企业数据质量管理难根治？用了这个方案，成本节省了近百万！
2023-04-26 15:36:45
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对很多企业来说，数据质量影响着企业的经营管控和管理决策，所以往往会耗费大量时间和精力来做数据质量管控，但由于数据存在不一致、不完整、不真实、不及时等质量问题，导致数据治理工作难以看到效果，数据质量问题层出不穷。
►难定义：数据质量问题具有二义性，不结合业务无法准确定义数据质量问题；
►难发现：数据质量问题类型众多，很难全面发现质量问题，账实不一致问题难以定位；
►难根治：数据质量问题缺少闭环手段，没有做到闭环管理，质量问题难以根治。
如何高效解决企业遇到的这些数据质量问题？来看看美林数据是怎么做的！
第一步：解决思路
美林数据倡导场景化、智能化和闭环化的解决思路。
▶ 场景化：以业务应用场景需求为出发点，驱动业务数据质量治理工作。
▶ 智能化：基于AI模型的核查，让识别和定位数据质量问题更全面、准确和高效。
▶ 闭环化：引入质量工单和质量预警进行质量管理，从发现数据问题，到定位数据问题，分析改进数据问题，再到跟踪问题处理，形成一种闭环、可持续的问题管理机制。
基于以上思路，在具体的数据质量管理活动中应该如何高效落地呢？美林数据提供了全新的业务化、智能化和闭环化的解决方案。
第二步：解决方案
业务驱动的一体化数据质量管理方案是一款有效解决数据质量管理困境的智能化方案，具备“业务驱动，场景治理”、“AI赋能，增强治理”、“流程驱动，闭环治理”等特性。
▶ 业务驱动，场景治理
从具体的业务应用场景出发，定义核查数据质量问题。
以“场景化的业务应用”为牵引，驱动数据治理的同时，用业务应用检验数据治理成果。治理对象、治理规范和核查规则都来源于业务场景和应用，治理过程由业务部门来负责，治理的成果将服务于业务应用。可以有效解决数据质量问题难定义、业务数据质量难以提升、无法满足业务应用等问题。
▶ AI赋能，增强治理
充分发挥AI能力，以智能化算法治理代替传统人工治理。
基于内置的数据质量探查算法，对企业管理的数据进行“摸底”，协助数据管理者全方位发现和诊断数据质量问题；基于AI模型的核查，验证和解决系统与现实之间账实不一致问题。
比如通过停电事件信息来判断变压器和用电用户的挂接关系是否正确，从而解决复杂的业务核查、关系核查的问题。
▶ 流程驱动，闭环治理
以业务需求为出发点，针对不同问题构建应用场景。
引入了质量工单和质量预警，将数据质量管理分为问题发现、问题定位、问题分析、问题跟进、问题跟踪处理的全面闭环数据质量管理，针对质量问题，匹配完善的问题改进流程，进行闭环的数据质量管理，全面解决企业的数据质量问题。
第三步：方案落地
某光伏集团企业在近些年业务发展迅速，但是没有体系的信息化规划，存在质量管理体系不闭环、缺少管理组织、缺少业务支撑等问题。
基于这些问题， 美林数据项目组为其落地了业务驱动的一体化数据质量管理方案，量身定制了相关的数据质量管理体系、管理流程、质量规则知识库，并通过PDCA循环质量管理，逐步提升了企业数据质量，单一业务线年度成本节约近百万，业务效率提升近40%，为企业达到了降本增效的目标。
小T总结
数据质量问题发生在企业数据管理的各个领域，对于常见的难定义、难发现、难根治等问题，美林数据的“业务驱动的一体化数据质量管理方案”，以业务化、智能化和闭环化的全新思路，全面为企业解决数据质量管理的问题，赋能企业的降本增效。
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