其他
数据治理：数据质量提升十步法
数据质量管理主要解决“数据质量现状如何，谁来改进，如何提高，怎样考核”的问题。在关系型数据库时代，做数据治理最主要的目的是提升数据质量，让报表、分析、应用更加准确。
为什么数据质量问题如此重要？因为数据要能发挥其价值，关键在于其数据的质量的高低，高质量的数据是一切数据应用的基础。
如果一个组织根据劣质的数据去分析业务、指导决策、进行创新，那还不如没有数据，因为通过错误的数据分析出的结果往往会带来“精确的误导”，对于任何组织来说，这种“精确误导”都无异于一场灾难。
下面通过介绍某集团数据治理工作开展的数据质量提升最佳实践，对组织持续获得数据资产价值的保障能力方面，提出数据质量管理建设性落地解决方案。探讨获得高质量数据和可靠信息的步骤、方法与技术，确保高质量的数据产品和服务支撑组织决策和行动。
推荐文章：