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数据质量管理的重要性

【摘要】:数据质量非常重要,数据的不确定性或质量低下会带来很多弊端。数据质量管理会对企业的经营质量管理和信息系统质量管理产生直接的影响。除了将数据的准确性视为质量的基本标准,数据的快速提供、数据应用的方便性等也常被视为质量标准。最近全球出现的数据质量管理受法律强制规范的现象尤为突出。为达成这一目标,全面提高数据质量管理标准的重要性正在凸显,也相应提出了不少方案。数据难以管理的主要原因是相关对象繁多且复杂。

数据质量非常重要,数据的不确定性或质量低下会带来很多弊端。例如,如果交易系统或个人信息和医疗信息等重要数据管理不善或管理不当,会引起相当大的社会危害。

数据质量管理会对企业的经营质量管理和信息系统质量管理产生直接的影响。因此提高数据质量不仅可提高信息系统的质量,还可提高经营活动的质量。但是确保数据质量并不是靠暂时的投资或关注就可以快速实现的,应对整个数据进行系统且长期的整备。此外,即使质量有保障的系统也会因为一次疏忽管理导致质量瞬间恶化。确保数据质量很难,保持数据质量也很难。但是,如果不能确保数据质量,会造成企业信息化迟滞和组织竞争力低下,因此这是需要集中所有精力研究的课题。确保数据质量的困难之处包括两个方面。

(1)对数据质量的认识因人而异,要满足所有人对质量的期待并不容易。有要求确保质量达到完美标准的,也有允许一定程度的错误或达到一定标准即可的。另一方面,对数据质量的定义也有很多不同出发点。除了将数据的准确性视为质量的基本标准,数据的快速提供、数据应用的方便性等也常被视为质量标准。进一步来讲,数据的安全性或保全性也属于质量的范畴。确保数据质量的原则是共享数据质量的定义,设定实际可达的质量标准。

(2)确保数据质量的第二个难点在于影响质量的原因多种多样,影响数据质量的管理功能之间具有复杂的联系。因此为确保数据质量,应在相关功能的整合上多加努力。例如,数据结构管理、数据流向管理、数据标准管理、数据所有者管理、数据性能管理等功能均与数据质量有直接或间接的关系,其相互之间也有复杂的关系。因此需要明确掌握影响数据质量各功能之间的关系。(www.chuimin.cn)

最近全球出现的数据质量管理受法律强制规范的现象尤为突出。这是遵循治理、风险管理和合规性(governance, risk management, compliance, GRC)的要求进行品质管理的必要性的体现。例如,最近因全球越来越多的企业倒闭或因道德危机导致投资者的信任度下降,企业的信任度也逐渐下降。为恢复投资者的信心,相关部门陆续提出了萨班斯·奥克斯利法案(Sarbanes-Oxley Act, SOX)、新巴塞尔协议(Basel II)、反洗钱(Anti-Money Laundering, AML)、国际财务报告准则(International Financial Reporting Standard,IFRS)等新规定,制定了企业相关的法规并要求贯彻执行。为达成这一目标,全面提高数据质量管理标准的重要性正在凸显,也相应提出了不少方案。

数据难以管理的主要原因是相关对象繁多且复杂。多个系统同时进行开发会导致数据分散在多个系统中,要保持分散数据的一致性变得很困难。此外,使用数据的人员较多,可能发生因错误操作而导致的数据错误。另外,还会有数据本应定期更新到最新状态但未得到执行,因不了解数据的真正含义而错误使用数据并得出错误结果等情况。计算机程序开发完成后,在需求产生变化前会一直保持原状,但数据的具体值会随着业务的正常进行随时生成、变更或消失。因此,虽然数据是需要精心维护管理的对象,但到目前为止其在计算机领域中得到的关注相对较少。