
浅析数据治理管理体系与方法
数据真实性:数据必须真实准确的反映客观的实体存在或真实的业务,
真实可靠的原始统计数据是企业统计工作的灵魂,是一切管理工作的基
础,是经营者进行正确经营决策必不可少的第一手资料。
数据准确性:准确性也叫可靠性,是用于分析和识别哪些是不准确的或
无效的数据,不可靠的数据可能会导致严重的问题,会造成有缺陷的方
法和糟糕的决策。
数据唯一性:用于识别和度量重复数据、冗余数据。重复数据是导致业
务无法协同、流程无法追溯的重要因素,也是数据治理需要解决的最基
本的数据问题。
数据完整性:数据完整性问题包括:模型设计不完整,例如:唯一性约
束不完整、参照不完整;数据条目不完整,例如:数据记录丢失或不可
用;数据属性不完整,例如:数据属性空值。不完整的数据所能借鉴的
价值就会大大降低,也是数据质量问题最为基础和常见的一类问题。
数据一致性:多源数据的数据模型不一致,例如:命名不一致、数据结
构不一致、约束规则不一致。数据实体不一致,例如:数据编码不一