确保集成过程中数据质量的 5 种方法

[shuklarani621]

Angie 负责 Cazoomi 的运营。她喜欢旅行、喜欢狗、是 1% Pledge 的支持者，也是一名创业型企业家，投资了多家亚太地区初创公司。
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数据已成为全球许多组织极其宝贵的资产。然而，组织要想顺利运行，其数据必须准确、及时且完整。换句话说，数据质量比数据数量更重要。

集成将公司的所有相关数据整合在一起。但是，集成并不能确保数据质量。

为了获得质量，您必须优先考虑数据 伊拉克电报数据 管理和治理。

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以下五种方法可确保您的数据适合您的集成过程。

步骤 1：将数据管理纳入集成流程
数据质量管理是集成过程的第一步。这需要检查数据的状况以确认其符合组织的质量标准。

我们建议您手动检查数据质量，尤其是在集成过程的早期阶段。这将确保在集成过程之前从系统中删除不合规或不良数据。

不建议仅使用软件解决方案来完成此任务，因为软件在这种新环境中可能会产生反应，从而导致更多 IT 问题，从而损害数据质量。当然，自动化很棒（我们是第一个这么说的人！），但有时需要人工干预。

建议在进展过程中将数据管理程序开发到数据集成项目中，以确保系统中的数据更加准确和完整。

第 2 步：集成过程中的数据治理
数据治理是指公司建立的一套规则和程序，用于控制数据收集、存储、管理和处理过程。

数据治理的主要目的是消除由不干净的数据导致的 BI 流程。数据治理策略始于制定数据治理政策。制定该政策时应考虑数据质量目标。

Cazoomi 的 SyncApps等软件解决方案可以帮助确保数据质量和治理。

通过正确集成您的关键任务软件，您可以确保所有数据从一开始就是干净的，并且您可以从中获得相关见解。

步骤 3：采取小步骤提高数据质量
您可以通过处理操作中使用的每种数据类型以及用于数据的每个应用程序来确保您的数据在集成过程中符合质量标准。

例如，可以根据负责这些数据的特定软件（可能是NetSuite或Salesforce）检查您的客户数据。

不要试图一次性解决所有数据的质量问题。相反，在应对数据管理方面的重大挑战之前，应一次专注于单个数据批次或来源。

步骤 4：为数据管理项目设定目标并制定进度跟踪指标
为您的数据管理项目设定可衡量的目标非常重要。为此，您需要确定数据质量在您的组织中意味着什么。剧透警告：每个公司的定义都不同。