根据IT业务顾问和技术专业人士称，在设计或更新数据质量管理策略时，企业需要集中精力变得更加地积极主动。
专家说企业花了很多宝贵的时间用于数据仓库和商业智能 (BI)环境中的数据质量清理问题。有一个更积极主动的策略在这方面可以节省时间，确保更多可靠的信息并最终帮助业务人员做出更好的决策。
“你必须积极主动” 一家大型保险公司的一位数据仓库团队的领导说。这个团队在新的数据质量的政策下，正在实施一个新的数据仓库。“我认为你应该在设计阶段就开始关照到数据质量。”
但是专家警告说，设计一个更积极的数据质量管理策略的决定会带来与一系列特殊的挑战。首先，它很难说清一项对数据仓库“上游”中发生的数据采集和验证进程投资的回报，位于马萨诸塞州剑桥的福里斯特研究公司（Forrester Research Inc.）的一位数据管理分析师Rob Karel说。
上游数据质量项目可以花去数年的时间来完善，Karel说，而投资回报率(ROI)可能会难去测量。事实上，大多数企业选择数据质量工具使在仓库里的数据转向规范化。这样的“下游”工具很容易被证明，因为他们更迅速地产生出确切的结果。
虽然这些下游数据质量工具相当出色地完成他们的工作，Karel认为它们并不能代替在第一位置就能正确地采集数据。花点时间设计更有效的数据采集和治理技术，他说，企业会大大降低无效数据和提升对商业信息的信任。
“在数据仓库环境中的这些数据并不是创造于那里，”Karel说，“所以任何商业智能（BI）或数据仓库专业人士试图建立的一个解决方案在数据进入前毫无办法。他们其实只是跟踪这些数据的轨迹在数据仓库内实施批量数据质量处理。”
Karel解释说，许多数据质量问题出现的数据进入的时候。例如，一个呼叫中心的代理也许偶尔输入一个新客户错误的地址或电话号码。这些错误就可以散布到其它数据源系统中，诸如客户关系管理或企业资源规划应用系统。这是一个解决起来很棘手的问题，他说，因为负责收集客户信息的业务单位对速度的看重超过了精确度。
“人们不做上游数据质量的原因是它有太多的侵入性。你实际上改变着顾客的体验或改变着呼叫中心流程或改变着帐户管理的过程,”Karel说。“那可能会影响客户体验或增加平均处理时间。”
创造一个更积极的数据质量管理策略
根据专家的意见，尽管有这些障碍，企业可以采取几项措施来实现更积极的数据质量管理。
据Karel说，第一步是将焦点放在最令人头痛的系统上。例如，如果一个客户关系管理（ CRM）应用系统造成了数据质量问题，那么专注于应用系统中信息的采集过程可能是一个不错的想法。
“当你试图变得主动积极时，不要尝试对每一个点数据的采集和更新的辨别，”Karel说。“试着找出哪些系统或应用程序或进程或团队影响着最高价值的数据，并且从它开始做为你的引导。”
但是要小心，不要采用分开工作的方法。当聚焦于某个单独的进程时，一定要将整个企业的数据管理目标牢记在心里。
“与流程的所有者通力合作，并把它作为试验基地”分析师说。“如果你能有效地实施它的话，那么你就能在其它的触点上扩展相同的逻辑。”
同样重要的是找出数据质量问题的根本原因，而不只是突如其来的起因，位于田纳西州纳什维尔的信息影响力国际有限公司创始人和负责人，信息质量顾问Larry English补充说。例如，如果那个呼叫中心代理在收集客户信息的时候反复地犯错，其根源可能是缺乏必要的培训。
“如果我们不解决根本上的问题，我们试图提高流程的行动就可能会失败,”Englis说。“我们必须在流程中实施误差较正技术，不管是手动还是和自动的流程。”
反思数据质量管理
Richard Ordowich是另一位顾问，他认为数据质量管理策略偏向于过度的反应。身为新泽西州普林斯顿的STS联合有限公司的一位资深合作伙伴，Ordowich说，想要更加积极主动的企业必须采取一种质量的文化 — 而不只是数据的质量。
“如果该企业已经建立了一种质量文化，那么才有可能展开数据质量程序” Ordowich在一次电子邮件的采访中说。“如果企业没有质量文化，那么数据质量的概念将是抽象的、分散精力的和令人讨厌的。”
简单地撰写新信息的录入步骤和将它们放在一个手册里并不足以改变公司的文化，这位顾问继续说道。相反，它需要训练、协作以及一种进行根本性变革的意愿。
“没有一种文化上的接纳，手册将被束之高阁而置之不理,”他写道。“在着手数据质量之前先打造质量的企业文化。”
一旦质量的企业文化建立起来，企业就可以开始实施积极的数据质量的措施的任务。分析家们常说这正是一个将数据质量的责任落实在业务单位的好时机 — 因为业务单位的人创造了数据。但Ordowich却对这种传统观念提出质疑。事实上，他认为企业应该考虑将数据质量的责任归于财务总监。
“财务总监（CFO）自从业之初就已经与数据质量打交道了。由于错误数据的结果可以导致他们进监狱，他们对错误数据的潜在的后果最有清醒的意识。”他写道。“如果你不能说服财务总监对数据质量的需要，那么这个企业可能还没有准备好或投资回报率（ROI）不能充分地被证明。”
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本文标题：咨询顾问强调需要积极的数据质量管理
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