数据中台实战:如何做好数据质量管理与分析

2023-02-23 10:52:54
光点科技
数据中台

数据质量是数据产品的生命线,数据不存在质量问题,但是一旦发生数据质量事件,将会对后续的工作造成严重影响。对于企业来说,从上到下都很重视数据质量指标的管理与分析,因为在实际业务运营过程中,往往会出现大量的问题点和关注点。



因此如何有效地提升数据质量管理与分析,从而保障客户的体验并促进业务增长就成了企业必须重视的工作。本篇文章主要介绍如何通过完善数据质量指标体系建设与分析提升业务价值、为各业务部门提供良好数据质量指标支撑、为企业自身进行决策支持等方面做好保障工作。


一、如何通过完善数据质量指标体系建设与分析提升业务价值

在企业中,数据质量管理与分析工作贯穿整个业务流程,从数据源的收集到数据产品的开发,再到后续使用后评价分析、以及最后的数据结果产出等一系列环节都需要进行科学可靠地管理。通过完善的数据质量指标体系建设和数据分析,能有效提升企业各业务部门在使用数据过程中提供业务价值。

企业各业务部门对数据质量的要求也不一样,不同公司可能会有专门针对此项内容的组织、流程和制度。因此在做相关工作时需要考虑到公司内部业务部门与业务场景存在的差异以及不同场景下对数据质量的需求。例如,对于大客户而言,往往需要具备更高等级更多维度来进行数据质量指标体系建设;对于中小企业来说,往往需要从多个维度来对数据指标体系建设和相关内容进行设计。


二、如何为各业务部门提供良好的数据质量指标支撑

首先,通过对数据质量的深入分析,可以帮助各业务部门提供良好的数据质量指标支撑。如:通过数据中台的数据指标分析,可以发现各业务部门在运营过程中出现的问题点,为其提供参考方案,在销售过程中出现了问题点,订单完成度较低。可以通过这些数据指标分析为他们提供改善方案,促进用户转化。通过数据质量与业务价值之间关系分析,可以发现销售部门在用户留存上有较大问题点;而运营人员有较大问题点时,则会通过一些手段来提升转化能力。


三、如何为企业自身进行决策支持

数据质量是一个企业发展的基础,没有好的数据,企业发展就会失去基石。 通过开展有效的数据质量管理与分析,能够有效地提升业务价值和产品体验,从而促进公司健康、快速地发展;

在开展工作之前需要做好充分的准备: 明确工作内容以及具体的方法步骤;确定工作流程和时间安排;制定数据质量管理方案和指标监测及提升方案。

此外,在开展数据质量管理与分析前要做好充分的准备。例如:根据公司业务发展需要进行目标分解:比如企业目前正在推进“互联网+”战略实施工作;为了更高效地开展数据质量管理工作,制定明确的业务目标;基于目标分解后确定关键质量指标,制定实施方案和指标监测及提升方案等。


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