收集、分析和部署数据的基本目标是做出更好的决定他观察了麦肯锡关于数据和决策文化的文章。但是仅仅拥有大量的数据是不够的。数据必须正确。而且对正确的人来说很容易得到。
虽然在当今的商业环境中，数据的关键作用得到了承认，但组织仍然不确定如何使数据可访问和可靠。数据通常存在于竖井中，没有人能真正保证其可信度。托马斯·雷德曼博士指出知识工作者会浪费50%的时间寻找数据识别和纠正错误，并为他们不信任的数据寻找确认来源。
为什么对数据的信任是这样一个问题?为什么它没有在组织中根深蒂固?为什么这不是他们文化的一部分?特别是在数据驱动的组织中?
一项跟踪企业数据计划进展的调查表明了这一点91.9%的高管认为文化障碍是主要原因成为数据驱动的最大障碍．你会同意在组织文化中引入任何变化都是具有挑战性的。特别是当它涉及到像数据质量这样的新概念以及对它的终身承诺时。建立数据质量文化的障碍是什么?正确的策略和行动计划应该是什么?
本博客讨论数据质量文化，以及如何建立对数据的信任，从而推动真正的业务价值。
什么是数据质量?
数据质量是指它适合使用。高数据质量确保数据准确地代表现实世界的实体，并能够提供可靠的见解。数据质量对于顺利运行业务、减少成本和精力浪费以及发现新机会至关重要。它也是创新和业务敏捷性的关键驱动力。
您可以根据您的领域和业务上下文以各种方式度量数据质量。有几种工具可用于测量数据质量和识别质量问题。
什么是数据质量文化?为什么它如此重要?
数据是现代商业的命脉。而可信的数据是良好业务决策的基础。就像每个人都希望使用可信数据一样，每个人都可以在建立数据信任方面发挥作用。良好的数据质量文化表明，所有涉众都清楚地理解数据质量对其业务决策的意义。他们积极地为提高数据质量和利用数据来推动更好的业务成果做出贡献。数据质量文化还意味着组织中的每个人都拥有实现数据质量目标的相同心态。
在您的组织中建立良好的数据质量文化确保:
- 可信的业务决策
- 更快速和有保障地访问相关数据
- 数据的合规存储和使用
- 简化质量和治理实践
- 对数据质量的共同承诺
建立数据质量文化的五个步骤
以下五个步骤将帮助您建立和维持数据质量文化。
1.从高层开始，每个人都上
由最高管理层参与的定义良好的战略有助于建立数据质量文化的目标。从长远来看，这也为该倡议提供了可靠的基础。
当你得到高层的支持时，组织中的每个人都很容易加入。数据生产者和管理人员通常担任数据工程师、数据管理员和DataOps团队的角色。还有数据消费者，包括业务用户、数据科学家和数据分析师。其中一些角色可以重叠并共享职责。一旦你解释了对数据文化的需求，你就会发现人们的热情正在高涨，并且自愿承担早期的任务。您还可以利用这个机会培训和提高合适的人员的技能，以便更快地采用。
如果您的组织中有任何数据破坏者，那么这一步可能已经完成了一半。数据挑衅者是直言不讳的数据公民，他们不会止步于问题本身，而是全面引发担忧。他们知道需要做一些不同的事情，并且不怕说出来。数据经理和科学家可能是显而易见的候选人，但组织中的任何人都可以成为数据挑衅者。根据Thomas Redman博士的说法，数据挑衅者是了不起的企业公民他们是伟大的变革推动者。他们可以成为数据文化的驱动力。
2.打破所有藩篱
在一段时间内，所有组织都会自然而然地陷入竖井。竖井可以是团队、工具和技术、数据存储、数据管理实践和通信。文化的改变首先要让你的团队意识到这些竖井，并提出解决方案来打破它们。manbetx1.0下载同样重要的是，要认识到数据质量不是一次性的活动，也不是一个团队的责任。
记录数据质量实践可以帮助您的团队理解它们为什么重要。每个人都能看到哪里出了问题，以及如何预防问题的发生。选择一个好的平台打破数据孤岛加快统一数据接入。具有协作工作流的工具可以帮助您解决跨组织的数据质量问题。简化组织中的沟通也有帮助。通过对所有人进行定期更新，您可以为创建数据文化建立动力。
人员、过程和技术是任何组织主动性的三大支柱。如果步骤1是关于人的，那么步骤2将向人介绍流程和技术。
3.建立一个健壮的、主动的数据质量计划
数据本身不能定义或实现组织目标。它也不能为你找到新的商机。你必须将数据转化为洞察力，首先确保你的数据适合使用。俗话说，“错误的数据导致错误的决定”是非常正确的。这些错误的决定会让你在收入、客户、合规和品牌价值方面损失惨重。
一个强大的数据质量程序可以确保您的数据被持续监控，并为分析做好准备。它可以为完美的运营提供动力，并生成持续合规的审计报告。它还有助于改善客户体验，创造新产品，推动营收增长。
一个预测性、自助服务的数据质量解决方案可以支持大规模的主动监控，甚至针对不同的源和跨存储系统的频繁迁移。您也可以检查10个提高数据质量的技巧而且加快实现价值的时间感谢您的数据质量项目取得成功。
4.启用自助服务数据质量和可操作的治理
自助服务是一种趋势。从数据到分析，自助服务使业务用户能够快速使用相关数据并有效地执行任务。他们不再依赖IT或技术用户来访问正确的数据。减少这一步意味着更快更好的决策，从而实现业务敏捷性。
启用自助服务数据质量可以让业务用户掌握主动权。他们可以快速识别问题，评估业务影响，确定优先级，并将问题分配给正确的人执行。操作化数据治理工作流有助于在整个组织中创建共享的理解和可信的数据交付。
自服务数据质量自适应治理简化获得可信见解所需的时间和精力。更快地访问可信数据和见解有助于做出近乎实时的决策，这在现代商业环境中至关重要。
5.衡量、沟通和持续改进
步骤3和步骤4关注技术和流程，使人们能够接受数据文化。第五步，也是最后一步，将人员、流程和技术再次结合在一起。以不同的方式。
任何举措的成功如果没有衡量，就无法定义。当你不断地衡量自己的进步时，你就会知道自己的位置，知道需要在哪些方面付出更多努力。由于数据质量并不局限于单个团队，因此将状态告知所有涉众可以促进参与。当你经常沟通问题和行动时，你可以积极地让每个人都参与质量改进。
持续改进是数据质量文化的核心。只有在不断测量和改进数据质量时，才能释放数据的价值。最后一个关键部分是持续记录结果。记录进展和成功给人一种成就感，并促进持续的团队努力。
当所有涉众都了解数据质量文化的内容、原因和方式时，数据质量文化就会完全嵌入到组织中。通过这五个简单的步骤，很容易建立良好的数据质量文化。
随着时间的推移，数据质量的影响会越来越大，无论是消极的还是积极的，这都反映在公司的价值上。
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的2022年数据智能指数报告指出，数据本身并没有很大的价值，但数据在上下文中可以为分析和决策提供见解。数据智能提供了这个上下文。报告还指出，拥有最高数据智能成熟度的组织可以提供3倍的好结果。新万博移动客户端Collibra数据智能云是单一最强大的集成云原生平台，使您能够达到最高的成熟度。
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