大数据质量管理策略有哪些

来源:中琛源 浏览次数: 更新时间:2020-08-12 09:50:32

  一种数据质量策略,从建立数据质量评价体系、落实质量信息的采集分析与监控、建立持续改进的工作机制和完善元数据管理4个方面,多方位优化改进,最终形成一套完善的质量管理体系,为信息系统提供高质量的数据支持。

大数据质量管理策略有哪些


  1、信息系统数据质量


  信息由数据构成,数据是信息的基础,数据已经成为一种重要资源。对于企业而言,进行市场情报调研、客户关系维护、财务报表展现、战略决策支持等,都需要信息系统进行数据的搜集、分析、知识发现,为决策者提供充足且准确的情报和资料。对于政府而言,进行社会管理和公共服务,影响面更为宽广和深远,政策和服务能否满足社会需要,是否高效地使用了公共资源,都需要数据提供支持和保障,因而对数据的需求显得更为迫切,对数据质量的要求也更为苛刻。


  2、大数据环境下数据质量管理面临的挑战


  随着三网融合、移动互联网、云计算、物联网的快速发展,数据的生产者、生产环节都在急速攀升,随之快速产生的数据呈指数级增长。在信息和网络技术飞速发展的今天,越来越多的企业业务和社会活动实现了数字化。


  大数据时代下的数据与传统数据呈现出了重大差别,直接影响到数据在流转环节中的各个方面,给数据存储处理分析性能、数据质量保障都带来了很大挑战。由于以上特性,大数据的信息系统更容易产生数据质量问题:


  (1)在数据收集方面,大数据的多样性决定了数据来源的复杂性。来源众多、结构各异、大量不同的数据源之间存在着冲突、不一致或相互矛盾的现象。在数据获取阶段保证数据定义的完整性、数据质量的可靠性尤为必要。


  (2)由于规模大,大数据获取、存储、传输和计算过程中可能产生更多错误。采用传统数据的人工错误检测与修复或简单的程序匹配处理,远远处理不了大数据环境下的数据问题。


  (3)由于高速性,数据的大量更新会导致过时数据迅速产生,也更易产生不一致数据。


  (4)由于发展迅速,市场庞大,厂商众多,直接产生的数据或者产品产生的数据标准不完善,使得数据有更大的可能产生不一致和冲突。


  (5)由于数据生产源头激增,产生的数据来源众多,结构各异,以及系统更新升级加快和应用技术更新换代频繁,使得不同的数据源之间、相同的数据源之间都可能存在着冲突、不一致或相互矛盾的现象,再加上数据收集与集成往往由多个团队协作完成,期间增大了数据处理过程中产生问题数据的概率。


  3、数据质量管理策略


  为了改进和提高数据质量,必须从产生数据的源头开始抓起,从管理入手,对数据运行的全过程进行监控,密切关注数据质量的发展和变化,深入研究数据质量问题所遵循的客观规律,分析其产生的机理,探索科学有效的控制方法和改进措施;必须强化全面数据质量管理的思想观念,把这一观念渗透到数据生命周期的全过程。


  中琛魔方大数据分析平台表示数据质量管理的最终目的不仅仅是为了获得高质量的数据而提高数据质量,而是为了实现依赖于高质量数据的业务成果。

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