数据质量和数据治理:从哪里开始?

数据质量和数据治理组织来说都是不可或缺的,想成为数据驱动。都可能是独立的实践,但本质上是相关的。通常,组织购买数据质量工具希望它能解决他们的问题与数据准确性和信任。然而,他们首先需要数据治理创建企业级的数据质量的基础。

在这篇文章中,我将讨论两者之间的协同作用和组织需要的原因数据治理提高数据质量。

数据质量和数据治理的区别

数据质量描述的准确性、完整性、一致性和其他属性的数据。组织需要高质量的数据,他们可以信任做出重要的决定。没有高质量的数据,组织不能成为数据驱动的,因为他们不能信任他们的数据。信任的缺乏阻碍了组织使用他们的数据进行有效的业务决策,导致效率低下,错过了机会,最终,经济损失。

数据治理是实践和过程的集合标准化和自动化数据在一个组织的管理和使用。它是一个权力和控制组织的管理体系数据资产。数据治理的合作提供了一个框架通过一个共同的语言。队友内部和跨部门沟通使用相同的术语和分析相同的数据。另外,明确的角色和职责消除混乱使数据流程和协作容易遵循。

这些策略重叠吗?

简而言之,你不能有数据质量没有良好的数据治理。组织需要适当的数据治理甚至之前就应该考虑另一个企业级数据质量工具。

组织使用数据治理的原因。数据治理影响安全、隐私、准确性、合规、角色和职责、管理、集成,和更多。组织使用数据治理

  • 增加透明度数据,它的使用,其可用性和管理
  • 标准化数据系统、政策和程序
  • 解决数据问题
  • 确保监管和组织合规

所有这些任务都是直接要求提高监测数据质量。良好的数据治理带来了数据的创造者和数据用户在同一平台上,使沟通和共享了解数据质量。

而现有的数据可能需要一个大规模的改革,以改善其质量、经验可用于调整为新员工培训的新数据数据治理的政策和程序。

从这个角度看,重叠,数据治理策略和数据质量完美的意义。

成功地将数据质量和数据治理

所以数据团队应该开始要提高数据质量和数据治理?组织有成千上万不同的数据元素。哪一个他们应该关注吗?哪些可以排除范围?哪些业务做出最大的影响,应该先管理吗?

数据团队可以从两个不同角度解决这些问题:

  • 关键数据元素:识别关键业务;这可能是一个监管报告,一个立方体或KPI。
  • 数据值:估计数据质量差的保质期,或者换句话说,与坏质量相关的风险;首先关注这些地区最高的风险。

在这两种情况下,一旦组织检测和优先领域的焦点,他们可以使用数据治理管理创建一个协作框架定义策略,业务规则,和资产质量控制提供必要的数据。是必要的It和业务用户在同一页和协作定义和提高数据质量和数据使用。

例如,数据所有者可以定义关键系统和过程,而业务用户可以说明标准应该坚持当它穿过的数据系统。这就是政策、需求和业务规则将被创建并达成一致。

一旦你知道如何通过组织和数据流的标准是什么,要求数据质量团队将这些标准转化为数据质量规则和运行它们在这些系统中的数据是更具流线型。

使数据质量与数据治理的能力

一旦组织决定了它应该集中的数据质量工作(而不是试图概要文件的一切),业务分析师可以开始确定数据错误。看到错误解决快速维护和恢复他们的信心至关重要。

一个数据帮助台方便解决数据问题。这是一个数据服务管理的重要组成部分,一个高级成熟度状态中所有员工的一个组织获得一个中心所有的数据都是记录的地方。数据帮助台支持组织相关问题有效地处理所有数据,使用数据治理组织、角色,和职责。这些数据治理功能帮助确保信任一个组织的数据业务分析人员可以确定他们使用最好的数据可信的数据驱动的决策。

尽管数据质量和数据治理是两个不同的学科,并行工作。事实上,有一个强大的数据治理的基础是至关重要的成功的数据质量。没有数据治理,组织不能信任他们的数据,因此,不能保证数据的质量。数据治理是保证获得最高质量的第一步数据通过提供必要的上下文和理解在你的数据。

当数据质量是数据治理的基础之上,实现数据质量提供质量的远不止一个简单视图。它提供了一个视图的上下文中的质量业务如何使用数据,使数据管家来识别需要解决的问题,使假设分析,最终为业务分析师和数据科学家提供更准确的数据进行分析。提高数据质量,数据治理的最重要的好处38%的500多名企业高管的调查在北美和欧洲。

数据治理为基础和数据质量,组织可以确保他们的数据是准确的,值得信赖的,和安全,从而使数字转换在整个企业。

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