蒲公渶

2023-01-12

數據質量管理是個持續的良性循環，不斷進行測量、分析、探查和改進可全面改善企業的信息質量。通過對數據質量管理策略的不斷優化和改進，從對于數據問題甚至緊急的數據故障只能被動做出反應，過渡到主動預防和控制數據缺陷的發生。

經過數據質量測量、數據問題根因分析以及數據質量問題修復，我們可以回過頭來評估數據模型設計是否合理，是否還有優化和提升的空間，數據的新增、變更、采集、存儲、傳輸、處理、分析各個過程是否規范，預置的質量規則和閾值是否合理。如果模型和流程存在不合理的地方或可優化的空間，那么就實施這些優化。

事后補救始終不是數據質量管理的最理想方式，建議堅持以預防為主的原則開展數據質量管理，并通過持續的數據質量測量和探查，不斷發現問題，改進方法，提升質量。