数据分析师课|新公布的3个解决数据质量问题的要点，这些内容你真的很清楚吗

1、解决数据质量问题的要点——定义业务问题、规划顶层设计

在解决数据质量问题之前需要定义清楚业务问题。是以提高主数据的质量为目标、以整改BI数据问题为目标，还是以满足风险管理、监管报送要求为目标。

在业务问题定义清楚之后，需要以业务问题为出发点，做顶层设计。设计好某业务主题的标准，以标准作为数据质量校验规则的准绳。数据标准的制定不在本文的讨论范围，这里就不在展开说了。这个是“疏”的最高境界，往往耗费的成本也比较高。

2、解决数据质量问题的要点——建立数据质量闭环管理机制

从问题定义、问题发现、问题整改、问题跟踪、效果评估5个方面建立相应的管理及认责机制。从业务出发做问题定义，由工具自动、及时发现问题，明确问题责任人，通过邮件、短信等方式进行通知，保证问题及时通知到责任人。跟踪问题整改进度，建立相应的质量问题评估KPI。保证数据质量问题全过程的管理。

3、解决数据质量问题的要点——对不同数据的数据问题分类处理

在时间维度上分，企业数据主要有三类：未来数据、当前数据、历史数据。在解决不同种类的数据质量问题时，也要采取不同的处理方式。

历史数据

如果你拿着历史数据，找业务部门给你做整改，业务部门通常以“当前的数据问题都处理不过来，哪有时间帮你一起追查历史数据的问题”为理由无情拒绝。这个时候即便是找领导协调，一般也起不到太大的作用。对于历史数据问题的处理，一般可以发挥IT技术人员的优势，用数据清洗的办法来解决，清洗的过程要综合使用各类数据源，提升历史数据的质量。

当前数据

当前数据的问题，需要通过从问题定义、问题发现、问题整改、问题跟踪、效果评估5个方面来解决。

未来数据的处理，一般要采用做数据规划的方法来解决，从整个企业信息化的角度出发，规划统一企业数据架构，制定企业数据标准和数据模型。借业务系统改造或者重建的时机，来从根本上提高数据质量。当然这种机会是可遇而不可求的，在机会到来之前应该把企业数据标准和数据模型建立起来，一旦机会出现，就可以遵循这些标准。

这样，通过对不同时期数据的分类处理，采用不同的处理方式做到事前预防、事中监控、事后改善，能从根本上解决数据质量问题，为企业业务创新打通数据关卡。

以上就是有关于解决数据质量问题的要点的相关内容，以及相应的解析，不论你是已经入职数据分析师岗位的新人，还是打算进入数据分析岗位的小白，以上的内容都或多或少会对大家有所帮助，环球网校的小编在这里祝大家的数据分析师职业道路顺利。