数据质量管理５要素

数据质量管理是一个长期的过程，除了选择合适的软件以外，制订数据标准、规范流程同样重要。新一代客户数据整合（cdi）软件和主数据管理（mdm）软件给数据质量的管理带来了很大方便。但是，数据质量的保证仅靠软件显然是不行的。实际上，在整个数据质量的控制过程中，人仍然是关键因素。例如，仅仅数据的录入就涉及很多人：销售人员会录入客户信息和交易数据，客户服务部门的工作人员除了录入交易数据外，还会录入所服务公司的新的联系人，订单录入人员会输入客户身份信息。同样，出于销售、市场推广、计费等原因，在公司内还会有很多人对这些数据进行修改、更新。借助客户数据整合（cdi）软件和主数据管理（mdm）软件的帮助，人们可以把上述各种在不同时期因为不同目的而生成的数据进行一定程度的整合和清理，但是要想真正长期保证数据的高质量，还必须从以下5个方面着手。

1.建立数据的标准，明确数据的定义。通常，独立的应用系统会有一个比较模糊的、有时也会有比较清晰的数据标准和数据定义。为了保证系统的正常运行，这些系统的用户必须在数据的标准和数据的定义上达成一致。不过，这些标准和定义大多数时候与企业中其他系统中的数据标准和定义并不一致。因此，需要从整个企业的角度出发，建立统一的数据标准和数据定义，同时，整个企业必须就这个数据标准和数据定义达成共识。这一句话说起来容易做起来难。因为人通常本能地会拒绝改变，改变数据标准和定义并不是轻而易举的。为此，强烈建立在企业中除了设立一个高管级别的数据质量管理委员会外，还需要选定一个执行能力强的项目负责人，需要他推动相关人员接受新的数据标准和定义。

在具体建立新的数据标准和数据定义时，需要仔细权衡，哪些定义和标准是出于企业内部的原因（比如出于方便、习惯等）制订的，哪些定义和标准是因为要有效反映外部的真实世界而制订的。相对而言，前者更容易执行一些。