用友UAP冯振华：准确分析前如何保证数据质量用友UAP，用友UAP教程，用友UAP平台，国产软件，软件平台http://www.bjtysd.et/ask/UAP/idex.html自麦肯锡首次提出大数据概念以来，就进入了大数据盛行的时代。数据成为一种新的资产类别，对数据的有效管理和流畅分析成为企业和组织成功的关键。零售行业可以利用大数据提高经营利润，医疗行业可以利用大数据保障医疗系统的安全有效运行，服务行业可以利用大数据分析个人行为信息来刺激消费。随着大数据技术的成熟和应用的发展，企业开始真正关注如何有效地利用这些数据来产生更大的智慧和价值。大数据时代，数据不再是简单地存储在关系数据库中的交易记录，包括文档、位置、社交网络等各种形式的外部信息，可能对企业的发展产生影响。这对企业来说既是机遇也是挑战。机遇在于孕育更多的商机，推动企业的跨越式发展；挑战在于大数据的管理和使用。企业IT部门积累的传统数据管理和治理经验根本无法满足需求。对于企业面临的挑战，我们都关注存储管理、集成、分析和计算。基本上，这些领域都有一些相关的产品和技术。但是这一切的前提是你的数据必须可靠、可信、可用，也就是说，首先要保证数据的质量。数据质量是所有数据处理和分析的前提。否则，基于不可靠数据的分析结果会大不相同。企业需要警惕的五个数据质量问题目前市场上大部分数据质量产品都在数据集成产品套件中开发了一些验证数据清洗规则的工具，并被声明为数据质量产品。这在很大程度上误导了大家对数据质量管理的理解，认为数据质量管理就是修改数据中的错误，清理错误数据和垃圾数据。这确实是一个数据质量需要解决的问题，但与全面的数据质量管理还有相当大的差距。企业数据质量问题的成因涉及企业信息化技术和管理的诸多方面。要全面系统地解决企业数据质量问题，仅靠数据清洗和验证是远远不够的。实际上，数据质量管理是指在数据从建模、采集、存储、共享、管理、应用到归档的整个生命周期的各个阶段，对各种数据质量问题进行综合管理的活动。对于企业来说，数据质量问题主要体现在以下几个方面。1.缺失数据：该问题的典型情况是在数据分析挖掘过程中突然发现一些重要的属性和缺失的数据记录，导致分析建模和分析结果出现较大误差。例如在客户购买预测分析中，年龄是一个重要的分析变量，但原始客户记录数据的年龄字段中大部分记录为空。这些问题都是由于业务系统的数据模型设计或应用验证不够充分造成的。例如，数据模型没有对字段强加强制约束，或者数据收集应用程序没有执行验证。2.不完整的数据：比如在购房分析中，发现有的客户没有产品购买记录，有的客户在购买记录中找不到对应的客户信息。出现这种问题的原因是业务系统数据模型的设计没有外部约束，或者应用验证不到位。例如，数据模型不对该字段施加约束，或者数据收集应用程序不执行验证。3.数据不合理：如果客户是200岁，省证号数字不正确。这个数据质量问题的主要原因是数据采集应用程序没有验证合法性。4.数据冗余：同一数据有多个版本和条目。这会浪费存储并导致不一致。造成这个问题的主要原因是数据模型设计不合理。5.数据冲突：同一个数据在多个系统中有多个不同的内容，分歧导致混乱。此类数据质量问题的主要原因是缺乏统一的规划和冲突解决方案。深入研究影响企业数据质量的两大因素以上问题是企业数据质量问题的具体表现。究其原因，影响数据质量的因素有两个：技术和管理。其中，技术可分为定义、获取和应用三部分；管理可分为标准、流程和机制。第一的 让我们来看看技术因素：定义因素：数据定义是规划建模和元数据生成。这些因素造成数据质量问题的主要原因有：元数据描述和理解错误、元数据规范不能保证统一等。采集因素：主要是指特定数据采集环节导致的数据质量问题。例如，信息系统应用程序输入验证不完善导致的数据质量问题，数据录入关系约束不当导致的数据质量问题，人工采集导致的数据质量问题等。应用因素：主要是指数据申请过程中技术环节异常导致的数据质量问题。例如，数据采集、传输、加载、使用异常导致的数据质量问题。然后看管理因素：标准系数：数据质量标准体系是企业数据质量管理的基础。标准因素是指企业数据标准缺失或不恰当导致的数据质量问题。例如，一个企业中有多种渠道和方法来生成客户信息。如果没有统一的标准，就会造成很多数据质量问题。过程因素：指由于各种系统操作程序和生成数据的人工操作程序设置不当而导致的数据质量问题。如数据交换流程、业务流程等。机制因素：指人员技能和管理机制导致的数据质量问题。如人员培训、人员管理、操作规程等。所以为了不断提高企业的数据质量，需要按照循环闭环的数据质量管理流程推进工作，最终使企业能够通过可靠、优质的数据进行准确的分析，创造为企业带来经济效益。数据质量管理不仅包括技术因素，还包括管理改进。在技术方面，主要包括勘探、识别、评价、检查、处理、监测、预警等；在管理方面，主要包括制定企业数据质量标准和规范，确定数据质量改进目标，制定数据质量评价组织流程，制定企业数据质量标准和规范。数据共享和交换规则和程序，明确数据冲突处理方案，制定审计机制等。数据质量管理是一个完整的解决方案在一个组织中，数据质量管理不是一个孤立的系统和平台，而是与企业其他专业领域的技术和产品合作，共同完成企业数据质量的管理。例如，有的公司有数据标准管理系统，数据质量标准及其规则在数据标准管理系统中进行管理。此外，数据质量管理的实施主要基于元数据技术，因此企业数据质量管理需要元数据管理的支持。目前，一些信息化程度较高的公司也有专门的元数据管理系统。因此，数据质量管理企业也应该配合企业元数据管理系统。用友UAP结合其在企业数据处理和治理方面的业务积累，形成一套完整的数据质量管理解决方案，形成系统有效的管理流程，为进一步准确分析企业奠定基础。定义是指定义数据质量目标，指导整个数据质量管理；检查是指根据设定的规则检查捕获数据的质量；评价是指对被评价方案的评价指标和数据质量的评价；分析是指详细分析数据质量对业务的影响；定位是指确定数据质量问题的原因；整改是指制定数据质量问题的解决方案，从数据和管理两个方面进行整改；预防是指建立数据错误预防程序，检查执行情况；管理是指通过改进管理流程对数据质量问题进行综合管理；监控是指对数据的监控和管理，以保持改进的效果。以上九个方面经过反复实施，不断完善，形成良性循环。由于数据质量涉及企业各个层次的所有系统、业务和组织，以上九个步骤必须建立在各相关方面有效沟通和充分协调的基础上，才能真正发挥作用。为满足企业数据质量管理的要求，用友UAP提供一系列产品和技术，解决企业数据从定义、生成到应用全生命周期的数据质量管理能力。首先，提供统一的建模产品套件，从数据定义阶段就保证数据质量。产品涵盖业务模型创建、关系数据库模型、数据仓库模型和分析模型，可定义各种数据质量规则；此外，用友UAP还可提供数据标准管理、元数据管理、数据清洗等产品和解决方案，满足企业数据质量管理的整体需求。用友UAP数据质量管理方案，可以帮助企业发掘和识别隐藏在企业各个环节的数据质量问题，并进行汇总分析，直至清洗过程完成，保持企业数据的清洁；用友UAP数据质量管理程序可以改善企业的业务工作，让企业中的每个人都能充分信任满足各种业务目的的数据。这篇文章可能无法回答所有问题，用友软件培训如果您对用友软件教程和用友软件报价有任何疑问， 请打电话致电或联系客服QQ咨询

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