建議收藏｜CDO管理資料品質123步

CDO 作為企業數字化轉型的推動者，在将資料作為資産加以利用方面發揮着積極的上司作用，需要深刻認識到資料品質決定着資料智能應用的效果。

因資料品質差導緻據應用出錯、業務價值無法深入挖掘、轉型成本增加的現象屢見不鮮。盡管如此，一些企業上司對于優先考慮資料品質仍持有不明确的态度。

除了資料品質未得到足夠的重視外，資料團隊在保障資料品質時僅僅重視資料間的邏輯與事實，并不以業務需求為出發點來優化資料品質，這種工作模式也無法保障資料品質。

是以，在數字化轉型過程中，CDO、CTO/CIO 與其他相關部門上司應該針對資料品質的管理制定統一的規範。

1）統一資料品質與業務名額，在資料品質管理過程中建立問責制。

2）建立資料分析模型以檢驗目前資料品質及未來資料應用效果，為挖掘業務價值提供高品質的資料。

3）規劃資料品質管理總體成本與資料應用業務價值變現之間的回報比例，為調整資料品質管理方案及申請預算提供參考

一、統一名額，建立品質問責制

很多企業上司人對資料品質的重要性缺乏深刻認識，忽視了資料品質差導緻企業轉型成本上升的問題。糟糕的資料品質會導緻錯誤的分析決策，且由于缺乏系統的問責體制及資料追蹤體系，資料出錯後無人負責。是以，企業資料管理負責人或 CDO應該按照一定的操作流程管理資料品質。下面給出一些相關的機制和方法，供大家參考。

1、了解數字化轉型目标，設立負責人問責機制

在管理資料品質之前，CDO 應該先了解企業數字化轉型的目标，然後逐一梳理不同業務場景下相關聯的資料治理子產品。

在了解企業數字化轉型目标後，CDO 需要設立技術、業務、資料分析團隊負責人的問責機制，明确各個團隊在數字化轉型過程中的職責和内部各成員要承擔的任務，施行責任到人、原因梳理、改進辦法的工作流程，使相關團隊和人員重視資料品質，為業務提升做堅強的後盾。

2、資料品質與業務績效名額統一，支援業務成果

企業資料品質不佳的原因之一在于未将資料品質與業務目标聯系起來，僅關注資料本身品質，即資料治理結果重在資料邏輯的呈現、資料事實的公布，而忽視了從業務角度出發思考資料品質。梳理清楚資料品質與業務績效之間的關系也有利于制定資料品質問責制。

在資料治理過程中，如果資料治理團隊僅關注客戶資料的準确率是否從原來的 80% 提高到90%，對這一優化是否有助于業務提升毫無興趣，就會導緻業務分析團隊從資料結果中隻能看到詳細的資料名額和治理路徑，忽視了資料背後的業務邏輯，最終造成資料治理結果使用率低，無法真正為業務賦能。事實上，提升業務份額會涉及不同次元的關鍵名額，如财務績效名額、經營業績名額、客戶服務名額等，資料治理團隊應對這些業務名額有足夠的了解。

提升資料品質必須以業務成果為導向，不能是純粹的資料展示。一線業務人員已熟悉數字化市場運作規律，制定某項決策時會看重資料的分析價值，但也會結合自身的行業經驗進行綜合分析。純技術性的資料術語并不能幫助業務人員快速了解資料意義，是以，呈現給一線業務人員的資料治理結果也應該具備一定的業務屬性。CDO 隻有了解了資料品質與業務目标之間的關系，才能更好地推導出各個子產品要實作的功能，并比對給相應的負責人。

梳理資料品質與業務績效名額之間的聯系，可從以下 3 個方面着手。

1）厘清業務需求

資料團隊在開始資料治理工作前，須從業務需求出發，根據業務邏輯和資料品質之間的關系，厘清各個業務線和産品線的脈絡，挖掘不同業務線的需求，梳理資料治理工作的各個環節。

2）統一資料品質與業務名額

以業務績效名額來确定資料品質，可以幫助資料團隊驗證資料品質的有效性與準确性。資料團隊應建立業務部門使用資料分析結果的回報機制，探明業務績效名額、分析決策過程、基礎資料品質三者之間的關系。CDO 作為資料管理的主導者，應確定資料治理過程及結果與關鍵業務名額和業務邏輯具有一定的相關性。

3）建立異常資料糾查體系及問責制

在資料治理過程中，需要根據資料品質對業務目标的影響，持續測試資料品質。同時，新業務的出現會導緻資料量發生變化，是以，資料品質測試的重點和方法也應做出相應調整。

二、建立資料分析模型，制定資料品質改進計劃

在資料管理的過程中，資料團隊需要對資料從産生到應用的整個生命周期進行識别、診斷、修複和完善，以確定資料品質。資料團隊需要針對資料應用的全生命周期建立資料分析模型，制定以業務目标為核心的資料品質改進計劃，友善資料團隊及業務分析團隊随時檢驗資料品質，為業務分析團隊的資料應用提供智能推薦。

1、分析目前資料品質并判别資料品質對業務價值的影響

一旦确定資料治理的業務目标，就可以開始資料分析了。資料分析貫穿資料智能應用的整個周期。利用資料分析模型對早期的資料品質進行檢驗，可以為最終的資料品質結果奠定基礎。檢驗初始資料品質，為後期提升資料品質提供基準，以此為衡量标準，可以判别提升資料品質對業務價值的影響，幫助 CDO 規劃資料管理團隊的預算。

2、運用資料分析工具打造資料分析模型

一款性能優良的資料分析工具可以幫助企業較好地衡量關鍵業務流程名額并分析資料之間的關系。通過資料分析功能可以打造資料分析模型，幫助資料技術人員及業務分析人員在較短的時間内了解目前的資料品質，模型還可以配置更複雜的資料分析功能，以實作對複雜多變的業務場景下的資料進行品質檢查。

3、制定以業務目标為核心的資料品質改進計劃

CEO 有時較難了解為何資料品質改進周期長、覆寫廣，這是因為 CEO 還未了解資料生命周期與資料品質之間的關系。是以，CDO 管理資料品質時首先要向 CEO 彙報，制定以關鍵業務名額為核心的資料品質改進計劃。制定資料品質改進計劃可從以下幾個方面着手。

1）确定資料品質改進目标

根據業務流程，确定實作資料品質的政策，梳理可實作價值的業務名額和資料品質名額，建立相應機制保證資料治理的效果。

2）确定執行方案

CDO 根據資料品質改進目标确定資料品質解決方案，确定該方案的最終結果是在資料團隊内部托管還是設定為服務共享模式，采取分階段的方式确定具體的業務領域和特定領域的資料品質治理，确定内部開發團隊和供應商參與資料治理工作的比例配置設定。

3）執行注意事項

不同業務團隊可能對同一資料集的了解并不一緻，兩個不同的資料集可能被解釋為相同語義。是以 CDO 帶領的資料治理團隊需要正确了解不同業務單元對同一資料集的意義，明确業務規則，保障中繼資料管理。在對内部資料統一彙總、聯通後，整合合作夥伴資料、內建商資料、全網開放資料等第三方資料時，資料治理團隊需要建立一套可行的模式，鑒定并跟蹤第三方資料源，從看起來完整、正确、及時的資料中找出資料源不一緻的原因。資料治理團隊還須驗證外部資料的真實性，建立對外部資料的信任。業務人員對資料治理過程中的技術問題可能不甚了解，CDO可建立一套完整的資料品質教育訓練體系，幫助業務人員了解基礎資料、識别資料格式、明晰資料含義。

以業務為導向的資料品質改進計劃是為了實作利用資料提升業務價值的長期目标，該計劃由 CDO 或 CTO/CIO 制定并推行。資料品質改進計劃可以幫助資料治理團隊建立“任何資料品質管理均要以業務為出發點，并形成業務優勢”的意識。資料品質管理要建構“閉合循環”的模式，需要CDO 積極整理内部閉合資料，拓展外部資料并不斷形成資料循環利用模式。如此，企業才可以更好地洞察市場需求，預判資料決策的效果。

三、估算資料品質成本及投資回報率

企業能轉型到何種程度往往取決于預算，資料品質管理效果也是一樣。在制定與執行一個關乎企業存亡的關鍵戰略之前，必須先測算預期效益，對相關人員施行可量化的績效名額，确定預期收益及貢獻。

1、估算資料品質成本及投資回報率

企業進行數字化轉型的初始投資和持續投入成本必須維持在合理的投資回報率内。比如數字技術的應用（硬體基礎設施、資料分析工具、雲端伺服器等）、資料品質管理人才的選拔與配備、資料內建商和系統內建商的人力資源成本、與資料品質計劃相關的業務成本，以及應付業務中斷、當機時間和維護的成本等，均須 CDO 提前規劃。

2、充分設定成本與收益的各級名額

在估算資料品質成本及投資回報率時，資料治理團隊需要充分記錄資料品質改進的成本類别及收益名額。在可能的情況下，設定影響成本的高、中、低各個類别，并配以成本估算的上、中、下門檻值。在資料治理團隊與業務負責人設定資料品質門檻值時，要注意資料品質改進的技術水準、完成時間表等應與業務名額的要求一緻。

資料品質管理工作結束後，在向 CEO 或 CMO、COO 等不同領域的業務負責人彙報前，CDO 可以先在資料管理團隊内部進行自檢，審查業務資料的邏輯，設法找出可能存在問題的地方，并調整路線及方法，完成資料品質管理。

對于急于數字化轉型的企業來說，資料品質管理是以業務為導向、用資料驅動業務價值生成資産的長期計劃。首先，作為企業内部數字化轉型的推動者，CDO 在進行資料品質管理時，不能僅從資料本身出發思考治理方法，還應深入挖掘資料語義與業務名額之間的聯系，建立資料品質問責制，保證資料品質有人負責。其次，應随時利用資料分析模型驗證資料治理結果，建立資料品質改進計劃，確定穩步推進資料品質管理。最後，還應該針對資料品質管理進行成本與收益間的規劃，確定資料資産與數字化預算一緻。