刘金晶，曹文洁

(北京锐安科技有限公司 大数据分析部,北京 100192)

大数据环境下的数据质量管理策略

刘金晶，曹文洁

(北京锐安科技有限公司 大数据分析部,北京 100192)

信息时代，数据已经慢慢成为一种资产，数据质量成为决定资产优劣的一个重要方面。随着大数据的发展，越来越丰富的数据给数据质量的提升带来了新的挑战和困难。提出一种数据质量策略，从建立数据质量评价体系、落实质量信息的采集分析与监控、建立持续改进的工作机制和完善元数据管理4个方面，多方位优化改进，最终形成一套完善的质量管理体系，为信息系统提供高质量的数据支持。

信息系统；数据质量；大数据；ETL；元数据

1 信息系统数据质量

信息由数据构成，数据是信息的基础，数据已经成为一种重要资源。对于企业而言，进行市场情报调研、客户关系维护、财务报表展现、战略决策支持等，都需要信息系统进行数据的搜集、分析、知识发现，为决策者提供充足且准确的情报和资料。对于政府而言，进行社会管理和公共服务，影响面更为宽广和深远，政策和服务能否满足社会需要，是否高效地使用了公共资源，都需要数据提供支持和保障，因而对数据的需求显得更为迫切，对数据质量的要求也更为苛刻。

作为信息系统的重要构成部分，数据质量问题是影响信息系统运行的关键因素，直接关系到信息系统建设的成败。根据“垃圾进，垃圾出(garbage in,garbage out)”[1]的原理，为了使信息系统建设取得预期效果，达到数据决策的目标，就要求信息系统提供的数据是可靠的，能够准确反应客观事实。……