数据治理框架

数据质量管理目标

在数据治理中提到的数据质量管理目标主要包括以下几点：

确保数据的准确性：

准确性是数据质量的核心要素之一，它要求数据必须真实地反映实际情况，避免误导或产生歧义。在数据治理过程中，通过制定严格的数据采集、存储和处理标准，以及建立数据校验和验证机制，可以确保数据的准确性。

保证数据的完整性：

完整性是指数据在采集、存储和处理过程中，没有发生丢失或遗漏的情况。在数据治理中，需要建立完善的数据管理流程和机制，确保数据的完整性和一致性，避免数据丢失或遗漏对业务决策产生负面影响。

维护数据的一致性：

一致性是指数据在不同来源和不同时间点之间保持一致。在数据治理过程中，通过建立数据标准和规范，以及实施数据质量管理策略，可以确保数据在不同部门和系统之间的一致性，提高数据的可信度和可用性。

确保数据的时效性：

时效性是指数据需要及时更新，以反映最新的业务状态和变化。在数据治理中，需要建立数据更新和维护机制，确保数据的时效性和准确性，为业务决策提供及时、可靠的数据支持。

组织与角色

数据质量组织

数据质量组织通常包括以下几个关键部门或团队：

数据管理部门

1 主要负责企业数据资产的全面管理，包括数据的收集、存储、处理、分析和分发。

2. 制定数据管理策略、流程和标准，以确保数据的质量和安全。

数据质量团队

1. 专注于数据质量的监控、评估和改进。
2. 实施数据质量检查、校验和验证，以及数据清洗和转换等工作。
3. 定期生成数据质量报告，向管理层和业务部门提供数据质量状况和改进建议。

业务部门

作为数据的使用者和提供者，业务部门对数据质量负有重要责任。需要确保提供的数据准确、完整、一致和及时，并积极参与数据质量改进活动。

数据质量角色

在数据质量管理过程中，通常包括以下几个关键角色：

数据管理员

1. 从业务和技术角度查看数据，并与最终用户和开发人员交互以定义、描述、组织和分类数据集。
2. 建立和维护数据模型，制定命名约定、存储定义和业务规则约束。
3. 在没有数据治理团队的企业中，通常会带头制定和实施旨在确保数据安全、质量和正确使用的治理政策、程序和最佳实践。

数据建模者

1. 负责构建概念、逻辑和物理数据模型，这些模型成为企业数据存储的基础。
2. 与数据管理人员和业务用户合作，收集设计和记录数据模型所需的信息。
3. 不断更新和修改模型，以随着企业中数据集和业务需求的变化使模型保持最新。

数据架构师

1. 负责开发数据架构，这是企业数据管理框架的蓝图。
2. 了解最新的数据管理、存储和处理技术，帮助业务用户和IT人员选择和实施系统。

ETL开发人员/数据集成工程师

1. 负责数据的提取、转换和加载（ETL）处理，确保数据从源系统准确、完整地加载到数据仓库中。
2. 进行数据清理和验证，以确保数据质量水平满足要求。
3. 创建ETL和其他数据集成过程的文档并根据需要进行更新。

数据质量分析师

1. 负责识别错误、异常和其他缺陷，这些缺陷会损害数据质量，并最终影响其对企业的商业价值。
2. 从数据质量的各个方面评估数据集，例如准确性、完整性、一致性、一致性和重复数据的缺失。
3. 一旦发现数据问题，数据质量分析师就会努力解决这些问题，以提高数据可靠性并确保最终用户能够访问可信数据。

数据质量管理流程

数据质量规划

定义高质量数据：

1. 结合业务战略和目标，识别关键数据需求。
2. 与利益相关方沟通，识别痛点、风险和业务驱动因素。
3. 通过盘点数据资产和数据流通环节，评估高质量数据的标准。

识别关键数据和业务规则：

1. 从业务使用角度出发，对数据资产进行梳理，筛选出关键数据内容。

2. 通过主数据的定义，识别核心业务数据内容。

3. 与数据利益相关方共同评审，确定数据质量管理的阶段性范围。

   定义数据质量管理过程中的规范：

4. 根据数据质量评估结果，确定数据质量改进的目标和优先级。

5. 设计数据质量改进方案，包括数据清洗、数据转换、数据校验等策略。

6. 制定数据质量管理的规章制度和流程，以确保数据质量的持续改进。

数据质量评估

定义评估目标和范围：

1. 确定需要对哪些数据进行评估，定义评估范围。
2. 确定要评估的数据，挑选重要的数据字段进行评估。
3. 识别数据的用途和使用者，确定数据的关系人，包括业务和系统。

定义数据质量评估指标：

1. 指标包括完备性、唯一性、及时性、有效性、准确性和一致性。
2. 根据业务和数据实际设计具体的评估指标。
3. 定义数据质量规则，在指标的基础上，明确指标下需要有哪些规则来评价数据，包括面向表的规则和面向字段的规则，以及通用规则和面向业务的规则。

数据质量实施

执行数据质量并评价

1. 通过平台工具，对数据进行清洗和转换，以消除错误和异常值。
2. 实施数据校验策略，如格式校验、业务规则校验、逻辑关系校验等，确保数据的准确性和一致性。
3. 对清洗和校验后的数据进行验证和测试，以确保数据质量改进方案的有效性。
4. 记录数据质量问题，形成数据质量问题清单。

数据质量监控与维护

建立数据质量监控体系：

1. 设置监控指标、阈值和报警机制。
2. 定期对数据进行抽样检查和质量评估。
3. 对监控结果进行分析和处理，及时发现并解决数据质量问题，防止问题扩大或影响业务决策。
4. 防止问题扩大或影响业务决策。
5. 持续优化数据质量管理流程，根据业务需求和数据标准的变化，及时调整数据质量管理策略和流程，不断探索和优化数据质量管理方法和技术手段。

数据质量改进

1. 对数据质量监控中发现的问题进行记录和跟踪，确保问题得到及时解决。
2. 确定改进的投资回报率，包括受影响的数据关键性、数据量、数据龄期、受影响的业务流程数量和类型、受影响的消费者数量以及与问题相关的风险等。
3. 设计数据质量控制操作程序，包括检查和监控的频率及方式、质量问题评估方式和整改方式。
4. 根据数据质量需求，确定当前数据质量的水平。
5. 针对不同质量问题，制定不同的质量整改方案，如源头修改、补录、技术修复和遗留问题管控等。

定期召开数据质量会议，分享数据质量管理经验，讨论数据质量问题及改进措施。