了解 DQM
数据质量管理（DQL）：
在这个新生的一代中，一切都是以数据为基础的，一个小数据在整个系统中也起着重要的作用。
数据质量管理或 DQM 是我们以有组织的方式获得的数据集，用户可以相应地访问该数据。在这些数据中，有合适的人、流程有助于更好地做出技术决策。
它是如何工作的？
- 定义 -
在此，我们必须定义改进数据质量的业务目标，例如利益相关者、受影响的业务流程和数据规则。 - 评估 -
我们必须评估客户的现有数据，这些数据具有关键属性的独特价值。 - 分析 -
所有评估的数据都应该用准确的值进行适当的分析。 - 改进 -
在分析的基础上，如果需要，我们必须制定数据计划。 - 执行 -
对于一个成功的数据集，我们必须实现上述所有过程，这也是该过程的重要组成部分。 - 控制 -
控制数据访问以进行分析的过程。
数据质量管理的角色和职责：
它因用户在其行业或组织中的工作方式而异。作用是提供准确的数据并以有组织的方式确保用户的需求。以正确和安全的方式长期满足客户需求的决心。
数据质量管理需求：
这对于建立良好的商业组织非常重要。它为组织进一步发展意志奠定了基础，也使我们能够坚定地理解每一个信息。有组织的数据会导致组织的福祉和更好的决策。
我们拥有的数据越准确，发生的业务危机就越少。
数据质量管理基础：
- 数据战略与治理
- 标准
- 一体化
- 质量
用于衡量数据质量的维度：
- 准确性 -
准确性最重要，一个组织永远不能处理不正确的数据，我们也不应该向任何人或任何地方提供错误的信息。 - 相关性——
收集的数据应满足组织或客户的需求。它应该是相关的。 - 完整性——
我们无法向某人提供缺失的数据。如果提供了所需数据，则可选数据可能不完整。 - 及时性——
这是指更新的数据。我们有时可能不会更新我们以前的数据，通过这些数据我们可能会遇到实时数据的问题。支持政策体系的及时性很重要。 - 独特性——
任何系统都不能接受数据集的重复性。每个数据都有自己的身份。在业务中需要进行数据调查，重复的数据集会导致整个系统或组织的混乱。 - 一致性 -
用户的一致视图与他们的实时数据相匹配。
维护数据质量管理的举措：
不规则和质量差的数据与用户无关。为了提高数据质量，数据生命周期负责。它包括实施它的几个过程、理解、策略和技术。
它需要几个步骤：
- 我们必须定义我们的数据集。数据如何工作？数据与什么相关？
- 在一堆数据中搜索错误从未如此简单。有时我们无法快速捕捉到错误，因为我们应该分析来自数据来源的基础数据，例如从外部源发送不需要的数据的目的。
- 然而，准确的数据看起来，但有时我们经常会犯错误。数据集应无错误地提供。为了衡量错误，有一些工具可以帮助我们更轻松地工作并防止我们面临进一步的危机。
数据质量管理工具：
这些是数据质量管理平台的一些列表。
- 阿塔卡玛
- 信息系统
- 信息图表
- 创新系统
- 甲骨文
- 树液
- SYNITI
- TALEND
然而，保持高质量的数据似乎非常困难，但建立一个组织很重要，防止大混乱。有了好的、准确的高质量数据集，业务就可以毫无困难地完美运行，并且可以不断获得利润。