《企業網D1Net》9月25日訊
大數據概念自誕生以來，就一直是行業關注的焦點，各種媒體也是競相報道，各行各業都相繼進行數據分析、數據挖掘、領導決策等，那些占有“大數據”資源先天優勢的群體，能否有效利用好數據，打破現有的傳統格局，將決定其未來發展的命運。
大數據是把雙刃劍：挑戰與機遇并存
大數據時代下的三百六十行，最不缺乏的就是數據，包括歷史數據、行業最新數據等，但是卻受阻于過量的冗余數據和數據不一致，而且它們變得越來越難于訪問、管理和用于決策支持。目前的行業數據大多還停留在“集中化使用”階段，傳統的數據倉庫方式，數據有進無出，僅解決了數據存儲的問題，如何綜合有效地使用這些數據，成為一大難題。而隨著數據量成倍的增長，如何把這些大量的數據轉換成可靠的信息以便于決策支持，是各行業面臨的挑戰。
大數據的本質是解決問題，大數據的核心價值就在于預測，而企業經營的核心也是基于預測所做出的正確判斷。所以，我們應當充分地認識到：大數據時代對于各個業來講，既存在挑戰，也是一個巨大的機遇。
如何保障數據質量?
通過頂層設計的理念，確立企業的核心目標，圍繞這個核心目標進行逐級分解，形成細顆粒度的詳細指標體系，而基于指標體系的數據采集及處理平臺，則以指標體系為依據，來到各個業務系統里去采集數據，或根據需要使用數據采集平臺由人工進行填報，基于涉及各個指標的全樣數據的完整采集，通過數據質量清洗工具與相應的檢查規則，發現問題可及時對其進行修改，來對源頭的數據從技術上進行嚴格把關。
其次，各行業的應用系統可謂紛繁復雜，由于這些系統的建設都是相對獨立的，傳統的數據處理方式只能針對各個業務系統去形成相應的分析數據，本質上未將數據進行整合與統一規劃，因此形成了數據孤島的現象。同方運用頂層設計理念下的指標體系梳理方法，以及業務元數據的技術手段，對各個業務系統的數據最終形成資源,進行統一化、標準化、集中化管理，實現數據的全局共享。用于綜合應用、預測分析、領導決策等。
最后，通過基于指標體系的預測分析平臺，能夠為決策管理者提供科學的數據依據，同時也為涉及企業的客戶管理、銷售管理、市場管理、運維管理等各方面提供調整依據。
D1Net評論：
在大數據時代下，保障數據質量是至關重要的，如何保障數據質量也成為大數據時代的主題，基于此，關注數據本身可以為有效保障數據質量提供參考，數據本身雖不會說話的，但是數據總結出的歷史、數據反映出來的現狀、數據呈現出的趨勢能夠提供可靠的管理參考。通過調整來進一步加強數據質量的管理,進而為有效提高數據保障率提供科學的數據依據。
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