数据质量管理框架-六西格玛DMAIC

数据模型设计的质量问题，例如：数据库表结构、数据库约束条件、数据校验规则的设计开发不合理，造成数据录入无法校验或校验不当，引起数据重复、不完整、不准确。

数据源存在数据质量问题，例如：有些数据是从生产系统采集过来的，在生产系统中这些数据就存在重复、不完整、不准确等问题，而采集过程有没有对这些问题做清洗处理，这种情况也比较常见。

数据采集过程质量问题， 例如：采集点、采集频率、采集内容、映射关系等采集参数和流程设置的不正确，数据采集接口效率低，导致的数据采集失败、数据丢失、数据映射和转换失败。

数据传输过程的问题，例如：数据接口本身存在问题、数据接口参数配置错误、网络不可靠等都会造成数据传输过程中的发生数据质量问题。

数据装载过程的问题，例如：数据清洗规则、数据转换规则、数据装载规则配置有问题。

数据存储的质量问题，例如：数据存储设计不合理，数据的存储能力有限，人为后台调整数据，引起的数据丢失、数据无效、数据失真、记录重复。

业务系统各自为政，烟囱式建设，系统之间的数据不一致问题严重

业务需求不清晰，例如：数据的业务描述、业务规则不清晰，导致技术无法构建出合理、正确的数据模型。

业务需求的变更，这个问题其实是对数据质量影响非常大的，需求一变，数据模型设计、数据录入、数据采集、数据传输、数据装载、数据存储等环节都会受到影响，稍有不慎就会导致数据质量问题的发生。

业务端数据输入不规范，常见的数据录入问题，如：大小写、全半角、特殊字符等一不小心就会录错。人工录入的数据质量与录数据的业务人员密切相关，录数据的人工作严谨、认真，数据质量就相对较好，反之就较差。

数据作假，对，你没看错，就是数据作假！操作人员为了提高或降低考核指标，对一些数据进行处理，使得数据真实性无法保证

认知问题。企业管理缺乏数据思维，没有认识到数据质量的重要性，重系统而轻数据，认为系统是万能的，数据质量差些也没关系。

没有明确数据归口管理部门或岗位，缺乏数据认责机制，出现数据质量问题找不到负责人。

缺乏数据规划，没有明确的数据质量目标，没有制定数据质量相关的政策和制度。

数据输入规范不统一，不同的业务部门、不同的时间、甚至在处理相同业务的时候，由于数据输入规范不同，造成数据冲突或矛盾。

缺乏有效的数据质量问题处理机制，数据质量问题从发现、指派、处理、优化没有一个统一的流程和制度支撑，数据质量问题无法闭环。

缺乏有效的数据管控机制，对历史数据质量检查、新增数据质量校验没有明确和有效的控制措施，出现数据质量问题无法考核。

1.修改数据中的错误 2.是对错误数据 3.垃圾数据进行清理

1.对数据质量的改善

2.对组织的改善

针对数据的改善和管理，主要包括数据分析、数据评估、数据清洗、数据监控、错误预警等内容