淺談企業的數據質量管理

董致遠

（中國人民財產保險有限公司，北京 100022）

數據質量管理是指對數據生命周期每個階段可能引發的各類數據質量問題采取的一系列管理活動。通過不斷地修正或優化來改進數據質量，繼而改進組織對數據的運用能力,并期待對企業自身的運轉和經營產生積極的影響。這其中，數據的生命周期指的是數據計劃、數據產生、數據應用到最終數據消亡的一個過程。管理活動可以是數據生命周期中與改進數據質量相關的每一項具體的管理措施，包括技術層面的剛性控制和管理層面的規章制度等，涉及事前的風險定義、事中的監控預警，事后的效果評估等具體的環節。

1 數據質量的特點

數據質量一般從4個角度來考察。

1.1 數據的及時性

失去時效屬性的數據其重要性和意義會大為降低，尤其對于在市場中激烈競爭的企業主體而言，及時性的重要意義顯得更為突出，第一時間得到的數據是把握經營情況、分析市場走勢的重要依據，是打破信息不對稱或者充分利用信息不對稱進行經營管理的利器。保證數據的及時性需要在數據提取、傳送、轉換、加載、展現的過程中予以貫徹，因此需要在技術層面建立一套具有全局性和前瞻性信息技術架構，對技術本身的依賴比較強，對技術實施團隊的要求也比較高。數據的及時性，可以是第一時間的數據采集，可以是數據高效的傳輸，還可以是對最終用戶而言最快的報表展示，因此及時性牽扯到數據傳遞的所有環節，每一個加快數據傳遞的目標都是應該盡力去達到。

1.2 數據的完整性

有意義的數據應該是一套能夠自洽的指標體系，應該盡量包含數據分析所需的所有維度的信息，并且信息之間存在清晰的邏輯校驗關系。比如從時間維度考慮，同一類數據需要有在不同時間節點上有數據加以描述，不存在殘缺和空白；從空間維度考慮，一個事實應該有足夠的數據指標來描述，盡量避免出現理論上能夠描述卻因指標采集不全而無法進一步分析的情況。

1.3 數據的一致性

和前兩個角度相比，一致性更強調了一種空間感，由于數據來自于不同的數據源或者說經過了很多環節的傳遞，這些環節之間相關的數據定義、數據的值、數據的數量都應該是保持一致的。簡而言之，同一指標在任何地方都應該保持一致，不應該出現相矛盾的地方。一致性對于業務的真實性有重大意義，對于企業后續的統計分析效果也有很大的影響，因此必須予以重視。對于企業當前的系統設計和軟件開發的實際情況而言，開發者一般都是將工作的重點放到主要業務流程的準確實現和保證開發計劃的順利實施上，系統間的數據一致并沒有得到足夠的關注，硬性地要求每個數據指標的完全一致有一定難度，也存在一些不合理性，因此需要針對具體的情景進行考慮，不能僵化地為保持一致而一致，應該在工作方法和指標范圍上有一定的取舍和靈活性，目標是保證核心指針的一致為主，從數據源頭就加強控制，力爭將風險扼殺在萌芽中。

1.4 數據的有效性

可以從兩個角度去理解，一是數據真實，如數據在正常界定的值域范圍內，不存在明顯不符合常理的數據。二是數據準確，主要指數據處理過程的準確性，不應出現計算的失誤。數據的有效性比較容易理解。但是保證數據的有效性卻是一個涉及面很廣的工作，與企業生產營銷的各個環節都密切相關。保證數據有效性可以采取的措施包括在軟件數據結構設計時要遵循科學的設計要求、在業務員記錄入時應當建立操作性規范予以指導、統計分析的結果應當嚴格校驗保證結果可信，在數據流轉過程建立多級預警體系防止蝴蝶效應等。

2 數據質量管理面臨的問題及對策

數據質量管理工作在實際開展的過程中會面臨很多的問題和困難，首先就是誰來做的問題，由于數據生命周期和企業運轉所有的環節幾乎都有關系，每個工作人員似乎都有責任提高數據質量，但實際在明確的崗位職責中并沒有這一條要求，數據質量保證往往被排在工作優先級的最后，而且這項工作難以快速體現績效，直接導致工作積極性不足。其次，有的人認為數據質量保證完全是個技術問題，應該由技術團隊來實施，這個說法也有些片面，因為很多數據問題深層次的原因是整個企業管理中存在的問題導致的，技術團隊可以保證數據采集和計算的快速準確，但數據本身表露的含義要對企業有意義有幫助才是最重要的，在信息爆炸的時代，管理者和業務員應該是數據質量保證的發起點，因為只有他們才能準確地把握和指出企業的數據需求，在海量數據中指揮技術人員去粗取精、去偽存真找到最有效的信息。因此，建議企業應該建立專門的數據質量保證團隊來處理此項工作，明確數據管理工作的責權利分配。其次數據質量保證工作應該是行政管理手段為主，技術手段為輔，重要的是發揮協調作用，成為業務與技術的結合點。過度地進行業務干預和過度地鉆研技術細節都是矯枉過正，容易陷入工作邊界模糊無所適從的陷阱中。最后需要強調的一點就是，數據質量工作是一個全局性的工作，也是一個基礎性的工作，橫向要體現生產經營和企業治理流程；縱向要有層次感，名目繁多的指標和報表、美如畫的數據駕駛艙、先進的數據軟件技術、嚴謹的管理制度都是數據應用的不同層面，必須被涵蓋到整個數據質量管理的框架中。總之，建立起一套有效的數據質量保證體系是現實需求，目前還沒有這方面權威的指南和標準，相信隨著在實踐中的不斷摸索和總結，數據質量保證工作將會產生相關的方法論和業務標準，這值得我們持續關注和跟蹤。

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