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我们总讨论企业中各部门的数据协同工作越来越复杂、越来越困难，从而在企业的数据管理工作中，经常出现了业务部门间、业务部门与数据部门（多数情况）的部门冲突，整个组织效率低下的问题。
以下一些常见的情况可能大家都很熟悉：
- 数据团队向业务部门提供的报告不一致，导致季度或年度统计或者财务预测出错。首先这将造成了数据开发返工，另外在向领导汇报时将引发了冲突，团队将因没有实现企业收入目标互相指责——也许会有人为此承担后果（如下岗）。
- 在某个会议中，一位高管通过拉动实时分析，却发现驾驶仓展示的数据过时，这让领导团队感到尴尬。然后各数据团队将积极地捍卫他们的工作流程，防止被指责为无能，引起部门间的协同冲突不断升级。
- 产品经理要求提供客户洞察，但从分析团队收到不相关或不完整的数据，从而延迟了产品决策，双方都指责对方的请求不明确和数据管理不善。
- 销售团队依靠客户数据来推动他们的销售策略，但却发现同一潜在客户的多条记录，从而导致重复的联系尝试，引起了的潜在客户反感。销售人员将数据混乱归咎于数据团队，而数据团队指出，销售团队从一开始就没有遵循适当的数据输入协议。
当然还不仅仅以上提到的，大家可以在评论中补充。那我们如何解决或者说如何缓解此类问题呢？从描述中我们可以发现，企业的数据质量情况在里面将发挥到关键作用，并可最大限度地减少因数据质量不良而造成的紧张局势。
以下是一些可参考的数据质量管理的“黄金法则”：
规则 1：不要试图掩盖问题。 俗话说，承认自己有问题是解决问题的第一步。在数据质量方面，只有公开解决数据挑战，企业才能开始实施有意义的解决方案。您不能希望不良数据消失 – 您只能正面解决它。
规则 2：将数据质量审计和纠正计划作为一项常规任务。 企业犯的最大错误之一是将数据质量问题视为一次性问题，而不是一个持续的过程。如果在流程中发现数据问题太晚，可能会给所有利益相关者带来重大挫折。数据团队往往首当其冲，因为当管道无法提供准确、及时的信息时，他们与数据使用者之间就会发生冲突。
建立定期审计程序和后续纠正计划可以防止突然或意外挑战的出现。您的团队不应在报告到期时惊慌失措，也不应等待其他部门成员（如 IT）获得准确的数据。
规则 3：将数据质量作为管理会议中的关键话题。 虽然在团队管理会议中很容易关注令人印象深刻的图表和积极趋势，但我们多久讨论一次这些视觉效果背后数据的准确性？有多少业务用户了解数据去重或记录链接等概念？当然，这些都是 IT 概念，但话又说回来，业务用户才是真正的客户数据的保管人。他们需要了解影响数据准确性和可靠性的问题 – 主要是因为他们依赖这些数据来推动营销活动、报告和关键业务决策。
将数据质量纳入定期对话，使每个人都能应对潜在挑战，并促进技术和业务团队之间的协作——从历史上看，这种协作总是脱节的。
规则 4：明确工作角色。 例如，如果要求营销和销售人员清理联系人列表，而没有提供必要的数据质量工具来完成这项工作，则会使他们失败。或者，要求您的 IT 团队为营销创建仪表板和演示文稿，而不向他们提供数据上下文，也会让他们失败。明确工作角色，并确保您的团队拥有处理数据的正确工具、流程和上下文。
规则 5：领导团队需要了解数据挑战。 领导者无法承受根据有缺陷的数据做出决策的费用，但许多人这样做，因为他们不完全了解其中的数据问题，例如导致潜在安全漏洞的重复 ID、导致潜在罚款和因不良数据的处罚，甚至直接影响底线的记录缺失和过时信息。如果领导团队不能处理这些问题，他们就有可能将业务引向错误的方向。
规则 6：制定业务一致性的质量检测规则。 我们制定了大量的数据质量检测规则，并使用专业数据质量管理工具去执行，将检测结果反馈到相关部门进行数据质量的改进及提升工作。但当前大多数检测规则是由IT团队来制定完成的，IT团队往往制定了大量的关于数据自身的准确性、一致性等维度的质量检测规则，缺乏对业务场景重点关注的数据完整性、有效性、及时性等维度的数据质量监视，另外也存在没有深入与业务方沟通关于重要业务数据的数据质量要求。需要重视数据质量检测规则的业务一致性要求，将数据质量监视及质量改进结果与业务强相关，促进业务积极参与数据质量提升计划。
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