想象一下用腐烂的木头制作的一件漂亮的家具或用劣质面料制成的高级时尚衬衫。材料的质量影响最终产品。那么，为什么数据洞察（贵公司庞大的数据管理工作的主要产品）会有所不同呢？

无论您的数据管理生态系统有多强大，或者您的数据集成、分析和可视化工具有多先进，都无关紧要。业务洞察的最终质量取决于用于生成它们的原始数据的质量。

“质量”一词不仅指准确性，还指一致性、完整性、一致性和完整性。当数据集高质量时，您可以更轻松地处理和分析它以创造业务价值。高质量的数据创造良性循环。当用户信任您的数据时，他们会更多地使用它并获得更好的结果。随后，它会在您的组织中创建更强大的数据文化。

另一方面是数据质量低或未知，这远非良性。不良数据可能会导致恶性循环，包括分析不准确、决策不明智、财务或声誉受损以及数据文化受到侵蚀。

谁对数据质量负责？

好的数据是每个人的愿望清单。但是，确保整个数据管理生态系统中的高质量数据的责任在哪里？从原始数据到最终业务洞察的过程中存在三个关键利益相关者：数据生产者、数据集成者和数据消费者。然而，由于过程变得复杂且往往缺乏透明度，这些利益相关者往往只关注自己的拼图。这意味着关系到每个人的数据质量往往成为任何人的责任。

如果没有以下三个亲自处理数据的利益相关者群体的积极参与，即使是专门任命的数据管理员也不会取得进展。

数据生产者

在大多数企业中，来自销售、营销、财务、制造和客户服务等日常业务运营的数据以 PB 为单位流动。物联网设备、边缘计算和第三方来源也以不断扩大的格式提供数据。

数据生产者对他们收集的数据有深入的了解，应该谨慎地收集具有真正商业价值的数据，而不是将他们生成的所有数据转储到分析中。最重要的是，数据收集、存储和处理会带来安全性和成本影响。明确定义的数据字段和限定符有助于保持数据的相关性并及时供下游使用。

数据集成商

数据工程师在将原始数据转化为业务洞察方面发挥着重要作用。在许多组织中，作为移动和转换数据的管道的创建者和所有者，数据质量的责任落在您身上。

虽然您擅长处理数据，但您可能缺乏对数据本身的深入理解。这可能会给数据质量管理带来挑战。例如，虽然数据使用者可能知道特定字段永远不会是负值，但您可能不知道。数据质量规则的文档定义了数据旅程每个步骤的应用方式和时间，将帮助您获得更一致的结果。

数据消费者

业务用户（例如销售、营销运营团队和数据分析师）需要可信、可用于业务的数据和见解。当他们能够观察出于质量目的而组合、更改或转换数据的位置以及影响数据的格式、来源和工作流程时，他们会对分析和见解更有信心。

然而，他们在技术上不如数据工程师——这意味着自助服务选项需要用户友好且直观，以便他们能够轻松实施。

永久修复数据质量的 3 条基本规则

对于大多数公司来说，数据工具的蔓延已经是一个挑战。再加上质量较差的数据，您就可以将昂贵的工程资源保持在持续的救火模式中，而不是专注于战略工作。事实上，41% 的 CDO表示他们必须提高数据质量以支持数据战略优先事项。

随着大多数现代组织在混合、多云环境中运营并转向人工智能驱动的数据堆栈，数据管理生态系统迫切需要干净、高质量的数据。如果没有这一点，生成式人工智能和大语言模型 (LLM) 管理的服务就无法改善结果。

以下是从“垃圾输入、垃圾输出”(GI-GO) 模式永久转变为“质量输入-质量输出”(QI-QO) 模式的三个基本规则。

1. 建立强大的数据质量基础

数据质量不是您可以随心所欲地弥补或改进的。高质量数据的要求需要融入到您企业的数据管理基础中。这包括：

• 清晰的定义、规则和用户定义的指标，可以一致地应用于分析、清理、标准化、验证和删除重复数据。这可确保您正在处理的数据适合目的并符合数据处理法规。
• 数据发现和可观察性工作流程，可更好地了解数据的运行状况并识别对每项操作成功至关重要的数据字段。
• 与既定的数据治理实践保持一致，以帮助在整个数据生命周期中分配资源、定义工作流程并实施数据质量改进计划。

2.采取长期、全企业范围的数据质量方法

数据质量并不是只有在出现大问题时才会出现的战术解决方案。您不能等到问题追溯到数据质量或跨职能的数据质量不一致时才采取行动。毕竟，当今真正的业务优势来自于企业范围内的互联数据洞察。

就像数据本身不能被碎片化和孤立一样，您的数据质量框架也不能被分割和孤立，它可以使您的数据保持干净并适合用途。一次性快速修复可以暂时解决单个应用程序或特定业务流程中的问题。但是，它们通常不会为您的业务实现长期的数据质量改进。

端到端、企业范围内的数据质量方法将：

• 确保数据消费者、集成商和生产者之间的协作：推动数据质量定义、规则和工作流程的清晰度和共识。将数据置于各种用例的上下文中。评估其对业务成果的真正价值。
• 保持对应用程序、用例和部署模型的不可知性，在以下方面应用标准规则：数据管理生态系统中的新工具和技术。新的数据格式和结构不断发展。新兴数据领域，包括新领域（数据湖、人工智能、物联网）和新数据源。混合多云环境中基于云的数据集成工作流程。
• 规范持续的影响监控和测量，以分析数据质量的下降或提高。

3. 利用人工智能的力量提高数据质量

由人工智能驱动的数据质量管理工具可以充当您的智能副驾驶，自动执行关键任务、降低成本并提高生产力。人工智能可以：

• 从元数据中学习以识别模式和异常。推荐、创建和执行规则来解决这些问题。
• 自动执行重复性任务。使用一组关键的预构建规则大规模分析、清理、标准化和丰富数据。
• 重用数据质量规则来帮助协调新应用程序或数据源与现有数据。
• 支持和丰富相关的数据质量流程，例如主数据管理、数据编目和数据治理。
• 推动自助数据文化，为最了解数据的业务用户提供按需访问所需数据的自由，并在不依赖 IT 的情况下解决问题。 自然语言界面可帮助业务用户通过直观的拖动和配置功能快速构建、测试和运行数据质量计划。