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分享|数据质量管理:质量循环
: [) c6 b0 A) w3 Y" l4 ~" f5 x* z2016-08-15
$ m7 c1 }1 ?. |, |3 i一个企业的成功取决于其产品质量,而产品质量又取决于企业做出的商业决策。同时,这些决策与其信息质量紧密相关,但信息质量又是基于数据质量的。以上四者环环相扣,密不可分。 6 A- d4 S* f+ _' X8 `
很多企业容易犯的一个错误,就是没有把数据质量问题放在业务活动的背景下考虑。如此一来,公司的利益相关者自然而然地把数据质量归结为技术层面的问题,显然没有对日常业务决策造成任何实际影响。 一个企业的成功取决于其产品质量,而产品质量又取决于企业做出的商业决策。同时,这些决策与其信息质量紧密相关,但信息质量又是基于数据质量的。以上四者环环相扣,密不可分。 因此,企业应将数据视为企业的一项资产,原因是不言而喻的:高质量数据是一个企业成功的坚实基础。& A) V5 d: N9 S4 N2 p% w) K# A
3 S9 j6 F" }1 i0 i/ ?7 k6 o" ` 正如同上图所示,在数据--信息—决策—结果的这一企业运营流程图中,质量扮演了基础性作用,是企业能否成功的一个重要标准。这里,我把这幅图称作“质量循环图”。 6 f. L/ z3 \" H, s" d
的ECCMAPeter Benson解释说数据本质上是非常简单的,我们可以把它分成一到两个类别。
, q% `- _5 u$ m$ h7 V! Q1. 主数据:用于识别和描述事物的数据2 _1 n* i, m2 c
2.转换数据:描述事件的数据 . I) U2 z) T v. x- g
换句话说,主数据是对现实世界中与企业进行业务活动的实体的抽象描述(例如顾客与商家)。转换数据是对现实世界中这些实体所进行的业务活动的抽象描述(例如销货与购买活动)。
+ t7 y' J5 [! T* A( j' H/ H尽管对数据质量的一般定义是“适用于业务用途”,但是比较棘手的问题在于所有的数据都有多种用途,并且每一种特定用途都有其相应的特定要求。
, V) S5 t. h; C! j我们将每个特定的用途看成从数据中提取有用的信息,信息可以定义为使用中的数据,或者行动中的数据。
2 _- V2 E2 G, B: a% F$ x数据的质量可以从数据的众多用途中单独分离出来而进行评估,但是信息的质量却只能根据其特定用途而进行评估。
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因此,信息正趋向于定制化,以满足某一特定业务部门的主观需要,或者是某一特定战略机构的需要。换句话说,制订公司重大业务决策需要依靠这些数据。决策的质量由企业的生产成果来衡量。当然,现实情况往往是这样的:企业的生产成果并不是一朝一夕就能看出来的,而且这些成果也是一系列复杂的业务决策共同作用的成果。
2 I: A! G# s+ o& z C生产成果同时也能生产出更多的数据。这些数据可以形成与现存的主数据(例如对现有顾客的销货量),或者新的主数据(例如对新卖家的购货量)有关的新交易数据。
: b& p& f+ N) F" y& f) x3 f8 V/ i不管是哪一方面,随着新数据的生成,质量循环图又从头开始,循环反复。
9 y4 ?& Q& T, p( f [size=1em]结论$ C6 a2 _, C8 z
质量循环图通过数据、信息、决策以及结果向我们描绘了企业业务流程之间的相互联系。另外,它同样阐述了要想维持一个企业级项目的运转,数据管理与数据质量是有多么的重要。因此,有必要将管理数据作为公司的一项资产。& d" }: q3 ]. \, @+ H- l% `" r0 T
在面临真正挑战时,质量循环图同样能够帮助我们分析根本原因,而低劣的质量则会在业务流程中引发许多问题。. r" y E, A+ M; K7 d- b B$ I9 y
* R+ }3 v# Z% B8 H, q' U' G 完美的质量管理虽然能给企业带来高质量的数据,但却不能保证企业一定会获得成功。但是,如果一个企业缺乏良好的信息质量管理体系,即使依照其质量管理所做出高质量的商业决策,结果也不会是乐观的。 显然,一个不重视数据质量的企业,其取得的商业成就是难以服众的。因此,经营一家无视数据管理的公司无异于经营一家高风险的企业。
5 j: j+ O/ Y: T1 o, p数据是企业的重要资产,数据的质量对于企业成功至关重要。 7 e& s4 l1 ~4 M0 W
来源:网络
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