【数据治理】如何提升数据质量？| 附实战指南与模板下载
【数据治理】如何提升数据质量？| 附实战指南与模板下载
在当今数据驱动的时代，数据质量的优劣直接关系到数据分析的准确性、决策的合理性以及业务发展的可持续性。然而，数据质量问题却普遍存在，如何有效地提升数据质量成为了许多企业和个人关注的焦点。本文将为大家详细介绍数据质量的基础、规则、指标、探查、保障机制以及清洗方法，并提供实战文档和模板下载，帮助大家更好地解决数据质量问题。
一、数据质量基础
数据质量管理（Data Quality Management）是指对数据从计划、获取、存储、共享、维护、应用、消亡生命周期的每个阶段里可能引发的各类数据质量问题，进行识别、度量、监控、预警等一系列管理活动。其目的在于通过改善和提高组织的管理水平，使得数据质量获得进一步提高。
数据质量最关键的6个维度包括：
- 完整性：指数据在录入、传递过程中无缺失和遗漏，包括实体完整、属性完整、记录完整和字段值完整四个方面。
- 及时性：指及时记录和传递相关数据，满足业务对信息获取的时间要求。
- 有效性：指数据的值、格式和展现形式符合数据定义和业务定义的要求。
- 一致性：指遵循统一的数据标准记录和传递数据和信息，主要体现在数据记录是否规范、数据是否符合逻辑。
- 唯一性：指同一数据只能有唯一的标识符。
- 准确性：指真实地、准确地记录原始数据，无虚假数据及信息。
二、数据质量规则，数据质量指标
数据质量规则是数据质量最核心的内容，其设计的全面性和合理性直接决定了数据的质量。以下是一个综合了华为数据之道、工业企业数字化转型之道以及作者个人经验的数据质量规则与指标模板：
三、数据探查
数据探查是数据质量保障的重要一步，它有助于我们提前发现数据中的问题，从而避免项目反复、人员变动、交接困难等问题。以下是一些常见的数据探查项及其分析意义：
四、数据质量保障机制
为了持续提升数据质量，我们需要建立一套完善的数据质量保障机制。这包括设计量化指标、设计质量打分细则、设计分值考核、异常数据监控、指标展现以及按规则推送提醒相关负责人等关键步骤。例如，我们可以设定空值率>5%时记1分，并每日进行空值率指标预警和全部门通报，以此影响年底考核。这一机制需要根据公司的实际情况进行详细设计。数据质量保障主要有如下几个关键步骤：
设计量化指标—>设计质量打分细则->设计分值考核->异常数据监控->指标展现->按规则推送提醒相关负责人
五、数据清洗
数据清洗是对数据进行重新审查和校验的过程，其目的在于删除重复信息、纠正存在的错误，并提供数据一致性。数据清洗是存量数据质量提升的关键步骤，它可以使数据更好地支持数据分析和数据洞见。以下是一些常见的数据清洗方法和技巧：
- 不完整数据的处理：对于缺失的数据，我们可以通过填充默认值、使用插值法或根据上下文推测等方法进行补全。
- 错误数据的处理：对于错误的数据，我们需要根据数据的特点和业务规则进行修正或删除。
- 重复数据的处理：对于重复的数据，我们可以通过设定唯一性约束、使用去重算法或根据业务逻辑进行筛选等方法进行处理。