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数据质量管理标准建设方案
来源: 收集   作者:CIO之家的朋友  日期:2020/6/3  类别:大数据  主题:实践应用  编辑:Selina
制定选择最合适的历史数据清洗工具的方法。专业的历史数据清洗工具有,物资数据专业清洗工具、客商、人员数据专业清洗工具、组织机构专业清洗工具;

一、数据质量管理标准建设原则

1.     遵从企业管理、业务模式,抓住数据质量问题重点、难点;

2.     全面、细致,先易后难,逐步推进;

3.     一次性、一劳永逸为原则的历史数据清洗策略;

4.     选择最适合的历史数据清洗工具等;

5.     数据质量监测日常化。

二、数据质量管理标准建设策略

1.     引入外部咨询专家;

2.     结合已有的数据管理组织架构,组织相关人员,明确数据质量管控责任人;

3.     形成一把手挂帅,全民动员的质量管控制度、奖惩机制等;

4.     制定历史数据清洗范围界定方法,清洗范围如,物资数据清洗、客商数据清洗、人员数据清洗、组织机构清洗等;

5.     制定历史数据清洗技术选择方法,清洗范围如,语义识别技术、自动分词技术、相似度匹配技术、自动合并技术等;

6.     制定选择最合适的历史数据清洗工具的方法。专业的历史数据清洗工具有,物资数据专业清洗工具、客商、人员数据专业清洗工具、组织机构专业清洗工具;

7.     制定主数据中心数据质量日常监测机制,明确检测工具选择方法,明确问题数据的处理方式、方法等;

8.     主数据中心数据质量管理体系评审、发布、平台落地。


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