商业分析中的数据 企业依靠数据来制定从新产品到客户服务等所有方面的战略决策。随着技术融入日常生活的方方面面，可供分析的数据不胜枚举。然而，并非所有数据都具有同等的价值或用途。
分析师依靠数据治理政策来管理数据的可用性、可用性、完整性和安全性。数据质量确保数据的准确性、完整性和可靠性。业务分析师遵循数据治理框架来管理数据资产，并使用数据质量措施来确保他们使用的是值得信赖的、有价值的数据。糟糕的数据治理和糟糕的数据质量会导致不准确的分析和有缺陷的战略，从而损害业务成功。1
本文将探讨您将在数据治理 MSBA 课程中学习到的内容以及数据质量如何影响业务分析。
建立数据治理框架
数据治理框架概述了处理和使用数 电子邮件数据 据的程序和政策。为了使数据治理框架有效，每个组织都需要根据其业务需求和目标进行量身定制。数据治理由业务目标驱动，而业务目标因公司而异。2
数据治理框架的组成部分
无论具体目标是什么，每个数据治理框架都应包含一些组成部分，包括：3
数据质量管理：保证数据 如何与客户谈判：了解 5 种有效策略 准确、完整、可靠和及时的过程，以便有 商业分析中的数据 效地进行战略决策数据安全和隐私：保护数据免遭未经授权的访问和泄露、保持机密性和完整性的措施数据架构：数据管理基础设施的蓝图，详细说明如何收集、存储和访问数据元数据管理：管理数据相关数据的流程，确保数据用户的清晰度和背景信息
数据治理中的角色和职责
数据治理框架还应包括明确的责任和有效管理角色，例如：4
数据管理员：制定战略方向并监督业务数据治理计划的领导者数据管理员：负责特定数据域的质量和管理的个人，确保遵守治理政策数据所有者：对数据资产拥有权威并对其正确使用和合规性负责的人数据保管员：负责存储和处理数据的技术环境的 IT 专业人员数据用户：所有与数据交互并需要遵循既定数据治理实践的利益相关者
数据质量管理原则
如果您使用数据来制定与业务战略相关的 台灣數據 高风险决策，那么您一定希望数据是好的。管理数据质量可为分析师提供准确的数据，从而提高运营效率并做出合理决策。5
有价值数据的特征
高质量数据是：5
准确：它正确地代表了它所描述的现实世界结构完整：所有必需数据均已存在并可供使用一致性：在不同的数据库和系统之间是相同的及时：数据是最新的，可在需要时提供有效：符合定义的格式和标准唯一：每个数据条目都是不同的，没有不必要的重复
实施数据质量管理
数据质量管理计划是一种系统性方法，用于实施产生有价值、战略性数据的政策和程序。企业使用以下步骤制定数据质量管理计划：6
定义数据质量标准
根据组织的需求和法规遵从性要求建立明确的数据质量标准。这些 商业分析中的数据 标准应解决数据质量的各项指标，例如准确性、完整性和一致性。
评估和清理数据
分析现有数据以识别质量问题，例如重复、缺失值或不一致。根据需要纠正已识别的数据问题。
实施数据治理政策
制定并执行业务数据治理政策，以确保维持分析质量管理标准。这包括定义数据管理和质量管理的角色和职责。
持续监控和改进
通过自动化工具和人工审核定期监控所有数据质量指标。建立反馈循环，根据发现的问题和不断变化的业务需求不断改进数据质量管理流程。
将数据治理与业务分析相结合
强大的数据治理框架有助于保持数据质量。它们确保分析数据的准确性和可靠性，从而做出更明智和有效的决策。通过建立数据目录和元数据管理，有效的数据治理使分析师更容易发现和访问相关数据，从而加快分析过程。7
治理政策还在整个组织内设定了一致的数据定义和格式，以确保数据准确性并减少结果差异。此外，组织必须实施安全措施和合规协议，以保护敏感数据并提高对适用法规的遵守程度。7
业务中的数据治理促进有效分析和数据使用的另一种方式是跟踪数据沿袭，以提供数据来源和转换的透明度。这些信息有助于分析师了解数据的背景和可靠性。7
数据治理和质量管理中的挑战
尽管实施数据治理和质量管理实践有很多优势，但它可能是一个复杂的过程，面临重大挑战。企业必须克服的一些常见障碍包括：
数据孤岛
不同部门和系统之间的数据碎片化会阻碍数据治理和质量管理工作，导致数据集成不一致和困难。建立集中式框架可以打破数据孤岛，并促进整个组织的数据管理实践保持一致。8
缺乏意识和参与
员工可能不了解数据质量控制和质量管理在分析中的重要性，也可能 商业分析中的数据 不遵守政策和标准。您可以通过教育员工了解数据治理和质量的重要性来促进数据驱动的文化。9
数据的复杂性
管理各种数据类型、来源和格式可能具有挑战性，尤其是在数据量增长的情况下。幸运的是，人工智能 (AI) 和机器学习等先进工具和技术可以自动执行数据质量监控、清理和合规流程。8
不断变化的监管要求
跟上不断发展的数据隐私和安全法规可能很困难，并且会使您面临更高的不合规风险。为了克服这一挑战，您可以实施持续的合规计划，以随时了解监管变化。您的数据治理计划和政策应与法律要求一起更新。10
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