企業數據質量管理難根治？用了這個方案，成本節省了近百萬！
2023-04-26 15:36:45
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對很多企業來說，數據質量影響著企業的經營管控和管理決策，所以往往會耗費大量時間和精力來做數據質量管控，但由于數據存在不一致、不完整、不真實、不及時等質量問題，導致數據治理工作難以看到效果，數據質量問題層出不窮。
?難定義：數據質量問題具有二義性，不結合業務無法準確定義數據質量問題；
?難發現：數據質量問題類型眾多，很難全面發現質量問題，賬實不一致問題難以定位；
?難根治：數據質量問題缺少閉環手段，沒有做到閉環管理，質量問題難以根治。
如何高效解決企業遇到的這些數據質量問題？來看看美林數據是怎么做的！
第一步：解決思路
美林數據倡導場景化、智能化和閉環化的解決思路。
? 場景化：以業務應用場景需求為出發點，驅動業務數據質量治理工作。
? 智能化：基于AI模型的核查，讓識別和定位數據質量問題更全面、準確和高效。
? 閉環化：引入質量工單和質量預警進行質量管理，從發現數據問題，到定位數據問題，分析改進數據問題，再到跟蹤問題處理，形成一種閉環、可持續的問題管理機制。
基于以上思路，在具體的數據質量管理活動中應該如何高效落地呢？美林數據提供了全新的業務化、智能化和閉環化的解決方案。
第二步：解決方案
業務驅動的一體化數據質量管理方案是一款有效解決數據質量管理困境的智能化方案，具備“業務驅動，場景治理”、“AI賦能，增強治理”、“流程驅動，閉環治理”等特性。
? 業務驅動，場景治理
從具體的業務應用場景出發，定義核查數據質量問題。
以“場景化的業務應用”為牽引，驅動數據治理的同時，用業務應用檢驗數據治理成果。治理對象、治理規范和核查規則都來源于業務場景和應用，治理過程由業務部門來負責，治理的成果將服務于業務應用。可以有效解決數據質量問題難定義、業務數據質量難以提升、無法滿足業務應用等問題。
? AI賦能，增強治理
充分發揮AI能力，以智能化算法治理代替傳統人工治理。
基于內置的數據質量探查算法，對企業管理的數據進行“摸底”，協助數據管理者全方位發現和診斷數據質量問題；基于AI模型的核查，驗證和解決系統與現實之間賬實不一致問題。
比如通過停電事件信息來判斷變壓器和用電用戶的掛接關系是否正確，從而解決復雜的業務核查、關系核查的問題。
? 流程驅動，閉環治理
以業務需求為出發點，針對不同問題構建應用場景。
引入了質量工單和質量預警，將數據質量管理分為問題發現、問題定位、問題分析、問題跟進、問題跟蹤處理的全面閉環數據質量管理，針對質量問題，匹配完善的問題改進流程，進行閉環的數據質量管理，全面解決企業的數據質量問題。
第三步：方案落地
某光伏集團企業在近些年業務發展迅速，但是沒有體系的信息化規劃，存在質量管理體系不閉環、缺少管理組織、缺少業務支撐等問題。
基于這些問題， 美林數據項目組為其落地了業務驅動的一體化數據質量管理方案，量身定制了相關的數據質量管理體系、管理流程、質量規則知識庫，并通過PDCA循環質量管理，逐步提升了企業數據質量，單一業務線年度成本節約近百萬，業務效率提升近40%，為企業達到了降本增效的目標。
小T總結
數據質量問題發生在企業數據管理的各個領域，對于常見的難定義、難發現、難根治等問題，美林數據的“業務驅動的一體化數據質量管理方案”，以業務化、智能化和閉環化的全新思路，全面為企業解決數據質量管理的問題，賦能企業的降本增效。
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