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Professional Create Value
数据质量
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Professional Create Value
数据质量问题的危害
Poor Data Quality or inconsistent data causes defects in the value chain and is a
momentum killer for Data Alignment, Synchronisation and Collaboration
Customer
Service
Level
•
OOS
•
Failed ATP
Cost to Serve
•
Logistics
•
Call Centre
•
Price Negotiations
Inventories levels
•
Emergency Stock
•
Returns
•
Retired products
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Professional Create Value
日程
什么是数据质量
数据质量的重要性
影响数据质量问题的因素
如何才能获取高质量数据
Informatica 平台如何解决数据质量问题
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Professional Create Value
什么是数据质量 - 定义
数据质量是一个涵盖面很广的术语,涉及某条或某组数据
的准确性、完备性、一致性、符合性和时效性以及数据如
何进入并在整个企业内流动。不同的企业对数据质量有着
不同的定义和要求,但是数据质量最终可归结为“符合要求
的数据” 。并且数据质量是个持续的过程。
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Professional Create Value
什么是数据质量 - 符合要求的数据
完全性 — 所有必需的数据是否都存在吗?
符合性 — 哪些数据是以非标准格式存储的?
一致性 — 哪些数据值提供的信息自相矛盾?
准确性 — 数据准确表示真实来源还是可验证的来源?
重复性 — 哪些数据记录是重复的记录?
完整性 — 哪些数据失去了重要的关系联系?
时效性 — 数据寿命是否满足用户要求吗?
域级(字段)
域之间
业务逻辑
数据传递,比如 etl 过程
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