从观望到行动：企业如何选择一款合适的数据质量工具？

当前，大多数企业已经普遍认识到数据质量的重要性，但在实践操作中，它们往往采取观望态度，直至低质量数据严重侵蚀运营效率，导致客户服务水平下降、供应链错误、财务报告错误等问题后，才被迫采取临时性的数据质量管理来应对，如针对错误创建质量规则或人为干预修复表面问题。这些方法注定治标不治本，难以全面消除企业层面的数据质量缺陷。

那么，企业该如何系统地开展数据质量管理？软信建议从选择合适工具开始。

在数据质量项目中，通常由IT开发人员用代码或工具构建质量规则。然而，数据质量不仅是一个IT问题，它还是一个业务问题。业务部门作为数据的主要使用者和受益者，理应深度参与其中。

遗憾的是，业务部门通常没有配备专门的数据质量工具，这导致业务经理无法及时监测数据对业务流程的影响，更难以找到问题、解决问题。而数据管理员、业务分析师在面对复杂多样的数据类型和广泛的项目需求时，只能使用一些普通的工具，他们还需频繁依赖IT部门，以完成数据访问、规则修改、数据分析及报告生成等任务，这一过程既耗时又容易致使流程滞后。

因此，企业需要找到一款功能强大且易于使用的数据质量工具——将有缺陷的数据转变成可信的、可操作的业务信息，满足相关人员对数据的即时需求。在选择这类工具时，我们建议企业应关注以下关键特性：

• 用户友好：工具设计直观易用，方便不同技术背景的用户快速上手，同时促进跨部门的沟通与协作。
• 连通性：企业普遍处于多云环境，拥有众多异构数据系统，因此数据质量管理平台应具备强大的连接能力，能够整合来自内部、外部、云端等多种数据源的数据，以便高效应用质量规则。
• 可扩展性：随着企业数据量的增长和业务需求的变化，工具应具备足够的可扩展性，以满足未来的需求。
• 剖析能力：平台应提供深入的数据分析功能，帮助企业识别并理解数据质量问题的根源。
• 数据监控和可视化：提供交互式仪表盘和监控功能，让企业直观地评估实时数据质量状况。

除了上述关键特性外，一个全面的数据质量工具还应涵盖以下具体功能：

衡量数据质量：优秀的数据质量工具能够全方位评估数据的准确性、完整性、一致性、有效性、唯一性和及时性，帮助业务用户全面了解数据质量状况。

软信数据质量管理平台-质量规则

智能异常检测：借助先进的AI/ML技术主动扫描数据，精准识别并标记出与历史数据模型不符的异常值，确保数据的准确、一致。

协作工作流管理：工具应支持在业务实体之间创建高效的工作流，促进业务用户和数据团队的紧密协作，以快速响应数据质量问题。

主动预警并提供数据背景：当潜在的数据质量异常被检测到时，工具应能自动向利益相关者发送预警，并提供详细的数据背景信息，以便更好地理解、追踪问题根源。

软信数据质量管理平台-质量告警

软信数据质量管理平台正是这样一款能够满足上述所有需求的工具，它提供启动和管理数据质量计划的全部功能，助力您的企业评估、改进数据质量，确保所有数据完整、一致、准确和最新。如有需要，欢迎私信！