,并帮助更有效地利用资源。

3.客户体验:准确和最新的数据可以帮助企业了解客户及其偏好。

4.成本降低:数据质量差可能导致昂贵的错误和重复工作,因此通过投资于数据质量,企业可以将错误和相关费用降至最低。

数据质量不仅仅是一个短期问题,它影响着企业的长期成功和发展。通过保持高水准的数据质量标准,企业可以确保自己对未来的挑战和机遇做好充分准备。

数据治理和数据质量之间的主要区别是什么?


数据治理侧重于人员、流程和技术的总体数据管理活动。其应用包括设计健全的信息存储方法,管理信息的生命周期,识别需要纠正或删除的信息,指定负责数据治理的人员,并投资技术以帮助维护数据治理。

另一方面,数据质量侧重于通过识别个别信息中的数据问题或不一致性,例如姓名或地址,更细节地解决信息准确性问题。它还涵盖了设计和执行特定过程以确保数据准确、一致、相关和完整。


数据治理和数据质量是如何重叠的?


数据质量是数据治理的重要组成部分,但不应被视为对治理的替代品。数据质量和治理之间的关系是共生的,它们是实现健全的企业数据管理所必需的。

在缺乏良好的数据质量实践下,企业将难以维护完整、准确的信息,这些信息可以为其他企业流程提供输入。管理不善的元数据也会通过引入报告工具中的不准确性来破坏商业智能计划。此外,数据质量差使从原始数据中提取洞察变得困难。

因此,企业必须在数据管理的这两个重要组成部分之间找到适当的平衡。仅仅拥有其中之一是不够的,企业必须在实施强大的数据治理策略的同时,实施强大的数据质量策略。

如何为企业整合数据质量和数据治理?


通过战略决策、运营努力、持续监督和创新的意愿,可以实现数据质量和数据治理目标。实施数据质量和数据治理策略通常涉及以下内容:

1.盘点企业的数据,了解拥有什么、它们位于何处、它们如何到达那里、谁在哪个业务流程中使用它们、使用它们的频率及原因。

2.利用这些信息确定需要首先处理的最关键数据集。

3.通过定义将衡量改进的KPI来改进最关键的数据集。

4.通过基于这些KPI创建行动计划,确定自动化或效率的机会。

5.确定是否执行治理策略,并确定是否需要更新或创建策略。

如果数据治理无效,可能无法达到高水平的数据质量。相反,如果数据质量低或不存在,企业无法实现有效的数据治理。确保两者都到位,才能获得期望的结果。

 

来源:https://www.techrepublic.com/article/data-quality-vs-data-governance/
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