数据仓库建设持续改进数据质量 （一）

数据仓库系统的建设过程和方法不同于建设传统的操作型处理系统的过程和方法，数据仓库系统建设有两个难点：一是如何保证数据质量，使得数据准确可信；二是如何构造应用体系，使之满足不同角色用户的分析决策需要。

受生产系统现状的影响，如数据源的数据不完整、不一致，数据抽取时间点不能同步，本地网之间存在市场竞争及业务规则的差异性，各专业之间统计口径的不一致等，数据质量问题客观存在，数据质量问题的管控工作将贯穿数据仓库系统建设的整个过程。数据仓库系统应用来源于用户需求，来源于开发商的商业理解，应用的开发和完善也受到数据质量的制约。因此，数据仓库系统建设需要实现数据和应用的互动。

数据仓库对数据质量的要求

数据仓库对数据质量的要求总体上归纳为：数据完整性，包括数据源是否完整、数据取值是否完整、维度取值是否完整等。数据准确性，包括数据源是否准确、编码映射关系是否准确、处理逻辑是否准确等。数据核对准确的判断是要么结果一致，要么不一致但原因是可解释的。数据一致性，包括源系统之间同一数据是否一致，源数据与抽取的数据是否一致，数据仓库内部各处理环节数据是否一致等。数据逻辑合理性，主要从业务逻辑的角度判断数据是否正确，如帐目类型的金额、时长、次数的逻辑关系是否满足等；月租费用不能出现通话次数、通话时长等。数据时效性，包括数据处理（获取、整理、加载等）的及时性，数据异常检测的及时性，数据处理回退的及时性等。

数据仓库服务于经营决策，经营决策依据的数据应该是全面的、真实可靠的、有意义的。数据时效性如果得不到保证，就可能延误了市场人员的分析，失去商机。

从数据仓库的建设过程来看，它本身修复数据以提高数据质量的能力并不是很强，但是它能发现生产系统存在的一些数据质量问题从而提醒用户哪些数据有质量问题，将数据问题反馈到业务支撑系统中，由后者做数据修正。

源数据质量现状分析

传统的业务支撑系统以满足生产的业务处理为目标，以内部管理需求为出发点，各种支撑系统独立设计，缺乏对企业整体业务流程的考虑，缺乏对资源的有效利用，在企业内部形成了许多信息孤岛。主要体现在：

◎数据过于分散，手工处理数据和系统处理数据并存，数据格式多样。

◎在数据模型上，实体语义定义、属性定义、命名规则、编码规则自成体系，难于与其他系统做匹配。

◎系统间存在同一实体数据记录数不一致的现象，例如计费系统和九七系统中客户数量不一致。

◎存在信息残缺现象，没有完整的统一客户视图。

◎在生产系统中存在需要拆分为具有原子性的数据， 源数据的粒度太粗不能满足分析要求。

◎在同一省公司，不同本地网出帐时不一样，造成数据提供时间不统一。

数据质量的改进存在以下难点：

◎数据量大，数据格式不统一。

◎数据质量标准不容易制定。

◎数据清理的边界不容易定义。

◎生产系统不断升级改造、人员岗位调整等因素容易造成前清后乱。

由于数据仓库系统的数据来源于计费、营账、客服、网管等多种业务系统，在各种源数据的整合过程中常发现不同系统中的数据不一致，同时源数据的质量问题比较突出。在数据仓库系统建设初期数据质量不高在所难免，这需要在系统建设和使用过程中不断进行修正和补充，从而逐步完善并最终解决系统的数据质量问题。

数据质量改进目标

目标是清理、标准化、提高和匹配现有数据。

通过数据整合，建立完整的、准确的、一致的统一客户视图，完善企业共享信息数据，并使企业共享信息数据服务于经营分析，为生产系统的改进提供标准。 建立数据整合流程，实现流程定义、流程配置和流程管控。 建立数据整合的规章制度，落实数据质量的分级负责。建立起数据整合队伍，使数据质量能够得以持续改进。

数据质量改进是一个持续的过程，在系统建设及应用推广过程中，需要针对不同重要程度的数据，制定相应的数据质量评测及接受标准。对于阶段目标应按照“近期打基础，中期见成效，长期促战略”的原则制定。

数据质量改进方法

数据质量控制要从技术、流程和管理三个方面进行。

从技术层面上，生产系统存在的噪音数据、遗漏数据和不一致性数据，需要进行数据清洗；同时需要对源数据做稽核，如总量稽核和分量稽核。

在流程层面上，对于源数据的抽取要遵从一定的业务规则，数据的抽取和转换需要很多步骤来完成，这就需要将过程流程化，并且流程可通过配置来实现。

在管理层面上，要求生产系统报送数据，按照“谁提供数据，谁负责”的原则由生产系统保证源数据的完整性、准确性、一致性、时效性。

应用推动数据质量改进

数据整合的目的是为了支撑应用，让经营分析系统真正能够被用起来，核心的问题还是要找到应用的“驱动力”。对中国电信而言，满足精确化管理、精确资源配置、上市公司信息披露要求是重点。

各地的具体情况不同，因此应遵循“因地制宜、总体规划、分步实施、迅速受益、不断完善”的原则进行应用推广。不追求一步到位，建议以点带面，通过“亮点”应用带动相关数据质量整改。例如通过收入分析主题，可以发现量收不匹配的问题，促使生产系统检查收入的计算规则。

这样通过应用发现数据中存在的问题，并将问题反馈给生产系统；通过应用让用户看到效果，调动起用户的热情，并为其树立起信心；通过应用引起领导的重视，保证资源的有效投入；让各级部门关注数据问题，让责任部门有压力也有动力。