隨著數據量日益劇增，企業決策比以往更需要具備強大的信息管理和掌控能力，協助解決關鍵問題；若要提升企業競爭優勢，必須隨時掌握企業內的準確信息，如何去解決數據質量問題是一條必經之路。

縱觀眾多用戶經常碰到的問題，概括歸納如下。

策略與思想

IBM公司針對數據質量問題，從計劃、設計、部署和管理等方面，為用戶提供了全面的、有效的、長久的戰略手段和解決方案。

調查研究

“沒有調查研究，就沒有發言權”，這是中國偉人毛澤東思想，也是指導我們對數據質量進行了解、分析和認知的原則。

使用 IBM InfoSphere Information Analyzer 軟件工具實現對數據進行全面分析，包括技術層面和業務層面，體現如下：

• 標準評估：為您數據源的結構、內容和質量建立一個全面、整體的認知。
• 數據規則：通過定制并不斷地調整自定義數據質量規則來對您的數據進行更深入的質量驗證，趨勢預測和模式分析。
• 報告指標：通過對分析結果的鑒別、評估以及異常管理來限制數據質量的惡化，從而降低風險。

轉換與變身

當全面了解清楚數據，明察秋毫后，有了依據就對“問題”數據進行大刀闊斧地轉換，重點在使用 工具進行技術層面處理，主要包括：數據格式標準化、數據裁剪，合并和轉化等。

• 交付一致、準確的業務數據，提供可重用的信息服務；
• 無需編碼，在數分鐘內就可以構建并發布一個數據整合服務；
• 靈活的部署，支持多種協議和數據格式，能為各種類型的應用提供可重用的信息服務。

清洗與提升

使用 ，按照業務要求進行數據規范化處理，對自由格式數據按照業務規則進行標準、匹配、去重復等處理。

• 通過數據調研可以揭示數據中的趨勢和潛在異常，驗證和發現數據字段中的業務規則，識別無效值、或默認值，在上下文環境中全面了解面向業務的數據語義。
• 標準化數據，將不同格式的數據轉換成統一標準的格式，識別并改正無效值，標準化拼寫和縮寫格式。
• 利用業界領先的基于統計的概率性匹配算法識別一個或多個數據源之間的重復數據，建立不同記錄間的數據聯系。
• 根據重復數據交叉填充“最佳的”可用數據，保留“最佳”的信息創建一個“合并的”記錄。
• 直觀易用的圖形化用戶界面，與DataStage無縫整合。

實現目標

• 建立了業務數據質量問題分析和評估系統，作為制定數據質量控制流程的依據；
• 對所有數據進行掃描, 發現數據中潛在的不規則和不一致；
• 定位不合法的值，殘缺不全的值，發現未被記錄下來的業務規則，進行數據清洗和轉換；
• 實現企業的數據質量驗證、監控，流程化管理和生產運行。

總結

數據質量提升是個“很大”的話題，涉及業務法規、技術手段和監管等多方面。IBM為其客戶提供了能“腳踏實地”提升數據質量的解決方案，領先競爭對手，和開展更好業務。

在全球，IBM已擁有大批采用該解決方案去實施數據治理項目，并取得成功。

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