CDGA|从公司发展阶段看数据质量管理

不同的企业以及企业的不同发展阶段，关于数仓数据质量保障的要求都不尽相同。

下面从互联网公司发展的各个阶段对数据质量管理的要求，以及常见的数据质量衡量标准和通用的数据质量管理流程出发，分享关于数据质量管理的相关经验，希望对大家的数据治理工作有所帮助。

1. 发展初期

业务模式不清晰，各条业务线都处于快速试错阶段，数据体量也不大，数据的输出相对简单，数据质量问题还没有那么突出。
这时候关于数据就是一个“快”字，需要及时的提供数据支撑，帮助业务及产品迅速完成产品的迭代及业务模式的探索。所以更注重的是数据的快速接入，分析报表的快速输出。

2. 发展中期

各条业务线的业务模式都已经趋于成熟，数据体量呈指数式增长。由于需要经常提供跨业务系统的数据分析，以及各种算法模型的数据支撑，这时候再回头想从眼花缭乱的数据表中及时的提供准确的数据内容，就显得极其困难。
这个时候关于数据就是一个“理”字，这里的“理”是“梳理”和“治理”的意思，梳理我们的所有业务内容并治理我们的数据。这个时候就得按照数据质量管理的流程，开展一系列数据治理工作，建设公司的数据质量管理规范。同时，也要从战略层面上打造集团的数据中台，通过及时准确的数据响应，赋能前台业务快速增长。

3. 发展稳定期

这时候公司处于一个稳定增长的状态，可能也会进行一些新业务模式的尝试，但是总体发展趋于稳定。伴随着中期的数据治理过程，整个数据团队的组织架构也趋于完善，如大数据数仓组，算法组，研发组，测试组，产品组等。
这时候关于数据就是一个“稳”字，这里的“稳”是“稳发展”和“稳创新”的意思。“稳发展”是指整个数据中心的规模及状态稳步发展，包括框架的稳步迭代更新以及整体架构的逐步优化。“稳创新”是指数据中台要稳定的像前台输出一些创新性的数据产品，帮助业务部门挖掘新的业务模式和变现渠道。
 
数据治理工作想要做得更好，首先考验的是数据治理人员的技术能力水平，目前国内均以DAMA数据管理认证为此技术能力水平合格标准。
DAMA认证为数据管理专业人士提供职业目标晋升规划，彰显了职业发展里程碑及发展阶梯定义，帮助数据管理从业人士获得企业数字化转型战略下的必备职业能力，促进开展工作实践应用及实际问题解决，形成企业所需的新数字经济下的核心职业竞争能力。
DAMA是全球唯一数据管理方面权威性认证，帮助数据从业者提升数据管理能力。
 
DAMA证书收益
 
为企业加分
数字化培训是企业在数字化转型中的重要考核标准之一。国资委、工信部、银保监会等都有明确的要求。
 
团队数字化水平的普遍提高
通过DAMA认证，团队可以获得系统性的知识体系培训，形成共同语言，从而提升数据团队的合作精神。
 
乙方竞争优势
多家甲方企业项目竞标时已明确提到相关认证作为加分项。作为乙方，有DAMA认证人员可以获得额外最多10分。
 
个人能力的证明
DAMA认证作为国际认证，行业认可。63%的认证人士6个月内获得提升。工资涨幅最大的达到120%。职务提升最大的有两级。
 
提升个人知识
实时获取先进理论知识和市场动态：丰富真实案例助力理论快速应用。93%的认证人士都同意通过认证提升了知识和自信。
 
拓展商业人脉
通过认证，增加个人竞争资本。DAMA拥有完整的进阶机制，从CDGA到CDGP，再到专项认证和CCDO。
 
DAMA报考条件
 
数据治理工程师CDGA：专科及以上学历获得者,致力于从事大数据相关行业；
数据治理专家CDGP：（*先获得CDGA证书才能报考CDGP）
（1）博士学位获得者；
（2）硕士学位获得后，从事IT相关工作1年以上者；
（3）本科毕业后，从事IT相关工作3年以上者；
（4）专科毕业后，从事IT相关工作5年以上者；