软信天成：速览！数据质量监控分析平台案例拆解

在当今数字化时代，数据被誉为“新石油”，数据质量的高低直接影响着企业的决策和业务发展。然而，随着数据量的不断增长和业务复杂度越来越高，如何有效地监控和分析数据质量成为了企业的重要课题。本文将分享一个某大型国有汽车制造企业（以下简称“案例企业”）的成功案例，揭秘软信如何助力企业规范搭建数据质量监控分析平台，帮助其实现数据质量的持续提升。

一、项目背景

伴随着企业业务范围的不断拓宽、客户数量迅速增长，案例企业逐渐意识到数据质量管理工作是其企业数据治理项目中不可或缺的重要部分。

案例企业由于长期缺少系统地对数据的标准规则进行统一管理和质量评估，致使企业历史数据种类复杂多样，质量水平参差不齐，数据质量问题亟待解决。

• 数据质量差，应用数据时发现数据根本无法使用。
• 数据标准不统一、统计维度多种多样、同一个指标汇报结果完全不同。
• 数据管理和应用部门无法清楚掌握数据质量情况。
• 深知数据质量差，却缺少整改的方向。

二、项目内容

（一）统一制定数据质量管控标准与流程

根据企业现行组织架构和工作规范，统一制定可执行的数据质量管控标准与流程。在组织内部设计数据质量监控程序对数据进行监管和评估，全面发现质量问题，通过修改数据源修正问题数据，从而提升数据质量。

（二）建立健全数据保障机制

让所有参与者了解数据质量问题和其实质影响，建立健全的数据保障体系，宣贯系统化的数据质量管控方法，在保障数据安全、合规、可用的前提下，发掘数据潜在价值，赋能企业高质量发展。

1、项目组工作流程

第一阶段：项目规划

主负责人：数据质量项目负责人/实施团队（售前）

项目负责人主导，实施团队给出建议。

（1）明确项目目标、范围、相关干系人、项目周期；

（2）明确组织架构、明确项目对接方式及管理流程。

第二阶段：项目启动

主负责人：数据质量项目负责人

协调所有干系人、召开启动会；同步项目范围、目标、后续涉及跨部门配合的工作；同步管理制度，确保理解一致，有明确共识。

第三阶段：需求调研

主负责人：数据质量项目负责人/实施团队（需求分析师）

（1）项目负责人主导，实施团队给出建议：针对规划内容进行详细业务需求调研；

（2）需求分析师主导，项目负责人协调，项目负责人和业务用户共同确认需求：根据调研结果进行详细功能需求分析（功能建设、数据模板）。

第四阶段：实施阶段

主负责人：实施团队（技术）/数据质量项目负责人

实施团队主导，项目负责人负责过程管理和监控：平台功能建设

第五阶段：试运行及上线

主负责人：数据质量项目负责人/实施团队

项目负责人协调和管控；实施团队配合项目演示及培训；实施团队完成用户的账号建立；配合试运行期间答疑

第六阶段：运维阶段

主负责人：实施团队

随时答疑及调优，保障系统稳定运行

2、业务相关规则确定

（1）业务域各属性（指标）质量规则确定

（2）各属性阈值和数据质量评分规则确定

（3）各层级分公司数据和功能权限确定

（4）总部及分公司组织层级确定

（三）搭建数据质量监控分析平台

根据系统建设目标及案例企业用户需求，数据质量监控分析平台建设内容主要包含前端数据质量情况BI图形化展示、数据质量情况分析图表、问题数据详情展示、数据质量报告自动获取以及数据质量规则、指标等配置功能。

三、项目成果

多维度数据质量分析看板

看板设置数据标准、质量监控、数据溯源、质量分析、问题告警等功能，一站式解决数据质量监控需求。

灵活定义质量参数

对参与得分计算的属性、权重、校验规则(数据标准)以及质量得分算法，实现参数一键调整，无需代码修改。

自助完成数据质量核查

通过已定义的质量规则、调度方案，自助完成数据质量核查。极大程度的提升了核查效率，减少了人工干预过程，避免人为误差。

实现实时数据监控

对突发情况提供短信、邮件告警功能，让用户及时发现问题，避免重大问题延误。

自动生成数据分析报告

系统通过数据统计、交叉分析等手段，结合预制分析方案，自动生成定制化数据质量分析报告。并通过定时发送任务，让用户及时了解数据质量核查结果。

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软信天成数据质量监控分析平台的建设，切实帮助案例企业建立了完整的数据质量监控体系，加快了企业数字化转型的数据基础建设，为后续真正实现数据驱动决策提供坚实数据支撑。