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时时彩网投防止错误数据进入系统通常比事后

2018-08-27 11:17 未知

  数据管理需要对数据以及相应的数据定义或元数据进行适当的管理。它旨在确保(元)数据质量良好,因此是有效和高效管理决策的关键资源。数据质量(DQ)通常被定义为“适合使用”,这意味着该概念的相对性质。

  数据管理需要对数据以及相应的数据定义或元数据进行适当的管理。它旨在确保(元)数据质量良好,因此是有效和高效管理决策的关键资源。数据质量(DQ)通常被定义为“适合使用”,这意味着该概念的相对性质。

  在另一个决策环境中,即使是同一个业务用户,原来其质量可接受的数据可能被认为质量较差。例如,分析性销售预测任务的数据可能不能满足会计任务数据的要求。

  数据质量决定了数据对业务的内在价值。信息技术只是这个内在价值的放大镜。因此,高质量的数据与有效的技术相结合是一项巨大的资产,但低质量的数据与有效的技术相结合也是一项巨大的责任。这有时也被称为GIGO或“无用输入,无用输出”原理,即使采用了最好的技术,也会导致获得错误数据的结果。

  基于无用数据做出的决策可以会让企业损失数十亿美元。而一个简单的例子是企业的客户地址。据估计,约有10%的客户每年更换他们的地址。而过时或错误的客户地址可能对邮购公司、包裹快递提供商或政府服务产生重大影响。

  糟糕的数据质量(DQ)会以多种方式影响组织。在运营层面上,它会影响客户满意度,增加运营支出,并会导致员工工作满意度下降。同样,在战略层面,它会影响决策过程的质量。数据库规模呈指数级增长,数据质量(DQ)问题的严重程度不断加剧。这将使数据质量管理成为当今数据经济中最重要的商业挑战之一。时时彩网投防止错误数据进入系统通常比事后纠正错误更具成本效益

  组织正在获得各种与数据管理相关的工作概况,以确保高数据质量并将数据转化为实际业务价值。以下将介绍信息架构师、数据库设计师、数据所有者、数据管理员、数据库管理员和数据科学家的工作和内容。而根据数据库和企业的规模,可能会将多个配置文件合并到一个工作描述中。

  (1)信息架构师(也称为信息分析师)。信息架构师负责设计概念数据模型,并与业务用户进行沟通和对话。其弥合了业务流程和IT环境之间的鸿沟,并与可能有助于选择概念数据模型类型(例如EER或UML)和数据库建模工具的数据库设计师密切合作。在数据准确性和数据完整性方面,一个良好的概念数据模型是存储高质量数据的关键要求。

  (2)数据库设计师。其职责是将概念数据模型转换为逻辑和内部数据模型,协助应用程序开发人员定义外部数据模型的视图,从而有助于数据安全。为了便于将来对数据库应用程序进行维护,数据库设计人员在创建强制实现数据一致性的各种数据模型时,应定义公司范围的统一命名约定。

  组织中每个数据库中的每个数据字段都应由数据所有者拥有,数据所有者有权决定是否访问和使用数据。数据所有者可能是数据的原始生产者,其消费者之一或第三方。数据所有者应该能够填写或更新其值,这意味着数据所有者知道该字段的含义,并可以访问当前的正确值(例如通过联系客户、查看文件等)。数据管理员可以要求数据所有者检查或完成某个字段的值,以纠正数据质量问题。

  (3)数据管理员。数据管理员是数据质量(DQ)专家,负责确保实际业务数据和相应元数据的质量。他们通过执行广泛和定期的数据质量检查来评估数据质量(DQ)。除其他评估步骤外,这些检查涉及应用或计算最相关的数据质量(DQ)维度的数据质量指标和指标。

  显然,他们也需要主动采取行动,并进一步处理这些评估的结果。第一类应采取的措施是采取纠正措施。但是,数据管理员不负责自行更正数据,因为这通常是数据所有者的责任。对数据质量评估结果采取的第二种行动涉及深入调查所发现数据质量问题的根本原因。

  了解这些原因可能允许设计旨在消除数据质量问题的预防措施。预防措施可能包括修改数据来源的操作信息系统(例如,使字段成为强制性的,提供可能值的下拉列表,使界面合理化等)。

  此外,系统中输入的值可能会立即根据预定义的完整性规则进行有效性检查,并且如果违反这些规则,可能会要求用户更正数据。例如,企业税务门户可能会要求员工根据其社会安全号码进行识别,可以通过联系社会安全号码数据库实时检查。显然,实施这些预防措施需要负责应用程序的IT部门主管的密切参与。

  总体而言,防止错误数据进入系统通常比事后纠正错误更具成本效益。但是,由于输入数据中存在不必要的数据质量问。

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