大数据将可能帮助所有企业保持竞争力，因此越来越多的企业开始利用大数据应用技术提高企业生产力。现如今，大数据应用正逐渐成为一种潮流趋势，并且已经在各大企业中展露头角。大数据时代，必将是一次翻天覆地的变革。
越来越多的企业领导者开始意识到大数据对企业的巨大影响，但是，有一个重要的提醒：如果企业的数据不准确，不完整且一致，则在做出业务决策时可能会导致重大失误。实际上，Gartne估计数据质量不佳对企业的平均财务影响为每年1,500万美元，这意味着数据质量发挥着重要任用。
什么是数据质量管理？
数据质量管理是指需要将合适的人员、流程和技术组合在一起的业务原则，其共同目标是改进对企业最重要的数据质量。重要的是，数据质量管理的最终目的不仅仅是为了获得高质量的数据而提高数据质量，而是为了实现依赖于高质量数据的业务成果。
高质量数据的基础
有效的数据质量管理需要一个可以支持数据操作的结构核心。以下是在数据基础架构中实施高质量大数据的五个基本原则：
1组织结构
在整个企业中实施数据质量管理实践时，IT领导应考虑以下角色：
项目经理：该角色确定了数据质量的基调，有助于建立数据质量要求。他还负责处理日常数据质量管理任务，确保团队按计划在预算范围内并满足预定的数据质量标准。
组织变更经理：这个人有助于在有效使用数据时发生的变更管理转变，他们会对数据基础架构和流程做出决策。
数据分析师或业务分析师：此人解释和报告数据。
数据管理员：数据管理员负责将数据作为公司资产进行管理。
数据质量问题是大数据应用的关键
2数据质量定义
很简单，如果您没有质量数据的定义标准，您怎么知道您是否达到或超过它？
关于数据质量的数据质量定义因行业和组织而异。但是，定义这些规则对于成功使用商业智能软件至关重要。
企业希望在创建数据质量定义时考虑高质量数据的以下特征：
完整性：数据如何与预先建立的数据质量标准叠加？
有效性：数据是否符合给定数据集的值？
唯一性：一组数据出现在一组中的频率是多少？
准确性：数据的准确性如何？
一致性：在不同的数据集中，相同的数据是否保持相同的值？
此外，为了确保每次都满足这些特性，数据保护专家在实施数据质量管理策略时建议采用以下指导性治理原则：
问责制：谁负责确保数据质量管理？
透明度：如何记录数据质量管理以及这些文档在哪里可用？
保护：采取了哪些措施来保护数据？
合规性：哪些合规机构确保满足治理原则？
3数据分析审核
数据分析是一种确保数据质量的审计过程。在此过程中，审计人员会根据元数据和现有度量查找数据验证，然后他们报告数据的质量。
4数据报告和监测
指的是监视、报告和记录异常的过程。商业智能（BI）软件可以捕获这些异常，用于自动解决方案，以便在错误数据可用之前捕获这些异常数据。
5纠正错误
一旦BI系统整理出潜在的不良或不完整的数据，就应该进行适当的数据更正，例如完成数据，删除重复数据或解决其他一些数据问题。
工欲善其事必先利其器
大数据治理的落地开展离不开工具的支撑。大数据治理工具一般分为两类：一类是单个工具，另一类是集成平台，用于不同的阶段、场景和客户。
下面介绍一款数据质量管理平台EsDataclean，系亿信华辰自主研发，已经过卫生、法院、电力、银行、合作伙伴等客户的检验，用于解决业务系统运行、数据仓库建设及数据治理过程中的各种数据质量问题。
特色一：助力构建数据质量规则库
1.内嵌13种规则，基本能覆盖目前数据质量相关问题。
2.可由实施工程师在图形化界面上根据业务需求配置，无须编写脚本。
3.如规则不够，还可以动态扩展。
特色二：灵活定义多模型质检方案、性能高效
1.多点监测、多模型质检方案，高效调度，并发和串行处理相结合。
2.性能高效，只需2分30秒，便可完成20条规则百万级数据的质量检查。
特色三：提供图文并茂的质量检查结果报告
1.内置常规质检分析报告，实时可视化呈现对质检结果的分析。
2.质检结果模型灵活扩展，充分利用了BI工具的分析展现能力，快速实现客户化扩展定制。
在整个数据治理环节，亿信数据质量管理平台从找到问题数据开始，控制数据质量，贯彻始终，全面提升数据的完整性、规范性、及时性、一致性，减少因数据不可靠导致的决策偏差和损失。
（原标题：数据质量问题是大数据应用的关键）
