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运城达内IT培训数据质量管理都有哪些方法

发布：运城达内教育官网
来源：互联网
时间：2023-06-29 09:03

提高数据质量能够让我们在做数据分析的时候有一个更精准的数据结果，而本文我们就通过案例分析来简单了解一下，数据质量管理都有哪些方法。

运城达内IT培训数据质量管理都有哪些方法

当我们去管理数据标准和数据质量时，对应的组织保障把它分成了3个类别，分别适用于不同的机构。

一、集中式的

它的特点是数据管理的负责人和数据管理团队是专职的、永久的，他们对所有数据的产生、演变、维护进行集中式的管控。这一种管控方式的优势是它有一个强有力的数据管理的专业组织，负责企业级的数据管理，职责明确，目标清晰。组织是固定的，组织内可以做专业化的分工，整个汇报条线清晰，自上而下的执行具有驱动力。他的问题是对于数据管理人员的能力要求非常高，整个组织比较庞大，成本也比较高，其他部门可能没有数据管理的能力，所以需要跨部门的沟通，成本比较高，对协作的要求也比较高。因为比较集中，所以容易僵化，会影响工作效率，所以这个集中式的方式非常适合于集团企业，比如大型的央企、大型的集团。

二、联邦方式

它的特点是在总部设立一个数据管理的负责人，对数据管理整体的活动进行协调管控，在各个业务单元设立专门的组织或者角色，他负责业务领域的数据管理工作。整个组织的成员可以是专人专岗，也可以是兼职。它的优势是数据管理和业务管理可以更好地融合，可以根据职责的需要设置岗位，执行效率比较高，同时它能够比较好地实现横向的协调和拉通。另外就是专业化的分工也具备，所以有助于团队对应的能力的提升。它的挑战是纵向需要加强组织影响力，还有协调能力，驱动企业数据管理的工作。还有一个挑战是数据管控的力度相对于集中式会弱一些，所以需要通过其他手段，比如评价进行监督。

三、分散式

它的特点是不存在一个企业级的数据管理负责人，数据相关的活动分散在各个部门，它的成员也是以监管为主，它的优势是每个业务单元能够比较好地去理解自己的业务，每个业务单元容易在单个的业务领域上和系统上实现数据管理的工作。另外在应用需求的基础上树立的问题可以在单部门中快速被解决，所以一般服务满意度会相对比较高。挑战是缺乏一个企业级的管理视角，跨业务部门的协作会比较困难。所以对于联邦式比较适合于大部分的中小企业。

这个是对于集中式管理的组织保障的拆解，先应该有个决策组织，这决策组织可以是数据治理的委员会，然后在下面去做管理的应该有一个数据治理的办公室。对于每一个职能域都有对应的负责人，在每个业务单元有对应的数据的责任人，在IT层面也有对应的比较明细的分工，去解决我们梳理当中出现的问题。

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