随着信息化的不断发展，企业对数据的需求也越来越多，这就要求数据质量必须有一个保证。 如果不能保证数据的安全可靠，在实际应用中可能会出现信息不完整、不准确等问题，影响到企业内部的业务流程和信息传递。 例如：客户档案是企业对客户进行营销服务、管理维护和决策支持最重要的核心信息源，而客户档案中的很多关键资料都是企业内部生产和管理中所必需的数据。 

在当前信息化建设飞速发展，各类基础设施和设备也随之越来越完善之际，客户对企业内部管理水平的要求也就越来越高，对各类信息资源、技术应用以及业务流程等方面提出了更多要求。 例如：通过客户档案中的关键项目数据可以进行风险评估、质量控制、安全保障等方面内容。随着企业在业务开展过程中对信息需求越来越多，需要采集大量实时更新、有效可靠、真实全面的信息资源。

由于信息收集手段逐渐多样化，客户可以通过互联网、移动终端等各种方式访问到企业信息系统中存储的海量数据，所以对企业内部数据进行有效整合、规范和标准化管理就变得尤为重要。 目前在我国各行业发展过程中面临着很多问题，其中信息化建设水平和数据质量成为了重中之重。 

随着大数据时代的到来，大数据技术得到了广泛应用和深入发展。 本文通过介绍大数据下如何进行有效组织建设，提高数据质量以实现信息化建设高质量发展目标；同时梳理大数据项目在建设过程中存在的问题及解决方法。

一、组织建设

企业的组织结构直接决定了数据的质量，数据质量是企业在发展过程中能否实现信息化建设目标的重要因素。 数据治理体系是由信息系统支撑下的技术平台和组织管理构成。 通过对各类业务、数据信息来源、数据结构和编码规则的梳理，能够明确关键业务信息和数据要素之间的关系，从而建立起有效的组织，为各类业务系统提供数据服务，并根据所需进行加工处理，最终实现信息系统功能。 

大数据项目在建设过程中首先要建立统一高效、分工明确、协同合作的企业信息化组织结构和工作机制。 首先企业应明确大数据项目建设内容及目标任务；其次建立健全大数据管理制度体系，形成规范统一、相互协作、分工明确、责权分明的现代大数据管理体系；第三要建立健全大数据组织管理机构，通过领导决策支持系统（简称 DMIS），充分发挥领导在大数据应用建设中的指导作用，加强对各部门大数据应用建设工作的协调与指导；第四要加强项目队伍能力建设，建立大数据技术开发和专业服务团队。

二、数据采集

数据采集是指企业按照一定的标准，通过各种途径采集、汇总各类信息，并进行加工处理后形成符合企业业务需求的数据产品。 在当前各行业在发展过程中需要大量具有特定主题的信息，而要想实现这些特定主题类信息的全覆盖和高质量信息源的获取与应用，就必须依靠数据治理技术。 而数据治理技术的基础便是对数据进行有效的采集。 

通过对企业内部各类数据源及业务系统等进行全面梳理，确定所需海量真实、有效、完整、准确信息资源。 通过系统规划，从全局角度出发，对各部门和单位所需数据资源进行科学规划和整合；建立统一、标准的数据采集平台，全面实现从各类业务系统到非结构化大数据集等全类型数据集。 然后按照统一标准对其进行采集汇总和加工处理，实现对海量数据资源的实时获取。 同时也要保证对各类异构海量数据进行有效整合，从不同层面、多种维度提高数据采集效率以及质量；保证对所收集到的所有相关信息资源都要统一规范管理，以确保各个信息源及各种来源间形成一个有机整体；确保各平台之间能够做到互联互通、无缝衔接。

三、数据治理

（1）数据治理：在对企业中的数据进行质量管理时，需要从数据的来源、数据整合（包括字段、格式、字段、编码）、标准的制定及完善以及数据存储方式等多个方面进行综合管理。 （2）数据治理：在完成数据治理后，需要将系统所采集到的原始信息与规范所要求的信息进行匹配，同时对系统的信息进行补充。 （3）数据挖掘：根据现有的系统信息，使用机器学习或者深度学习方法对原始数据进行挖掘，从而得到有价值的分析结果。

企业在建设大数据项目时要建立一套完整有效地大数据治理体系，以保证大数据项目建设过程中能够高质量地完成建设工作，使企业能够实现“三化”目标：即实现标准化管理、自动化运营和智能化决策能力。 具体工作中主要涉及到以下几个方面： （1）建立完善且符合实际需求的信息化管理制度；

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