数据质量不好怎么办(数据质量较差)

导语：数据质量低该怎么办？六步轻松搞定

进入大数据时代，数据质量对数据价值的实现至关重要。数据质量是数据的生命线，没有高质量的数据，一切数据分析、数据挖掘、数据应用基于错误数据，数据价值会大打折扣，甚至出现完全错误的结论，浪费组织大量时间和精力，得不偿失。在企业级的数据治理项目中，数据质量管理是其中重要的一环。

什么是数据质量？

“数据质量，指的是在组织业务，管理要求下，符合数据使用者满足业务、管理需求的评价方式。”

其中隐含了两层意思：

1、数据质量是一种评价方式；

2、数据质量要满足使用者的需求。

对于组织来说，只要是对业务管理有价值的数据，都是高质量的数据。同理，如果一些数据不能满足某些组织的业务和管理需求，这就是质量低的数据。

当数据出现内容缺失、不真实、前后不一致等问题时，数据质量就出现了问题。反之，当数据质量提高，对应数据内容变得详实、准确、完整时，就能够更好地服务于企业的各类决策，推动企业业务有序正向发展。

企业数据质量低有什么表现？

企业数据质量低，会对数据治理带来很多不利影响，具体表现如下：

（1）重要数据缺失。指的是一些表格，业务中，缺少的一些重要数据未被填充。

数据缺失，会导致大量有价值的信息未被采集，或者被丢失，说明企业收集信息，数据处理系统，数据模型方面均有欠缺。

（2）数据异常。指的是数据与平时的业务，管理数据有很大差别，影响数据分析得出的结论。异常数据产生的原因，最主要是数据输入错误。

（3）数据不一致。指的是在数据集成汇总的时候，多个系统分布的相同数据，出现不一致的现象。

（4）数据重复或错误。指的是一些数据出现重复统计，数据填写错误。会导致统计结果不准确，而做出错误的决策。

如何有效保障数据质量？

一般来说，企业可以通过以下几个步骤来提升数据质量：

第一步，确定目标和范围。组织要确认数据治理的目标和范围，要达到什么样的程度，满足什么要求，确定大的方向，哪些范围内的数据需要提高数据质量。

第二步，对内部数据质量进行调研。数据质量调研是数据质量管理的基础，通过调研，收集组织内部常见的数据质量问题，形成数据问题库，然后根据数据重要影响程度排序，为后续的数据质量提升提供参考。

第三步，制定合适的数据质量管理角色，流程和制度。组织需要明确数据质量管理角色，划分出单独的组织架构，落实追责，才能保障数据质量提升能落实落地。

第四步，制定数据质量规则。从已有的数据标准、监管要求和行业规范、调研的数据质量问题、业务需求等方面制定出明确的数据质量规则。

第五步，借助工具保证数据质量。做好前期准备工作，最重要的就是在数据治理的实践中保障数据的质量，这少不了对工具的使用。

以SoData数据机器人为例，这是一款实时+批次、批流一体、高效的数据开发治理工具，能帮助企业快速实现数据应用。

对于数据质量的保证，一方面，SoData数据机器人应用可视化操作，将校验规则应用到数据质量管理中，通过质量报告监控数据质量，完整数据质量管理全流程。

另一方面，SoData数据机器人提供数据标准管理、元数据管理、生命周期管理、数据质量管理，内置13种数据校验模型，保障数据传输的完整性和准确性。利用血缘关系技术做数据质量的追踪和管控，在业务系统数据变化时能够实时监控、反馈。打造一体化数据治理体系，从多个层面定义数据质量规则，全面监控数据全生命周期各环节，实现全面稽核和预警，通过严谨的数据质量评分机制，让数据治理有理有据。

在SoData数据机器人的协助下，企业可全面提升数据质量。

第六步，持续提升数据质量。通过建立长效的质量管理机制，持续提升内部数据质量。

结语

数据质量的高低，是数据价值的体现，没有高质量的数据，那么数据价值的挖掘，数据对于企业的监管，管理，业务的帮助，将会是无稽之谈。

只有了解什么是数据质量、数据质量低的表现和保障数据质量的措施，才能从根本上保证数据质量，充分发挥数据的价值。

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