近年來，在國家推動一系列企業數據相關政策的大背景下，數據要素化改革正在全方位鋪開。數據已經從“輔助決策的信息資源”轉向“驅動新質生產力和產業變革的核心要素”。

近年來，在國家推動一系列企業數據相關政策的大背景下，數據要素化改革正在全方位鋪開。數據已經從“輔助決策的信息資源”轉向“驅動新質生產力和產業變革的核心要素”。

根據(ju)《數據(ju)管理能力(li)成熟度(du)評(ping)估模型（DCMM）》的定義，數據(ju)治(zhi)理主要包括質(zhi)量、標準(zhun)、組織(zhi)、架構、安全五(wu)大支柱性能力(li)。其(qi)中，“數據(ju)質(zhi)量”被(bei)明確(que)列為首(shou)要維(wei)度(du)，其(qi)考察標準(zhun)不僅包括數據(ju)本身的正(zheng)確(que)率(lv)(lv)、缺失率(lv)(lv)、重復率(lv)(lv)等指標，還關(guan)注企(qi)業是(shi)否建立起可持(chi)續(xu)的質(zhi)量保障(zhang)機制。

DCMM中數(shu)據(ju)治理的(de)五(wu)大支柱性(xing)能(neng)力

這(zhe)說明，無論是設計數據(ju)(ju)架構，還(huan)是建(jian)立(li)組(zu)織(zhi)體系(xi)，最(zui)終都必須落到“提升數據(ju)(ju)質量”的實(shi)效上(shang)。否則，哪怕系(xi)統再先(xian)進(jin)、流程再完備，企業依然可(ke)能面臨“數據(ju)(ju)不可(ke)信、決策拍腦袋”的困境。

本文將(jiang)聚焦企(qi)業在數據質量治(zhi)理中最為(wei)關注的五個核心問題，逐一展開解析，并提(ti)供對應的實踐指導。

01 關切一：數據質量問題為何產生？

數據質(zhi)量問(wen)題(ti)來源(yuan)廣泛、復雜。在(zai)實際業務場景中(zhong)，數據質(zhi)量問(wen)題(ti)產(chan)生的主要(yao)來源(yuan)有兩個：

一是長期存在的“先上車、后補票”式業務慣性；

二是各部門“各自為政”，缺乏協同。

以某客戶的實際場(chang)景為(wei)例，像銷售額這樣核心的經營指標，在數據分(fen)析項目中通常首先(xian)追(zhui)求(qiu)“能(neng)用(yong)”——只(zhi)要拉取(qu)的數據結果能(neng)對得(de)上(shang)以往(wang)的報表(biao)或既有口徑，就會(hui)被直接投(tou)入使用(yong)，而底層(ceng)數據的標準規范與口徑一(yi)致性則暫時被擱置。

結果(guo)是，在項(xiang)目推進(jin)過(guo)程(cheng)中，數(shu)據校(xiao)驗(yan)與(yu)標(biao)準化工(gong)(gong)作反(fan)而占(zhan)據了近一半的工(gong)(gong)作量，成為(wei)拖慢進(jin)度的隱性負(fu)擔。

而另一(yi)個問題來(lai)源(yuan)則(ze)是由(you)于不(bu)同(tong)業務(wu)部門(men)在開展類似分析(xi)任務(wu)時，如(ru)同(tong)樣計算(suan)銷售(shou)額，往(wang)往(wang)會依據各(ge)自對(dui)業務(wu)的(de)理(li)解(jie)，從不(bu)同(tong)系統(tong)、選取(qu)(qu)不(bu)同(tong)字段進行(xing)數據提取(qu)(qu)，缺乏(fa)統(tong)一(yi)標(biao)準。

這不(bu)僅增加了數(shu)據解釋的(de)(de)難度，也讓(rang)看似一致的(de)(de)指標在結果(guo)上出現偏差(cha)，甚(shen)至(zhi)產生相互(hu)矛盾的(de)(de)結論。

這一現象背后，實則暴露出兩個深層問題：

其一(yi)，企(qi)業缺乏(fa)對核心績效指(zhi)(zhi)標(biao)（KPI）的統一(yi)管理(li)機制，跨部門協(xie)同缺位(wei)，導致關鍵指(zhi)(zhi)標(biao)口徑(jing)分散、標(biao)準各異(yi)；

其二，數(shu)(shu)據開發過程(cheng)中缺乏系統化的(de)字段治(zhi)理與命(ming)名規范，數(shu)(shu)據重復建設、標準不一的(de)情況頻繁(fan)出現，信息孤島問題愈(yu)演愈(yu)烈。

數據質量(liang)問題(ti)來源廣泛、復雜

02 關切二：數據質量治理應以什么為目標？

目標一：數據質量服務業務價值

數據質(zhi)(zhi)量治理的(de)根本(ben)目的(de)，絕不是為了一份(fen)“分數更高的(de)質(zhi)(zhi)量報告”，而(er)是要切實(shi)服務于業務目標(biao)的(de)實(shi)現。

換言之，不是為了數據(ju)本身“更(geng)干凈(jing)”，而(er)是為了讓干凈(jing)的數據(ju)真正(zheng)轉(zhuan)化為業務洞察、運(yun)營(ying)效率(lv)和決策依據(ju)，推(tui)動(dong)企業實現降本、增效、控(kong)風險(xian)。

當(dang)前不少(shao)企業(ye)在數據治(zhi)理初(chu)期容易陷入“形式主義”誤區：將(jiang)大量精力(li)投入到(dao)報表評分、質(zhi)量指數排名等表層指標中，卻忽(hu)視了數據對實際業(ye)務的支撐力(li)。這種(zhong)“為治(zhi)理而治(zhi)理”的做法，往往導致(zhi)治(zhi)理效果與業(ye)務場景脫節(jie)，最終難以獲得組織認可與持續投入。

真正(zheng)有效的治理(li)，應以業務(wu)牽引為出發(fa)點，從公司戰略或(huo)者核心事物(wu)出發(fa)，圍繞客戶運營(ying)、產品分析、財務(wu)核算、合規報送等核心場景(jing)，聚焦那些直接影響業務(wu)決策和執行(xing)的數據質量(liang)問題(ti)，優(you)先治理(li)“用得上的關鍵數據”。

只有把(ba)數據治理(li)嵌(qian)入真實的(de)業務鏈條，讓每(mei)一(yi)條高質量數據“用(yong)得上、看(kan)得見、產生(sheng)價(jia)值”，治理(li)才不再是成本(ben)中心(xin)，而(er)是企業運轉的(de)效率引擎與決策底座。

目標二：打造持續可控的質量保障機制

真正有(you)效(xiao)的(de)數據(ju)質量治理(li)，不能止(zhi)步于“集(ji)中整頓”，而應構建起一套(tao)制度(du)化(hua)、流(liu)程化(hua)、自動(dong)化(hua)的(de)質量保(bao)障機制，實現從源(yuan)頭把控到全(quan)流(liu)程監控的(de)閉環(huan)管(guan)理(li)。

這一機制的核心(xin)在于(yu)：將數據質(zhi)量的控制點嵌入業務流(liu)程、數據系統和平臺工具中，確保數據在“產生—傳輸(shu)—存儲—使(shi)用”的每一個環節中質(zhi)量可(ke)控、可(ke)見(jian)、可(ke)干預(yu)。

具體(ti)而言，企業可圍繞以下三(san)方面(mian)構建質量(liang)保障(zhang)閉(bi)環(huan)：

● 源頭防控：在(zai)數據(ju)采集或錄入(ru)環節建立標準(zhun)校(xiao)驗機制，例(li)如強制字段校(xiao)驗、主數據(ju)引用、標準(zhun)模板輸入(ru)等(deng)，防止“臟數據(ju)”進入(ru)系統；

● 過程監控：通過(guo)規則引擎(qing)、指標體系和數據血(xue)緣圖(tu)譜，實時(shi)(shi)監控數據質量波動，及時(shi)(shi)發現問題、定位源(yuan)頭(tou)；

● 異常修復：基于預設規則自動修復(fu)部(bu)分問(wen)題，或建立(li)問(wen)題分發機制，推(tui)動責任部(bu)門閉環整改，形成“發現-修復(fu)-反饋-追蹤”的流程閉環。

通過這樣(yang)的機制設(she)計，數據質量(liang)治(zhi)理不再(zai)依賴專項(xiang)項(xiang)目或個人經驗，而(er)是成為組(zu)織(zhi)長期穩(wen)定運(yun)行的一部分，真(zhen)正實現(xian)“治(zhi)理融入流程、標準嵌入系統(tong)、責任(ren)落(luo)在業務”。

治理(li)目標從“階段性(xing)治理(li)”轉向“體系化管控”，也將為企業后(hou)續數(shu)據資產建(jian)設、數(shu)據中(zhong)臺搭建(jian)、AI模型訓練等(deng)奠定堅實的數(shu)據基礎。

03 關切三：數據質量到底誰來管？

數據質量的提升(sheng)需要(yao)的是“全(quan)鏈條協同、全(quan)角色參與”。具體怎么落地？行業最佳實(shi)踐已經逐漸形成(cheng)了“三層職責體系”：

這種體(ti)系，不是新增部門，而是在原有組織上“加職責、明邊界”，避(bi)免“人(ren)人(ren)都管(guan)、人(ren)人(ren)都不管(guan)”的(de)尷尬局面(mian)。

關鍵不是誰主導誰配合，而是構建“技術+業務”的(de)協同模(mo)型，讓數據(ju)質量成(cheng)為“共(gong)建共(gong)擔(dan)”的(de)常態(tai)。

如：技術負責建(jian)規則、搭平臺，提(ti)供(gong)數據(ju)(ju)血緣、校驗、監控等工具，同時業務負責管流程(cheng)、管口徑(jing)，確保源(yuan)頭數據(ju)(ju)“第一手就對”。對于(yu)管理層來說，則要(yao)推動機(ji)制建(jian)設(she)，比如將數據(ju)(ju)質量納入績效指標、審計(ji)評估體系中。

構建協同模型

04 關切四：數據質量治理是不是“動輒上千萬的大工程”？

其實，數據質(zhi)量治理(li)并非必須一開(kai)始就“大投入(ru)、大平臺”，而(er)是(shi)可以“分階段、漸進式”啟(qi)動。

一個(ge)行之有效的低成本路徑，通常可以(yi)分為以(yi)下幾個(ge)階段(duan)：

1. 梳理關鍵數據鏈路

找(zhao)出(chu)企業(ye)中最重要(yao)的數據鏈(lian)條，比(bi)如訂(ding)單→支付→發貨→結算等，用80/20原則，聚焦最核心的業(ye)務流程。

2. 定義基礎質量規則

和業務部門一(yi)起明確“哪些字(zi)段(duan)出(chu)錯(cuo)影響(xiang)大”，先制定一(yi)批基本(ben)規則(ze)，比如客(ke)戶ID不能為(wei)空、金(jin)額字(zi)段(duan)不能為(wei)負等(deng)。

3. 引入輕量級工具做監控

不一定非要采(cai)購(gou)重型平臺，可(ke)以先用(yong)Excel、SQL腳本、其他工具做初步監(jian)控，建立“質量儀表盤”。

4. 再根據業務反饋逐步擴展

當初步治理開始顯效(xiao)，比如報表準確率提升、客戶投訴下(xia)降，再引入平臺工具(ju)實(shi)現標準化、自(zi)動化。

企(qi)(qi)業要認識到(dao)，數(shu)據(ju)質量治理是(shi)一(yi)項漸進的(de)“運營(ying)機(ji)制建(jian)設(she)”。和(he)品牌(pai)建(jian)設(she)、人才培養一(yi)樣，它需(xu)要長期投(tou)入、持續優化(hua)，但其帶來的(de)價值卻(que)是(shi)“整個企(qi)(qi)業數(shu)字化(hua)的(de)底(di)座”。

05 關切五：我的數據質量到底好不好？

數據質量治(zhi)理不(bu)能光靠感覺，更不(bu)能只(zhi)看有沒有錯——要(yao)有明確的(de)、量化的(de)評估(gu)體系。

在專業的(de)(de)數(shu)據(ju)(ju)(ju)治理框(kuang)架(jia)中，如 DCMM（數(shu)據(ju)(ju)(ju)管(guan)理能力成(cheng)熟度(du)模型(xing)）、DAMA（數(shu)據(ju)(ju)(ju)管(guan)理知識體(ti)系指南） 等(deng)，都明確提出了數(shu)據(ju)(ju)(ju)質量的(de)(de)重要(yao)評估(gu)維度(du)，這(zhe)里綜合提煉出五大最核心的(de)(de)維度(du)：

1. 準確性（Accuracy）：數據值是否真實、無偏差，例如客戶身份證號碼填寫是否正確；

2. 完整性（Completeness）：該有的數據項是否(fou)(fou)都填了，例如(ru)是否(fou)(fou)缺失關鍵字(zi)段如(ru)郵箱、金(jin)額等；

3. 唯一性（Uniqueness）：是否有(you)重復數據，比(bi)如一個客戶被錄入了兩次；

4. 一致性（Consistency）：跨系統數據是否(fou)保持(chi)一致，比(bi)如ERP和CRM中的供應商地址是否(fou)相同(tong)；

5. 時效性（Timeliness）：數(shu)據是否按時更新，例(li)如庫存(cun)數(shu)據是否實時反映銷售情況。

企業可以通過(guo)這(zhe)些指標構(gou)建自己的數據(ju)(ju)質(zhi)量評分體系，比如(ru)為每張表(biao)、每類數據(ju)(ju)建立定期(qi)的質(zhi)量檢測報告，自動算出(chu)“完整率達(da)標率”“準確率趨勢”等，甚(shen)至可形成(cheng)數據(ju)(ju)質(zhi)量儀(yi)表(biao)盤，實(shi)現日常監(jian)控(kong)與趨勢追蹤。