大数据培训 数据质量分析管理
很多做大数据培训的同学都知道，数据并非都是有用的，质量参差不齐，我们该如何解决这个问题，有效的去收集数据呢？今天光环大数据科技就来给大家讲一讲。
1、建立数据质量闭环办理机制
从问题界说、问题发现、问题整改、问题盯梢、效果评价5个方面树立相应的办理及认责机制。从事务动身做问题界说，由工具主动、及时发现问题，清晰问题责任人，经过邮件、短信等方式进行告诉，确保问题及时告诉到责任人。盯梢问题整改进展，树立相应的质量问题评价KPI。确保数据质量问题全进程的办理。
2、对不同数据的数据问题分类处理
在时刻维度上分，企业数据主要有三类：未来数据、当时数据、历史数据。在处理不同品种的数据质量问题时，也要采取不同的处理方式。
历史数据
如果你拿着历史数据，找事务部门给你做整改，事务部门通常以“当时的数据问题都处理不过来，哪有时刻帮你一同清查历史数据的问题”为理由无情回绝。这个时分即便是找领导协调，一般也起不到太大的效果。关于历史数据问题的处理，一般能够发挥IT技术人员的优势，用数据清洗的方法来处理，清洗的进程要综合运用各类数据源，提高历史数据的质量。
当时数据
当时数据的问题，需求经过从问题界说、问题发现、问题整改、问题盯梢、效果评价5个方面来处理。详细能够参考我之前在普元微信大众号的文章《大数据是否值得信任——浅谈商业银行数据质量办理》。
未来数据
未来数据的处理，一般要选用做数据规划的方法来处理，从整个企业信息化的视点动身，规划一致企业数据架构，拟定企业数据规范和数据模型。借事务系统改造或许重建的机遇，来从根本上提高数据质量。当然这种机会是可遇而不可求的，在机会到来之前应该把企业数据规范和数据模型树立起来，一旦机会呈现，就能够遵从这些规范。
这样，经过对不同时期数据的分类处理，选用不同的处理方式做到事前防止、事中监控、事后改进，能从根本上处理数据质量问题，为企业事务立异打通数据关卡。
1、定义事务问题、规划顶层规划
在处理数据质量问题之前需求界说清楚事务问题。是以提高主数据的质量为方针、以整改BI数据问题为方针，还是以满足危险办理、监管报送要求为方针。
在事务问题界说清楚之后，需求以事务问题为起点，做顶层规划。规划好某事务主题的规范，以规范作为数据质量校验规则的绳尺。数据规范的拟定不在本文的讨论范围，这儿就不在打开说了。这个是“疏”的最高境地，往往消耗的本钱也比较高。
文章源自光环大数据科技官网：http://hadoop.aura.cn欢迎访问，转载需注明出处
大数据培训、人工智能培训、Python培训、大数据培训机构、大数据培训班、数据分析培训、大数据可视化培训，就选光环大数据！光环大数据，聘请专业的大数据领域知名讲师，确保教学的整体质量与教学水准。讲师团及时掌握时代潮流技术，将前沿技能融入教学中，确保学生所学知识顺应时代所需。通过深入浅出、通俗易懂的教学方式，指导学生更快的掌握技能知识，成就上万个高薪就业学子。 更多问题咨询，欢迎点击------>>>>在线客服！
