数据质量管理的分析影响数据质量的因素

影响普查数据质量的因素有哪些~

影响数据质量的因素主要来源于四方面：信息因素、技术因素、流程因素和管理因素。
信息因素：产生这部分数据质量问题的原因主要有：元数据描述及理解错误、数据度量的各种性质（如：数据源规格不统一）得不到保证和变化频度不恰当等。
技术因素：主要是指由于具体数据处理的各技术环节的异常造成的数据质量问题。数据质量问题的产生环节主要包括数据创建、数据获取、数据传输、数据装载、数据使用、数据维护等方面的内容。
流程因素：是指由于系统作业流程和人工操作流程设置不当造成的数据质量问题，主要来源于系统数据的创建流程、传递流程、装载流程、使用流程、维护流程和稽核流程等各环节。
管理因素：是指由于人员素质及管理机制方面的原因造成的数据质量问题。如人员培训、人员管理、培训或者奖惩措施不当导致的管理缺失或者管理缺陷。

数据中台解决方案专家袋鼠云前段时间分享过一篇关于数据质量分析及提升的文章，正好能回答你的问题：
数据质量问题受哪些因素影响？
一般来说数据质量问题由四个因素造成：
信息因素。产生这部分数据质量问题的原因主要有：元数据描述及理解错误、数据度量的各种性质（如：数据源规格不统一）得不到保证和变化频度不恰当等。
管理因素。是指由于人员素质及管理机制方面的原因造成的数据质量问题。如人员培训、人员管理、培训或者奖惩措施不当导致的管理缺失或者管理缺陷。
技术因素。主要是指由于具体数据处理的各技术环节异常造成的数据质量问题。数据质量问题的产生环节主要包括数据创建、数据获取、数据传输、数据装载、数据使用、数据维护等方面的内容。
流程因素。是指由于系统作业流程和人工操作流程设置不当而造成的数据质量问题，主要来源于系统数据的创建流程、传递流程、装载流程、使用流程、维护流程和稽核流程等各环节。
从方法论的角度，从组织管理上去改进质量，我们能做的是：确立组织数据质量改进目标、评估组织流程、制定组织流程改善计划、实施改进、评估改善效果；
从技术上去改进数据质量，我们能做的是：数据分析、数据评估、数据清洗、数据监控、错误预警；
管理因素和流程因素属于组织管理范畴，信息因素和技术因素属于技术范畴。所以，要改进数据质量问题，要从组织管理和技术两方面入手，才能从根本上，最佳地解决数据质量问题。
对主数据的质量进行改进，需要从以下如图几个方面入手：

影响数据质量的因素主要来源于四方面：信息因素、技术因素、流程因素和管理因素。
信息因素：产生这部分数据质量问题的原因主要有：元数据描述及理解错误、数据度量的各种性质（如：数据源规格不统一）得不到保证和变化频度不恰当等。
技术因素：主要是指由于具体数据处理的各技术环节的异常造成的数据质量问题。数据质量问题的产生环节主要包括数据创建、数据获取、数据传输、数据装载、数据使用、数据维护等方面的内容。
流程因素：是指由于系统作业流程和人工操作流程设置不当造成的数据质量问题，主要来源于系统数据的创建流程、传递流程、装载流程、使用流程、维护流程和稽核流程等各环节。
管理因素：是指由于人员素质及管理机制方面的原因造成的数据质量问题。如人员培训、人员管理、培训或者奖惩措施不当导致的管理缺失或者管理缺陷。

影响数据质量的因素主要来源于三个方面：业务因素、技术因素、管理因素。

1、业务因素

一线业务人员一直都是企业中最先接触到业务数据的人员，是业务数据的生产者和存储者。这些特性都决定了业务人员对数据质量起着关键作用，是不容忽视的重要的一环。

• 数据指标体系没有和业务紧密结合，导致获取数据脱离实际业务需求；

• 业务需求不够清晰，企业没有形成一套固定的业务流程；

• 业务人员手动录入数据时容易发生错误，不能保证业务数据质量；

• 企业没有规范数据存储规则，业务人员在执行一线业务时没有数据意识；

• 企业业务数据样本量少，IT人员发现不了业务人员录入的问题数据。

2、技术因素

如果把企业整个数据流程做一个区域划分，业务人员执行的是生产和录入，IT技术人员负责的是存储和输出。同样是企业数据体系中重要的一环，技术也会深刻影响数据质量。

• 数据存储模型设计有问题，导致数据库中存在大量重复数据；

• 没有对数据进行处理，排除问题数据，导致数据准确性不足；

• 数据接口配置出现问题，数据库获取不到最新业务数据；

• 系统后台设计有问题，高峰期系统崩溃，导致数据丢失、错配。

3、管理因素

在整个数据质量管理体系中，业务和技术人员负责的都是具体的执行，管理人员负责的则是“顶层设计”。如果一开始的顶层设计出现了问题，那么业务人员、技术人员再努力也会收效甚微。

• 管理人员没有数据意识，不注重数据质量的培养，只能凭借经验做事；

• 没有统一规划企业各部门业务系统，导致数据指标不同，业务数据不能通用；

• 没有处理好业务和技术人员之间的关系，导致两者缺少沟通，数据不能闭环；

• 缺少数据质量的KPI指标，导致数据质量流程没有分工、责任制度。

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