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摘要：在近年來，我國社會整體發展過程中，各行各業都得到了更穩定的發展，在此環節中，網絡信息技術的發展更是十分顯著。眾多大型公司和機構信息都存在大量分散的情況，如果不能對這項工作進行有效監督，必然會對數據質量造成影響。作為一門現代化學科，數據的質量管理也包含著眾多改進數據質量的方式和對策。數據質量包含了數據的標準化、持續性的質量監控，因此對于這項工作也將其有著重要影響。在實際工作中，數據治理組織通常被用來進行高價值數據屬性識別，也就是在機制建立和作用下對數據質量進行提升。針對這種情況，對數據質量管理中數據治理帶來的影響問題進行了分析，希望對這項工作的開展提供必要幫助。
關鍵詞：數據治理；數據質量管理；影響
企業在發展中積攢了大量客戶信息和數據信息，借助這些數據能更好地挖掘有價值的信息資源，這也是當前企業發展中關注的重點問題之一。根據當前企業監管政策和信息的披露要求，對企業發展更是提出了前所未有的挑戰和影響。特別是在當前信息整合度不斷提升的背景下，數據的應用范圍也有所增加，因此在實際使用環節中也出現了很多數據質量問題，在全新背景下怎樣對其進行科學管理和數據信息的控制，也逐漸成為了當前企業建設的重要任務。針對這種情況，將對數據質量管理問題展開詳細研究，進一步分析數據治理對這項工作產生的重要影響。
1建立數據質量的基礎策略
在企業建設和發展中，不同的系統和工作部門在運行中也需要借助不同的數據信息，所以，對數據信息進行掌握也是一項十分重要的工作?？梢哉f，建立相應的數據質量策略和治理流程也是當前對企業發展步驟進行掌握的重點環節。（1）在對數據治理組織工作中需要對業務指標進行識別，從而明確績效要求，通過這種方式對價值最高的數據屬性進行掌握[1]。（2）在對數據進行治理的環節中還應該針對數據質量水平制定必要的工作方案。（3）在進行數據治理的環節中應該制定合理的質量問題解決規范和工作流程。
2建立健全數據治理組織框架
一項健全的數據治理組織也是開展數據治理的基礎環節，在這項工作中，無論是管理人員、技術人員還是業務人員都是工作中不能缺少的關鍵環節。數據治理組織中可以制定3種不同分組形式，分別是數據治理工作小組、數據治理技術小組和數據治理工作委員會[2]。數據治理業務小組中主要有業務企業專家和系統管理員。在日常的工作中，主要負責就是系統參數，并對基礎工作數據進行維護，只有這樣才能確保系統的正常使用。此外，還要負責審查工作和整改工作，確保數據質量在實際工作中有著更強的精準度。數據治理工作委員會則是由組織領導、信息技術負責人和業務部門負責人組成，委員會的日常工作就是根據工作實際情況制定相關制度、規范和工作流程，從而在協調和溝通環節中，為數據治理工作的順利開展提供有效和科學的基礎。數據治理技術小組則主要由信息技術專業人員組成，比如系統開發人員、維護人員、數據治理人員和管理人員等。系統開發人員在工作中主要負責對數據信息的錄入，并對數據治理標準等環節進行完善[3]。數據治理人員則負責對數據質量的改進和監控。管理人員則需要對數據進行定期備份、恢復或是審核。
3制定數據質量標準
對數據進行管理和分析的環節中應該對其質量問題進行關注，這也是當前業務工作最需要解決的問題。在多年的實踐中發現，要想實現對數據質量的評估可以借助多種方式進行：（1）效性。數據值具備可接受的格式類型。比如，將員工的編號設置為6位數的數字字符。（2）唯一性。數據字符中不應該出現重復值。（3）一致性。數據屬性和可能在該屬性上的業務規則應該保持一致。（4）準確性。無論是數據值還是數據屬性都應該是準確的[4]。（5）滿足業務規則。數據屬性或是數據屬性之間的組合都要充分滿足業務規則的基本要求。
4建設以主數據為中心的管理方式，促進管理能力提升
要想充分滿足收入增長要求，降低管理工作中出現的風險戰略目標，數據治理組織在實際工作中就需要加強對業務部門的數據管理。在當前信息中最有價值的環節也會將其稱之為主數據。在數據中，主數據也是十分重要的環節，其分布在企業工作和業務流程的每個階段。當前數據的治理組織已經逐漸意識到了主數據的戰略作用，在大多數企業組織中，多個系統和部門之間共享數據的情況也越來越普遍，因此建立數據中心不僅能避免出現系統中信息數據的網狀結構，還能確保對外提供準確和一致的數據。在這一環節中，只要是需要交換和共享的數據都會被應用到主數據中，最終形成更為完整和科學的數據信息。所以在某種程度來說，主數據中心不僅是一項技術工作，除了開發和維護之外還應該制定完整的管理方法和工作流程，通過這種方式實現對主數據使用的規范[5]。
5確保實現數據質量管理和數據治理的穩定結合
數據的質量管理應該是當前整個公司工作中最基礎的環節之一，因此需要和數據治理體系之間進行有機結合，數據標準為數據質量管理提供科學的質量檢查規則來源，而想要對數據標準進行分析，也就是當前工作中出現的一項典型數據質量問題，借助部署的數據質量管理系統，實現對數據標準實施中的監控和檢驗方式。元數據管理系統可以作為數據質量管理進行輸入，從而幫助數據質量形成腳本的自動生成。而數據質量管理系統中存儲核驗則是信息中出現的另一個元數據，因此也應該被當做是元數據管理進行系統采集[6]。數據中的安全管理中應該對數據所有者進行科學定義，這不僅是構建數據質量管理的重要流程，更是對數據整改權責進行明確的重要依據。
6數據質量是企業管理工作中的重要組成因素
數據質量管理工作應該包含數據產生、數據集成和數據使用，在這一過程的穩定運行下，要想更有效地進行數據質量管理，就要對這項工作的不同環節進行理解，確保工作中的不同功能點分布在更合理的工作流程和環節中。基于基礎數據平臺類構建數據質量管理系統，并從原系統和應用環節中對業務信息進行明確，能更及時地發現數據質量問題，從而對其及時修正、跟蹤或是評估，這也是對數據質量管理工作進行落實的重要方式[7]。此外，數據質量管理工作的發展要想獲得更大的成功，最重要的就是構建更為合理和有效的組織架構，從而制定科學的工作流程，而不是對系統本身進行管理。所以更需要對數據質量管理工作進行關注，在這項工作中對組織架構和流程建設工作進行完善。在進行數據質量管理體系建設的環節中，也要加強對以下幾個因素的分析：不同部門之間領導對這項工作的重視和引導；負責對數據質量問題進行解決的專業組織或是部門；對數據質量問題進行解決的工作流程和方案；對數據質量問題進行解決的專業工作平臺和對數據質量問題進行專業偵測的工具或是技術[8]。數據質量應該是企業數據治理體系中最關鍵的環節，因此在實際工作中也要確保兩者之間的有機結合。數據標準是數據質量管理工作中質量檢查的重要來源，但是數據是否能滿足工作標準，也是需要研究的一項典型數據質量問題，在對數據質量管理系統進行監管和部署的環節中，也能對數據標準的實施提供合理檢驗手段。一般情況下，數據集成也是企業發展中數據信息的主要匯集點，所以其暴露問題的幾率也相對更大，那么在對數據進行應用的環節中必然會對數據質量問題產生直接影響，這也需要工作人員和相關工作單位引起必要的關注和重視。
7結語
當前社會發展水平的提升使得企業發展也面臨著更大的機遇和挑戰，因此數據信息作為企業發展的基礎環節更應該引起充分的關注和重視。在當前信息整合度不斷提升的背景下，數據的應用范圍也有所增加，因此在實際使用環節中也出現了很多數據質量問題，在全新背景下怎樣對其進行科學管理和數據信息的控制，也逐漸成為了當前企業建設的重要任務。所以在今后的工作中只有在企業發展中確保數據信息技術的穩定發展，其在工作中的價值才能被更有效地得到發掘和重視，從而在今后工作和經濟建設中發揮更顯著的積極影響，為人們的生活提供便利條件。
參考文獻
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作者:楊春紅 單位:準格爾能源有限公司信息中心
