数据质量提升

随着企业数字化的深入发展，数据的价值已经逐渐凸显出来。目前数据已成为企业发展的核心驱动力，高质量的企业数据是支撑业务决策的重要数字基础，企业数据的显著价值与数据质量状况以及数据质量管理机制之间的矛盾，推动企业着手进行数据质量管理工作。企业已经意识到数据的价值，数据能为业务赋能。但是如果企业数据质量不高，例如数据不一致，数据不准确，逐渐重复等问题，或者企业不能及时发现数据质量问题，缺乏有效的解决方法和手段，会给企业决策或者价值造成很大的困扰。数据质量问题的存在，不仅影响业务正常使用，还会影响与该业务相关的企业业务顺利开展，甚至会影响到管理层的辅助决策。

如果提升企业数据质量，首先应该从业务价值高、共享程度高的明确数据入手，持续进行迭代改进。例如企业中的主数据、业务数据等。其次要进行企业数据的生命周期管理，在数据层面看，做到事前预防，事中控制，事后进行根本原因分析等。在实施质量提升的过程中，可以借助项目管理的戴明环的知识管理体系，做到数据质量的 PDCA，计划、执行、检查、处理等多次迭代的操作进行质量管理。同时，对高质量的价值建立数据共享管理机制，实现基础数据和业务数据的唯一性，避免数据在业务系统之间流转和共享可以有效地防止人为操作所带来的数据不一致问题。