CDGA|大数据时代，保障数据质量的六大方法！

我们正处于大数据时代，每时每刻都会产生大量的数据。

大多数企业都会使用高级数据工具来收集大量数据，但是原始数据通常包含错误数据，如果不做数据质量管理，可能会导致错误的结果。
为了企业更好的使用这些数据，数据管理人士必须保障数据的质量。

一般来说，数据质量管理的方法有以下六点：
 
一、设置质量标准
 
数据质量管理的第一步是建立一套质量标准。必须明确定义标准，以从数据集中过程中过滤掉“脏数据”。可以定义以下几个条件。
数据约束：有多种类型的数据约束可确保收集的数据具有最佳质量，例如：
·数据类型约束：仅限于注册值的范围，例如布尔值，数字，日期等。
·范围限制：数值不是绝对的，而是具有最小和/或最大允许值。
·强制性约束：必须填写所有列。
·唯一性约束：每个字段或字段组合在整个数据集中都必须是唯一的。
·成员资格约束：每列中的一组离散值或代码。
·外键约束：子值可以通过一组允许值添加到其他列。
·正则表达式模式：设置允许的模式，例如电话号码，站号，密码等模式。
设置数据约束有助于在数据收集过程的一开始就保持数据质量。

二、确保准确性
 
尽管数据约束在一定程度上确保了正确的数据值，但考虑到该领域的主观方面，准确性仍然是一个挑战。
 
三、删除重复数据
 
当组合多个数据集以生成洞察力时，数据集中就会出现重复。
重复的数据可能是数据不完整的结果，也可能是数据结构中的问题。 
 
四、仅接受完整数据
 
尽管大多数软件工具不接受不完整的数据，但是使用电子表格或基于纸张的表格可能会导致数据不完整。 
 
五、保持一致性和统一性
 
当不同字段中的两个值相互矛盾时，数据不一致。
合并多个部门或时间范围的数据时，会发生这种情况。
数据的一致性是指度量单位。
数据的一致性和统一性对于获得准确的结果至关重要。

六、提高准确性
 
数据质量管理是一个三步过程，其中包括考虑上述所有条件以维护数据完整性。根据上述标准收集数据后，可以采取以下措施来提高准确性。
 
·检验：执行检验以检测整个质量标准中数据的不准确性
 
·清理：从数据集中删除异常
 
·验证：对清洁过程进行交叉验证，以确保消除了每个方面的不准确性和不一致性
 
·报告：创建有关所做的更改以及有关系统中记录的数据的当前质量的报告。
 
数据质量管理必须是一个连续的过程，因为时间，情况会发生变化，并且会影响记录的数据质量。
过时的旧数据可能没有帮助。
定期进行数据治理管理有助于您获得准确的见解。准确的数据会助力您的业务决策并成功推动您的战略。
 
数据质量管理是企业数据治理一个重要的组成部分，企业数据治理的所有工作都是围绕提升数据质量目标而开展的。
要做好数据质量的管理，应抓住影响数据质量的关键因素，设置质量管理点或质量控制点，从数据的源头抓起，从根本上解决数据质量问题。
数据治理的成功实现需要大量的数据治理人才，需要数据管理人士充分发挥自己专业知识与技能去解决这些难题。

为了解决社会对数据管理人才的紧迫需求，规范化数字要素市场，推进政府数据开放共享、提升社会数据资源价值、加强数据资源整合和安全保护三项要求，DAMA中国特决定建立一个长期的“数据人才”成长计划，面向个人开展培训认证。
为了便于国内广大数据从业者学习相关认证，DAMA中国以国际数据管理协会(简称“DAMA国际”) DAMA数据管理知识体系为基础，结合国内实际需求，对DAMA国际数据管理专业人员认证( CDMP )的考试语言、考试形式、考试内容、证书类型等进行了适当本地化重构。
重构后认证考试分为数据治理工程师( CDGA )和数据治理专家( CDGP )，DAMA中国承担认证考试命题工作，并定期组织中文考试，对考试通过者由DAMA中国颁发认证证书。
证书有效期为三年，获得CDGA认证才能申请CDGP认证考试。