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、定义数据质量指标
可度量行、业务相关性、可接受程度、可控性、可跟踪性、数据认责制度/数据管理制度，前面提到的主要是数据质量指标要求，数据认责制度/数据管理制度则是要求将数据管理落实到相关岗位角色，以便进行纠错。据统计数据质量问题76％来自数据录入错误，53％来自源系统的变化，48％来自数据迁移或项目改建，46％来自用户不同的期望，26％来自系统错误；绝大多数管理者认为IT人员应该对数据质量负责，实际上最该负责是用户，数据认责在后来的数据治理框架中也不断被强化和重视，数据认责的主要内涵是确定数据治理工作的相关各方的责任和关系，包括数据治理过程中的决策、执行、解释、汇报、协调等活动的参与方和负责方，以及各方承担的角色和职责等。因此数据质量管理中也要纳入数据认责管理。
二、定义数据质量业务规则
定义数据质量业务规则，包括了数据缺陷的识别和分类，自动通知或预警，并建立缺陷数据纠正机制。并对数据缺陷的分类做了一些详细的说明，包括值域成员业务规则，定义一致性业务规则，值域一致性规则，格式一致性规则，映射一致性规则，精确度验证、唯一性验证、及时性验证等等。
三、测试和验证数据质量需求
这里面提到的主要是通过数据剖析工具将上述规则进行验证，并建立数据质量基线。
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数字化转型网数据专题包含哪些内容
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。
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