企业数据治理中数据质量管控技术运用分析

摘要：数据质量对企业信息化管理起到重要影响，将数据质量管控技术运用到数据治理中，可实现数据高效管理。本文详细介绍企业数据治理中的数据质量管控现状，通过专业研究，将数据质量管控技术应用到数据治理中，包含数据采集、质量检查、制作质量报告、质量处理等，提升企业决策效率。

关键词：数据质量管控技术；数据治理；质量管理

引言：在移动互联网、物联网、云计算快速发展的当下，企业应增加对数据治理处理的重视度，科学处理分析内部数据。企业数据治理管理极大影响风险管控、竞争能力、发展能力与综合绩效等，要对经营管控中的异常问题开展警示协调，利用数据质量管控技术可有效实现上述目标，确保企业数据管理有效性。

1企业数据治理中的数据质量管控现状

由于企业数据增长速度较快，再加上数据类型丰富，都给数据质量管理带来较大隐患，影响数据治理效果。（1）数据处置程序设计不合理。企业数据治理过程中，未设置标准的数据质量管控流程，且配套设施设备不完善，都给数据处理效果带来消极影响。（2）数据处理环节存有异常。当前企业数据治理操作程序包含数据获取、数据传输、数据装载、数据运用、数据回收等，各个环节的操作状态都会给数据处理质量带来较大影响。受外部操作环境与内部人员操作技术影响，数据处理过程中的某些环节存在异常状态，降低数据处理准确性。（3）数据多源性。企业内部数据处理时，可发现相同数据存在多个数据源，随着处理角度不同，极易给数据处理带来偏差，继而产生数据质量问题。

2数据质量管控技术在企业数据治理中的实践运用

2.1数据采集

将数据质量管控技术运用到企业数据治理中，需严格规范数据质量管控程序，明确数据质量管理标准。为保障数据治理质量，应利用合适软硬件规范数据采集，适时把控数据处理源头。需将数据信息质量采集点布置在业务系统接口位置，根据数据传输路径，明确数据采集位置，合理规划各业务环节数据处理过程，精准判断数据处理标准，为此后数据持续治理奠定坚实基础[1]。当前企业数据治理过程中，应合理开展数据集处理、数据仓处理、各业务系统数据处理，再对上述数据进行合理采集、传输，在系统接口位置安装数据采集装置，将其当成此后数据质量检测时的入口。在开展数据采集过程中，要持续进行元数据管理。为保障元数据管理有效性，要合理规范数据处理操作形式，主动运用模块化导出与导入形式、批量导出与导入形式、自动加载形式等。在完成对元数据的初步处理后，要利用人工形式观察企业运营中的元数据，明确该类数据的变化形式，详细比较当前元数据和元数据库数据的区别，合理规范元数据变化范围，在该类技术持续影响下，使运营管理中的元数据实现同步更新。

2.2质量检查

在完成数据采集与元数据处理后，要对企业质量管控数据进行质量检查，利用该检查及时发现相关数据存在的实际问题，保障数据处理效果。依照数据质量管控技术操作下的配置规则，精准划定数据质量检查时间、质量检查度量等，科学核查数据处理过程。在开展数据质量检查过程中，发现存在处理问题的环节、数据接口，严格把控数据清洗转换、数据传输、数据抽取、数据装载、数据汇总、数据应用展现等环节的数据处理状态，针对性发现数据处理问题。在明确存在具体问题的数据信息后，要及时开展数据溯源操作。比如，可全面探究某项实体业务，精准检查业务操作中的各项数据，明确相关数据处理过程，继而找寻出数据输入源头。为保障实体业务数据溯源的有效性，可根据数据质量管控技术详细探究相关业务中的数据治理过程。企业管理层应明确各实体业务处理过程与处理状态，将数据质量管控技术软件应用到相关业务处理中，提高业务处理数据准确性。

2.3制作质量报告

在初步完成企业业务数据处理后，要依照数据处理状态制作质量检验报告。相关人员在实践操作中，要利用数据质量管控技术搭建数据质量管理平台，在相关平台中充分展现数据处理过程，并生成数据质量报告。需为数据质量管控平台配置合适系统，引入数据质量管控技术，详细分析业务数据处理过程，适时探究出引发质量问题的具体位置，再对该位置数据进行科学处理[2]。比如，企业内部某业务数据在处理过程中，借助数据质量管控技术可发现数据质量问题，再依照各类系统操作规则，生出对应的警示报告、检查报告，再利用各检查点将已出现的检查报告储存在信息数据库中，增进质量报告制作运用的有效性。

2.4质量管理

一方面，在开展数据质量检查操作时，可发现各业务环节的数据质量问题。为更好地处理数据质量异常现象，需将异常数据导入到专业处理模块中。要利用数据质量管控技术详细分析引发异常数据的具体原因，再根据问题形成原因，设计出解决异常数据的有效方案，精准处理数据质量问题，保障数据运行的有效性、全面性。另一方面，在开展数据处理过程中与处理后，要对数据处理过程与处理方式进行适当总结。数据质量管控平台在实践操作中要完整记录、汇总、总结各业务、各位置数据处理全过程。精准评估数据质量问题处理结果、处理过程，再依照实际情况，采集、检测、处理数据质量问题，对相关问题进行全面性总结，依照数据质量问题处理的位置、业务等形成各类案例，将案例存储在数据质量信息库内。利用合适数据技术软件可定期检查、更新数据 质量信息库中的案例，分析案例中各类问题的形成过程、处理结果，明确数据质量管控效果，保障数据治理整体质量。要持续运用数据质量管控技术，提升数据治理效率，以解决企业经营操作中的数据质量问题。

总结：综上所述，随着企业对资源整合重视程度的加剧，提升数据质量已成为影响企业管理效果的重要内容。利用数据质量管控技术可精准分析数据治理中的各项指标，明确数据来源与数据处理过程，提升数据管控可靠性，满足数据安全治理需求，利用精准的数据分析保障企业综合效益。

参考文献：

[1]高健祎.数据治理工具建设实践与思考——以中国海油为例[J].石油科技论坛，2024，43（06）：72-80.

[2]周华乔，孙一凡，范林歌，等.缺失数据环境下的数据质量评估与智能化管理系统研究及实现[J].电脑编程技巧与维护，2024，（12）：96-100.

作者简介：段飞虎；性别：男；出生年月：1983；籍贯：云南 民族 汉；最高学历：硕士；目前职称：高级；研究方向：大数据应用、人工智能、数字档案馆。