数据质量管理(DQC).pptx

数据质量管理（DQC）是一种管理活动，旨在识别、度量、监控和改善数据质量问题，提高组织的管理水平和数据价值。数据质量管理不是一时的数据治理手段，而是循环的管理过程，终极目标是通过可靠的数据提升数据在使用中的价值，并最终为企业赢得经济效益。 数据质量管理的重要性在于，数据问题的来源可能产生于从数据源头到数据存储介质的各个环节，包括数据采集、加工、存储过程等。技术、流程、管理等多方面的因素都有可能会影响到数据质量。 数据质量评估维度包括完整性、一致性、准确性、唯一性、关联性、及时性七个方面。完整性是指数据的完整性和一致性，例如数据记录不完整或不可用。 一致性是指数据模型的不一致，例如命名不一致、数据结构不一致、约束规则不一致等。准确性是指数据的可靠性和真实性，例如数据编码不一致、命名及含义不一致、分类层次不一致等。唯一性是指数据的唯一性和非空性，例如数据重复或冗余的问题。关联性是指数据关联的数据关系缺失或错误，例如函数关系、相关系数、主外键关系、索引关系等。及时性是指数据的及时性和实时性，例如数据的更新周期和实时性。 数据质量管理的过程包括事前定义、事中监控和事后分析三个阶段。事前定义是指定义监控规则和制定数据质量稽核规则。事中监控是指监控数据质量和进行数据质量稽核。事后分析是指对数据质量进行综合分析和排名分析。 数据质量管理的技术方法包括数据采集、数据加工、数据存储和数据分析等。数据采集是指从各种数据源采集数据，例如数据库、文件、网络等。数据加工是指对采集到的数据进行清洁、转换和变换等处理。数据存储是指将加工后的数据存储在数据库或文件中。数据分析是指对存储的数据进行统计分析和挖掘等处理。 数据质量管理的应用场景包括数据治理、数据分析、数据挖掘、数据可视化等方面。数据治理是指对数据的管理和监控，例如数据质量管理、数据安全管理等。数据分析是指对数据进行统计分析和挖掘等处理，例如数据挖掘、数据可视化等。数据挖掘是指对数据进行模式识别和关联分析等处理。数据可视化是指对数据进行图形化和可视化等处理。 数据质量管理是数据管理的重要组成部分，旨在提高数据质量和数据价值，提高企业的竞争力和经济效益。