数据治理-数据质量

实现数据质量的前提就是数据本身是可靠和可信的。

导致数据质量低下的因素

        组织缺乏对低质量数据影响的理解，缺乏规划、孤岛式系统设计、不一致的开发过程、不完整的文档、缺乏标准或缺乏治理等。

        所有组织都会遇到与数据质量有关的问题。数据质量需要跨职能的承诺和协调，数据质量管理不是一个项目，而是一项持续性的工作，长期成功取决于组织文化的改变和质量观念的建立。高质量数据本身不是目的，它只是组织获取成功的一种手段。

业务驱动因素

1. 提高组织数据价值和数据利用的机会；
2. 降低低质量数据导致的风险和成本；
3. 提高组织效率和生产力；
4. 保护和提高组织的声誉。【创机会、降成本、提效率、强声誉】

低质量数据造成的后果

1. 无法正确开具发票；
2. 增加客服电话量，降低解决问题的能力；
3. 因错失商业机会造成收入损失；
4. 影响并购后的整合进展；
5. 增加受欺诈的风险；
6. 由错误数据驱动的错误业务决策造成损失；
7. 因缺乏良好信誉而导致业务损失。

数据质量管理的目标

1. 根据数据消费者的需求，开发一种受管理的方法，使数据适合要求；
2. 定义数据质量控制的标准和规范，并作为整个数