在互联网、大数据、云计算、人工智能等新一代信息化、数字化技术的应用下，社会的数字化程度不断加深，产生的总体数据量也有了爆发性的增长，成为了构建现代社会的第五大生产要素。

在商业世界中，随着市场竞争愈发激烈、用户需求不断提高，企业逐渐意识到数据在现代社会的重要性，明白数据不只是业务活动产生的日志、记录，更是促进业务发展、优化和改变的重要要素。

数据背后蕴含着丰富的信息增量，只要将数据转化为价值信息，就能通过数据促进信息的成长和交换。创造数据价值。但想要利用数据价值，有一个前提，企业必须保证数据是准确可靠的高质量数据，才能确保信息是可信，有价值的。

为什么企业需要数据质量评估

企业意识到数据质量的重要性源于使用数据时遇到的问题，这些问题的存在让数据产生的信息价值大大降低，无法促进企业业务发展和增长，甚至可能造成负面影响。所以企业在使用数据前，需要数据质量评估，根据下面的数据使用问题来针对性调研数据问题。

1、数据缺失

想要使用数据首先要确保数据存在企业的数据库中，如果没有数据，那数据价值实现也就无从谈起。在企业的业务流程中，想要有效沉淀企业业务数据，需要利用ERP、OA等业务信息系统，对业务流程进行规范、形成标准化。让数据自动记录存储到数据库。

除了应用层面，企业还要为业务人员进行相关培训，让数据成为企业的核心要素，让每一个员工拥有数据培养意识。如果员工意识不到数据的重要性，也没有KPI考核指标的限制，很容易在业务活动中进行不规范操作，导致数据无法记录储存到数据库，导致缺失业务数据。

2、数据孤岛

企业在尚未进行信息化建设或信息化建设处于初级阶段，一般会在使用数据时发现一个广泛存在的问题，数据孤岛。数据孤岛是个很现实的问题，企业发展需要各个业务部门的通力协作，而数据孤岛导致了企业不同业务部门数据不能互通，业务交流受到阻碍。

除了业务层面，技术和管理人员在调取数据，查看企业业务发展数据时，只能重复对各部门系统数据库一一操作，不仅容易出现错误、遗漏等情况，还可能对数据分析、可视化分析信息造成错误影响，导致管理人员对业务发展情况进行误判，做出错误决策。

3、数据不准确

企业在信息化建设初期，没有为业务部门安装业务信息系统，一线业务人员只能通过手动记录，将业务数据写在纸上或是用电脑一个个输入到Excel表格中。当下越来越多的企业追求自动化，其中一个重要原因就是人工在记录数据、信息时很容易出现错误，更别提一旦业务繁忙，错误概率更会成倍增加。

此外，企业在利用数据前，需要将需要的数据从各个部门业务信息系统中调取，统一呈现在Excel表格或文本记录中，这个环节因为人员的手动操作，也非常容易出现错误，并且因为环节比较靠后，可能会导致相关人员意识不到数据存在问题，根据错误信息调整业务操作。

4、数据不及时

当下，社会的节奏越来越快，企业对业务、产品和服务进行调整优化的速度也在增加，在使用一些比较强调实时性的数据时，企业的技术、分析和管理人员需要在短时间内使用数据，一旦数据不能及时利用，这个数据就很有可能失去数据价值，没有实际效用。

尤其是遇到异常数据，企业业务陷入了停滞状态，企业需要在短时间内分析数据进行决策调整，找出问题原因。如果数据不能及时到位，业务和管理人员无法根据数据判断异常原因，业务就只能持续异常，影响企业健康发展，甚至影响企业的生存活动。

数据质量评估标准

很多企业意识到了数据质量的重要性，但不知道如何提升，不清楚数据质量的标准是什么。一般来说，数据有通用性，但不同行业对数据的重视角度也不尽相同，需要根据具体情况分析，不过只要根据通用的数据质量标准进行提升，就能够让企业完成基本的数据价值，进行正确决策。

完整性

数据的完整性是企业利用数据时最关心的一点。

企业数据的完整性一般受两个方向的影响，第一个方向是企业业务流程不规范，没有形成数据驱动的意识，导致某项数据缺失或记录遗漏。比如旗下门店服装店员交接不规范导致消费者购买记录缺失，造成数据不全，或是企业根本没有意识到要设置存储消费者购买衣服颜色的数据，导致无法对消费者喜爱衣服颜色进行分析；

第二个方向就是企业TI信息技术部门出现问题，这个问题在企业中也很常见。比如技术人员没有完善好业务数据库的设置，缺少关键的主键，导致业务流程中产生的数据有一部分不能存储到数据库中。

准确性

数据的准确性是企业能够放心利用数据的关键。

业务活动中，企业业务数据的准确性经常受到挑战，就拿路边随时能看到的餐饮连锁店来说，目前大部分线下店还是采用的店员手动点餐，这就相当于是手动记录业务信息，一旦店员疏忽记错餐品或是太忙没有顾及细节，即使线下店铺能够解决业务问题，其产生的数据也已经进入系统后台中，只能依赖后续的增删改来保证数据的准确性。

及时性

数据的及时性决定了企业能否在一定时间内利用数据。

企业中有些数据是非常强调实时性的，相关的IT或分析人员需要在短时间内利用数据，一旦数据没有及时到位，超出了预定的时间，对于企业而言这个数据就已经失去了价值。举个例子，有些企业喜欢在周五进行复盘总结，对下周的业务进行调整，如果这周的业务数据直到下周才能调取，那这些数据的意义已经不大了。

一致性

数据的一致性是企业数据存储的基础。

企业在建设数据库前，一般都需要先确定指标体系，对企业的各种业务进行抽象化，也就是确定好不同业务之间的命名、结构、层次等。得到业务流程中各个节点的具体指标后，技术人员根据指标提前设置好后台数据库，这样一线业务人员储存数据时，海量的数据就能根据设置好的规则自动找到位置，避免数据出现错误、冲突。

唯一性

数据的唯一性是影响数据质量的重要因素。

想要在数据库海量的数据中寻找某种数据，实现相关业务数据的快速查询，最关键的就是数据唯一性，它不仅可以在数据库中帮助识别重复数据，还能轻松获取企业业务的复盘数据，帮助管理人员更好决策。

每天都会持续更新，如果对内容感兴趣，欢迎关注。访问链接查看更多商业智能BI、数据质量、数据治理、数据分析等方面文章。

派可数据-商业智能BI_大屏BI可视化分析平台_用友BI财务分析_数据中台www.packingdata.com

派可数据-商业智能BI-企业数据质量管理：如何进行数据质量评估？www.packingdata.com/views/article/article.html?articleId=C08CCCF3F81881115A2656A06E5F89D3