数据集成前夜之评估你的数据质量

　　【IT168专稿】如今，由于法规遵从、差异化竞争、企业并购等需求因素的带动，数据集成已经受到越来越多企业的重视。来自IDC的调查报告显示（《中国企业数据集成和数据质量调查白皮书》），70%的接受调查的中国企业已经建设或正在建设数据集成项目。这是一个可喜的数字，然而，该白皮书也指出：中国目前实施的数据集成项目里面，也有相当部分难以达到预期甚至相去甚远，造成这种结局的一个重要原因就是中国企业复杂的信息化背景造成的数据质量问题。

　　众多迹象表明，数据集成已经成为企业发展的必由之路，因此，我们就不得不正视与之重要相关的数据质量问题。数据质量与数据集成一样，已经刻不容缓！就此问题，记者对数据集成领域的领导厂商Informatica大中国区董事总经理吴韶益及IDC中国区总裁郭昕进行了专访。

　　Informatica大中国区董事总经理吴韶益（左）IDC中国区总裁郭昕（右）接受记者专访

　　评估你的数据质量

　　对于大多数企业来说，确保数据质量是一项艰巨的挑战。普华永道发布的全球数据管理调查结果表明：75%的被调查公司认为缺损的数据会导致严重问题；50%以上的公司因内部对帐而产生了额外的成本；33%的公司不得不延迟或放弃使用新系统的计划；而 20%的公司认为无法满足合同或协议约定的服务水平。截至2007年，由于忽略数据质量问题，有50%以上的数据仓库项目无法得到客户的认同，甚至完全失败。

　　既然数据质量如此重要，那么如何评估我们当前的数据质量的高低呢？来自Informatica公司和IDC的双重建议，中国企业可以从以下六个方面评估当前数据的质量：

　　数据质量六大评估标准  来源：IDC，2008

　　确保数据质量不仅涉及到在企业范围内查找并修复丢失或错误数据。它意味着为业务提供全面、一致、相关且适时的数据，而不考虑数据的应用、用途以及来源。

　　数据质量不高，通常问题处在哪里呢？数据集成和数据质量领域领先厂商Informaita告诉我们，数据质量的降低一般与以下操作有关:

　　* 输入。如果数据字段为空或向字段中输入了错误数据，则数据质量因此而降低。

　　* 维护。每个数据维护操作都可能改变数据，从而导致无法预知的结果。

　　* 处理。随着错误数据的输入，它可能扩散到多个系统中，从而影响到整个企业中的数据质量。即使相对简单的数据错误也会迅速升级为复杂问题，降低整个企业的数据质量。

　　* 接收。企业越来越倾向于将业务流程外包给第三方或者与合作伙伴以及供应商协作，此时它们无法对数据进行即时控制。那些来源或质量无法确定的外部数据可能进入企业中并在企业中扩散。

　　* 存储。在多个系统中存储数据经常导致数据一致性问题。

　　因此，在日常工作中，我们则应该注意上述几点情况是否经常发生，并经常改进，从而控制数据质量。