領先的數據管理工具提供商和數據完整性的先驅Infogix揭穿了七個流行的數據質量流言，這些流言對企業造成的危害大于益處。根據O’Reilly Radar的最新調查，“組織一般都會處理多個同時發生的數據質量問題。它們具有太多不同的數據源和不一致的數據，他們并沒有解決數據質量問題所需的資源?！?/span>

為了解決當今困擾組織的數據質量挑戰，企業必須了解最普遍的數據質量誤區。以下就是七個最常見的數據質量流言背后的事實真相：

誤區一：數據治理和數據質量是兩個不同的舉措。

事實：沒有數據質量的數據治理是不可能的。

數據治理確保涉及數據管理的人員，流程和技術也建立了對信息的信任，以生成對業務有利的可靠見解。沒有數據質量，這是不可能做到的。

當數據在數據供應鏈中傳播時，將面臨新的流程，使用和轉換，從而影響其完整性。通過對數據質量進行評分和監控，并在數據治理計劃中實施數據完整性控制，企業可以通過防止可能對審計，風險和合規性報告，管理演示和一般決策產生不利影響的下游數據問題建立數據信任。

誤區二：解決數據質量問題是非常昂貴且費時的。

事實：先進的數據質量檢查和集成的機器學習功能使公司能夠自動監視和改善企業數據信任度。

機器學習和分析功能不斷監視數據完整性，自動執行數據質量任務，這些任務通常需要大量人員來完成，并確保數據沒有錯誤。當業務用戶知道數據是準確的時，他們就會信任該信息以幫助做出更好的業務決策。

誤區三：知道數據的質量是高還是低是唯一重要的事情。

事實：數據質量是一個不斷變化的目標，將其簡單地分類為低或高將不會降低質量。

無論數據是有點不準確還是非常不準確。 對于那些使用數據的人來說，它都是無用的。但是，有時數據可能是準確的，那么就并不完全有用。 例如，如果一個組織擁有6年的準確數據，則業務用戶可能會認為該信息不可靠，因為它不及時，盡管它可能會以其他方式對不同部門有用。相對于實際知道數據的高低，取決于消費者打算如何使用它，能夠表征，分類和提供數據沿襲對數據的用戶而言可能更為重要。

誤區四：第三方對自己的數據質量負全部責任。

事實：無論是否在內部創建，驗證和維護所有數據源的數據質量至關重要。

第三方數據推動了與外部資源交換數據的機會，以發現見解并改善客戶體驗。沒有一個明確的方法可以解決一個組織如何影響合作伙伴組織處理其數據質量的問題。因此，當組織從各種外部來源獲取信息時，它們必須通過在進入公司數據供應鏈時進行完整性檢查來確保數據的質量。在接收到外部信息時（在每個系統和過程中）對它們的準確性和完整性進行定期檢查，有助于在數據進入企業后立即對其進行監視，以確保始終保持從源到系統的質量。

誤區五：員工很容易理解為什么數據質量很重要。

事實：在復雜的數據環境中，質量流程通常被“孤立”，幾乎看不到如何配置特定數據集或事務的完整過程。此外，這些孤立的數據可能以不同的格式存在于具有不同信息的不同部門中，這使事情變得更加復雜。這些現有的孤島阻礙了員工完全了解需要數據質量的影響的能力。

如今，數據的速度和規模以及所使用的大量數據平臺和應用程序令人震驚。結果，對數據質量的風險穩步增加。公司必須建立適當的信息質量監督，以在卷積數據環境中進行導航更改。

誤區六：數據質量和數據完整性是不同的概念。

事實：數據質量和數據完整性是幾乎可以互換使用的術語。

從歷史上看，術語數據完整性是指數據的有效性和數據質量，它表示數據的完整性，準確性和及時性。 但是，要了解數據的有效性，企業必須意識到其完整性，準確性和及時性。

數據完整性還意味著整個組織內的數據移動。在整個數據供應鏈過程中確保完整性，并與數據質量結合在一起。因此，數據完整性或數據質量都可以描述數據的有效性，完整性，準確性，及時性等。這兩個術語在其任務中緊密相連：提供可信賴的數據。

誤區七：實施數據質量是一項技術計劃。

事實：組織中的每個人都有責任盡自己的職責來解決數據質量。

隨著組織中越來越多的人需要高質量的數據來有效地完成工作，每個人都在確定如何最好地驗證信息方面承擔著風險。在當今數據驅動的世界和繁重的IT團隊中，企業不能再假定IT部門始終了解需要驗證質量的業務要求，也不能要求他們依靠數據集成工具來解決質量問題。展望未來，業務用戶需要開始執行自己的質量程序，因為他們知道自己所遵循的要求，因此更多地參與實際實施質量檢查可以簡化整個過程。

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