76、数据库管理与管理决策支持：从数据质量到管理员角色演变

数据库管理与管理决策支持：从数据质量到管理员角色演变

在当今数字化的时代，数据对于企业的运营和决策起着至关重要的作用。为了确保数据的有效利用，企业需要关注多个方面，包括数据质量、数据库的角色、引入数据库的注意事项以及数据库管理的演变。

1. 数据质量保障

数据质量的提升是企业数据管理的重要目标。不同组织的数据质量工作虽各有差异，但大多包含以下几个关键方面：
- 数据治理结构 ：负责数据质量的整体管理，确保数据的准确性、完整性和一致性。
- 当前数据质量评估 ：对现有的数据进行测量和分析，了解数据的现状。
- 数据质量标准定义 ：根据企业的业务目标，明确数据质量的标准。
- 工具和流程实施 ：采用合适的工具和流程，确保未来数据的质量。

有许多工具可以辅助数据质量的提升，其中数据探查软件和主数据管理（MDM）软件较为常用。数据探查软件能够收集统计信息，分析现有数据源和元数据，确定数据模式，并将这些模式与企业定义的标准进行比较，从而评估现有数据的质量，找出脏数据的来源。MDM软件则通过协调多个系统中的公共数据，防止脏数据的产生。它为企业内多个系统中出现的实体（如客户）提供一个“主”副本，确保每个需要这些实体的数据库都能从单一来源获取数据，从而保证数据的一致性，减少数据库之间的冗余。

2. 数据库的作用与决策支持

数据在不同部门被不同人员用于各种目的，因此数据管理必须考虑共享数据的概念。数据库管理系统（DBMS）在企业中发挥着重要作用，它能够将原始数据转换