数据质量管理十步流程

本文详细介绍了数据质量管理的十步流程,从定义业务需求到评估数据质量,再到确定问题原因并制定解决方案,最后实施控制和沟通结果。每个步骤都包含了目标、输入、工具和技术以及输出,为企业提供了一套完整的数据质量管理方法。

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1定义业务需求和方法

    明确数据质量管理的重点、时机和目标,来指导整个项目期间的所有工作。

目标:

    1.明确信息环境-数据、流程、人员、组织以及与业务情况相关的技术。

    2.按顺序排列并最终确定项目重点关注的业务问题。

输入:

    1.亟需解决的数据质量业务需求和时机

    2.已知现存的数据质量问题

    3.企业的需求(以及任何对当前信息环境有帮助的资料,如数据模型、软件架构、组织结构图)

工具和技术:

    1.实地调研

    2.过往实践经验

    3.组织结构图

    4.费效矩阵

    5.优先级排序技术

输出:
    1.待解决问题的明确描述,以及它们与数据质量的关系。

    2.信息环境的明确描述。

    3.初步沟通方案。

    4.项目方案:项目章程、背景图、工作分解结构、实践安排表、预计所需的资源。

 

2.分析信息环境

    收集、整理并分析与数据质量相关的信息环境。明确信息生命周期,确保相关数据得以评估。设计数据获取与评估方案。

目标:

    1.收集、整理和分析当前需求、数据及规范、流程、人员、组织以及业务问题相关技术细节。

    2.提供信息生命周期的文件资料。

    3.制定数据获取和评估的初步方案。

输入:

    来自步骤1的输出:

    1.待解决问题的明确描述,以及它们与数据质量的关系。

    2.信息环境的明确描述。

   

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