数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
一、建立数据标准及机制，适配度量评估
数据标准和规范是数据质量提升的基石，为数据全生命周期的管理，提供明确的指导框架。同时，为确保数据符合质量标准，需要建立数据质量评估模型，依据成熟度开展定期评估改进。
1、搭建数据管理框架及各类规范标准
（1）全方位识别和制定组织数据管理制度体系，从数据收集、应用、安全、质量、资源等各个领域进行评估，确保每个环节都有明确的标准和规范；
（2）确保规范实施与持续改进，通过定期培训员工，执行检查及考核，确保规范执行有效，提升组织的数据标准化管理水平。
2、建立多维度、多规则的数据度量评估模型
- 分析行业标准：如中国信通院、金融标准、卫生标准等，形成完整的数据质量评估模型。该模型应覆盖数据准确性、完整性、及时性、一致性、唯一性等维度。
- 维护和更新：定期审视和更新评估标准，确保其适应不断变化的业务需求和技术环境。
3、结合组织数据治理成熟度，选择适配维度及规则开展度量评估
- 根据组织需求定制评估方案：根据不同组织的业务需求，选择适合的维度及规则进行数据质量评估。
- 结合行业及数据特性：制定详细评估指标，衡量评估周期，逐步建立全面的数据管理方法论，确保评估结果准确可靠。
二、聚焦高性价比突破项，布局轻重缓急
数据质量提升依赖于管理标准和机制的有效执行。大部分组织都是从业务开展过程中逐步构建起系统的数据治理体系。建议在制度建设初期，以高效能的治理项目为主，取得试点成果后再逐步推广应用。以下步骤可供参考：
1、开展调研，收集痛点：通过调研、访谈和收集不同部门的数据使用情况，整理和分析数据质量的主要问题和瓶颈，识别关键痛点。
2、开展评估，识别问题：利用数据质量评估模型对数据进行全面评估，包括基础数据质量和业务影响评估。通过评估结果，精准识别出需要重点治理的问题。
3、确定原因，排定顺序：在识别数据质量问题的过程中，深入分析问题的根本原因，确定哪些问题对业务影响最大，哪些问题最容易解决，并据此排定处理的优先顺序。
4、制定方案，开展行动：针对识别出的优先问题，制定详细的改进方案。方案设计应包括事前评估、事中监控和事后检查，明确每项行动的目标、责任人和时间计划。
5、实施控制，保证效果：为确保数据质量治理的持续效果，建立健全的控制和监控机制，定期进行数据质量检查和审计，并根据结果不断改进和优化。
三、定向突破疑难杂症，夯实举措落地
通过数据质量检测评估和摸底后，已基本掌握组织整体的数据健康状况，对于很难根治的疑难杂症，建议采用定向治理的方法。
1、精准问题溯源：
运用质量回溯方式，结合自动化工具或算法，快速定位问题数据，梳理归类问题，为后续治理积累样本。
步骤：
- 使用自动化工具对数据进行监测，识别数据异常。
- 对问题数据进行详细分析，确定问题的性质和范围。
- 记录和分类所有问题，为后续处理提供依据。
2、联合排查解决问题：
当数据问题识别归类后，深入分析数据生成、处理和存储的各个环节，当涉及多系统多部门时，需共同排查识别根因，对解决方案达成共识后实施。
步骤：
- 组织跨部门联合团队，对数据问题进行详细排查。
- 追踪数据问题的来源，找出根本原因。
- 讨论并制定跨部门的解决方案，确保所有相关方都能执行。
3、优化规则积累沉淀：
解决了疑难问题后，需要抽取共性解决方案转化为可复用的规则和流程，在组织内宣贯执行，避免同类问题发生。
步骤：
- 将解决方案形成文档，作为标准流程和规则。
- 定期培训员工，确保新规则和流程被正确理解和执行。
- 建立反馈机制，持续优化规则和流程，确保其有效性。
四、下钻数据监控体系，从源闭环改进
数据质量需从源头抓起，通过技术手段进行监控及预防，可参考步骤如下。
1、完善的数据监控体系：
建立或升级端到端的数据监控体系，明确基础技术要求、阈值设置、告警要求等，初期可从关键节点监控及告警切入，再逐步完善。
步骤：
- 制定详细的数据监控标准和规范。
- 配置监控工具，设置关键参数和阈值。
- 定期审核和更新监控参数，确保其有效性和覆盖面。
2、源头入手重点监控：
随着监控体系完善，应优先对数据生成、导入或产生问题的源头进行监控，对核心链路增加语音告警等手段，实现全天候自动值守。
步骤：
- 识别和分析数据问题频发的源头环节。
- 针对这些环节，配置专项监控措施。
- 建立告警和响应机制，确保问题能及时被发现和处理。
3、技术支撑闭环保障：
持续升级保障技术，降低业务或公共系统接入监控体系的成本，定期组织应用培训，提升系统接入的覆盖度及问题单闭环跟进。步骤：
- 引入和升级先进的数据监控和分析工具。
- 定期培训相关人员，确保其熟练掌握新技术和新工具。
- 建立技术支持团队，负责日常监控和问题处理，确保监控体系的持续高效运行。
五、提升数据质量意识，红线绩效联动
数据质量的提升离不开组织环境，这项工作不仅涉及技术层面的改进和管理制度的完善，还包括组织上下数据意识的提升，对触碰数据红线事件应严肃处理。
1、高层支持全员参与：组织高层的重视和支持是数据质量文化建设的关键。通过集团大会、战略目标分解、年度工作部署等方式，强调数据治理的重要性及工作事项，确保全员理解和参与。
2、数据质量意识教育：将数据质量纳入企业文化，培养全员对数据质量的重视程度。通过培训、研讨会、工作坊等形式，提高员工对数据质量重要性的认识，形成自上而下的质量意识。
3、红线抽检绩效应用：根据数据管理机制，设置数据质量的红线项，利用定期抽检机制，发现问题并依据相应惩罚措施进行绩效应用。确保数据质量问题能及时发现和解决，推动全员重视数据质量。
六、总结
核心在于构建一套全面的数据质量管理框架，为数据全生命周期管理建立标准和评估机制、识别并优先解决高性价比的问题、专项突破反复出现的疑难杂症、全面提升全员数据质量意识。随着信息化技术飞速发展和组织文化提升，数据质量管理和监控将更加依赖智能化、自动化的技术手段,坚持数据质量提升，组织才能在激烈的市场竞争中保持领先地位，实现可持续发展。
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