数字化时代下，如何提升数据资产质量

笔者今天分享数据治理中常碰到的数据质量问题和改善方法。数据作为企业重要的资产之一，数据已成为企业和机构运作的重要基础。其质量问题直接影响到企业的决策、业务运营等方面。数据的错误、缺陷和不完整性不仅影响了数据使用效率和决策质量，也在企业中产生了一系列的问题，如导致错误决策、增加管理成本、影响客户体验、降低品牌声誉等。因此，采取有效的方法，优化数据质量，提高数据利用价值，一直是企业管理者和数据管理人员关注的焦点。

一、数据治理中常存在的数据质量问题

1、数据完整性问题：数据缺失和错误是影响数据完整性的两大核心因素，数据在采集、处理和分析等过程中可能会产生一系列的问题，例如数据丢失、重复、不一致等。这种情况下无法进行全面的数据分析。

2、数据准确性问题：数据中存在错误、源数据更改、数据意义的不清晰以及数据格式的混乱等问题可能会影响数据的可靠性和正确性，可能导致信息的误解或者做出错误的决策。

3、数据一致性问题：数据标准化对于提升有关数据的可比较性和可用性尤为关键。然而，数据来源的分散性和多样性常常使得企业内部缺乏统一标准，同一数据在不同场景下有着不同的表现形式，可能导致信息误解或错误的决策。

4、数据安全问题：数据泄露、入侵和破坏是数据安全性的主要障碍。此外，在共享数据资源时，访问权限的管理也是一个重大挑战。

二、解决数据质量问题需要应对哪些挑战

解决数据质量问题是一件系统性、长期性的工作，需要面临多方面的挑战，主要有以下几方面：

1、数据来源分散：对于来自多个不同来源的数据，无法通过单一的数据管理系统来处理和维护数据。

2、数据复杂性：现今很多企业，在日常运营中采集了大量、结构复杂而且数量庞大的数据，给数据质量管理带来了非常大的挑战。

3、数据管理成本高：数据质量管理需要专业人员和技术支持，因此，遇到问题时追查问题的时间和成本都非常高昂。

4、应用场景的多样性：数据被用于许多不同的应用场景，例如统计分析、决策支持等。不同的应用场景对数据质量的要求也不同，这就需要针对不同的应用场景进行不同的数据处理。

三、提升数据质量的方法有哪些

为了解决数据质量问题，我们需要采取一些措施来提高数据质量。下面是一些实践经验方法：

1、数据清洗：数据质量的基础是数据准确性和完整性，数据清洗是保证数据准确性和完整性的重要手段。具体而言，包括以下几个方面。

（1）去除缺失值。对于包含缺失值的数据，需要进行处理，可以选择填充或删除，填充的方式可以根据业务需求进行选择。

（2）去除异常值。异常值会影响数据分布，需要进行剔除或修正。

（3）标准化数据。标准化可以让数据更易于理解和比较。

（4）去除重复数据。重复数据会影响数据的统计分析和建模等，需要进行删除或合并。

2、数据整合：将分散的、有多样性的数据整合成一个规范化、统一的数据集，以提高数据的可靠性和可访问性。

3、数据标准化：标准化可以使数据更易于理解和比较，为后续的数据分析奠定基础。

4、数据监控：数据质量监控是保证数据质量的重要手段。在数据采集和处理过程中，需要对数据进行监控，及时发现问题并进行处理。具体而言，数据质量监控可以从以下几个方面入手：

（1）数据完整性。检查数据是否完整，是否存在缺失值。

（2）数据准确性。检查数据是否准确，是否存在错误或异常值。

（3）数据一致性。检查数据是否一致，是否存在重复数据或数据不一致的情况。

（4）数据安全性。检查数据是否安全，是否存在泄漏风险。

5、数据评估：对数据进行评估以综合地评估数据的质量。评估方法可以根据业务需求进行选择，如基于规则、基于样本、基于统计等。

6、数据改进：数据质量改进是保证数据质量的重要环节，根据数据质量评估的结果找出存在的数据质量问题并进行修改，从而提高数据的质量，可以采用如下方法：

（1）数据采集过程中加强控制，尽可能避免数据质量问题的产生。

（2）对数据进行清洗和整理，保证数据的准确性和完整性。

（3）对业务流程和数据采集过程进行优化，减少数据质量问题的发生。

（4）加强数据质量监控，及时发现和处理数据质量问题。

7、数据安全保障：通过加密、认证等安全机制，保障数据的机密性、完整性和可用性，防止非法使用和入侵。

四、举个数据质量例子

假设一家电商网站有大量的用户数据，但是因为数据来源分散、数据复杂多样、数据管理成本高等原因，导致存在许多数据质量问题。例如，有的用户信息不完整，有的是错误的信息，还有的是重复的数据，给网站的业务运营和用户体验带来了不利的影响。该如何提高数据质量呢？

1、数据清洗：首先，需要对用户数据进行清洗，删除重复的数据，填补缺失的信息，以及修正或排除不正确或错误的数据。

2、数据标准化：其次，需要对数据进行标准化处理，包括规范化用户信息的格式、定义各个属性的含义和取值范围，以及统一用语和单位等方面。

3、数据分类：然后，需要根据不同属性对用户数据进行分类，例如按照地域、年龄、性别等属性对用户进行分类，以便后续针对性的分析。

4、数据监控：数据监控也是非常重要的，可以及时发现数据质量问题，保证数据的准确性和完整性。例如，可以定期对数据进行抽样检查，发现问题及时进行处理。

5、数据评估：最后，需要对数据进行评估，例如可以制定一套数据质量指标和评估标准，综合考虑数据的准确性、完整性、一致性等方面对数据进行评估，以确定数据质量的优化方向和优先级。

通过以上方法，电商网站可以大大提高数据的质量，从而更好地支撑业务决策和用户体验。