重要的是考虑到数据质量项目是持续改进项目。因此，为了获得最佳结果，遵循良好的程序至关重要。我们告诉您需要考虑的 6 个关键流程。
重要的是考虑到数据质量项目是持续改进项目。因此，为了在实施这些项目时取得最佳效果，必须使用清晰且完善的程序。
确定了每个数据质量项目中必须反映和解决的六个关键流程或任务。
数据质量项目中的六个关键流程是什么？
1.发现。迈向数据质量的第一步。
它用于探索未记录的模型和/或数据源，从而实现对其的快速识别和测量。发现是一个迭代过程，不需要广泛的初始建模，但需要 中国 whatsapp 数据 理解信息之间关系的技能。分析能力是任何数据质量计划在此阶段的另一项要求，因为它们通常分为三类：
数据准备
数据分析
高级分析
2. 分析。数据质量计划中不应忘记的一个阶段
数据匹配或分析是一种数据质量审核，通过提供仪表板来识别、分类和量化所有来源中的质量问题。
审计的目的是从一开始就生成一个切实的数据质量衡量标准，这将阐明信息的当前状况，并提供对数据中是否存在重复或冗余等相关方面的可见性。
数据质量是 MDM 的重要组成部分
3.清洁。确保数据质量的关键流程
数据清理是检测并纠正数据库中不准确或损坏的数据的过程。该过程主要用于修改、替换或删除不正确、不完整、不准确或不相关数据的数据库。
通过这一数据质量关键流程，定义规则并确定要实现的目标。根据组织信息资产的数据质量水平、业务目标和此类计划的盈利能力，确定必须达到和维护的数据质量水平。
4.标准化
数据标准化是将来自不同系统、具有不同格式且适用不同规则的数据转换为一致格式的过程。
无论最初的差异多么小，都可能导致对组织数据的误解和曲解，从而产生对公司信息系统的不信任，并降低流程的灵活性，而这需要多次检查。
通过标准化，将数据转换为一致的格式，可以消除异常和异常值，提供一致性，这是数据质量的一个重要方面。