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专业大数据挖掘分析——助力小微企业发现价值
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一、商业智能的数据质量
数据质量与商业智能
数据质量角色
对于增强数据资产准确度和价值而言，将数据质量规则与活动（探查、清洗和监测）和MDM流程相集成显得十分关键。在启动任何MDM项目之前，您都需要了解源数据的内容、质量和结构。在数据源进行的数据探查使数据管理员和数据仓库管理员能够在数据进入MDM系统之前，快速发现和分析跨所有数据源的所有数据异常。此流程可极大加快从MDM实施中获取价值。
由于数据清洗增强了数据的准确度，带来了数据完整性，并从源头增进了数据的可信度，因此数据清洗改善了MDM系统中的数据一致性。一旦源数据进入MDM系统，它将接受数据质量处理，其中包括验证、更正和标准化。MDM系统存储了在数据清洗前后的整个历史记录，从而开发人员不必再跟踪数据仓库中的数据沿袭。
最后，数据质量度量标准使数据仓库管理员能够更好地监控参考数据的质量，并确保可以长期持续使用高质量的数据。
因此，从技术角度看，实施MDM和InformaticaDataQuality，作为数据仓库中主数据的确定来源，可以从提取、转换和加载（ETL）流程中简化数据集成。此方法可极大减低与数据仓库有关的整个开发和维护工作。通过建立数据质量度量标准和定义数据质量目标，数据仓库管理员和数据管理员能够更好地监控参考数据的质量，并确保随着时间的推移能够跨企业持续使用高质量的数据。MDM简化了对数据仓库维度更新的处理，因为用于确定更改内容的所有逻辑均封装在MDM系统中。
此外，MDM系统可以卸除大多数数据仓库的历史记录跟踪负担，使数据仓库仅管理它需要为进行聚合而应跟踪的变更。此系统可带来更小的数据仓库维度以及对负荷和查询性能的重大改进。运用MDM和InformaticaDataQuality将最终降低数据集成的工作量，提高从商业智能和报表推导的洞察分析的质量，确保能够从为商业智能增效的数据仓库方案中获得预期的价值和投资回报。
数据质量水平与商业智能的关系
当无法通过商业智能系统和报告系统提供准确的数据时，业务总体上都会受到影响。以下是为创建报表的商业智能系统提供不可靠数据所造成的一些后果：
业务负责人：不准确的管理报告导致决策不够明智。
合规主管：合规性法案要求公司能为其财务和合规报表提供一定的透明度和可审计性。
业务分析师：如果业务分析师花费过多时间在多个商业智能系统间手动搜索和整理信息以更新和修正报表，则业务分析师的生产率会受到影响。此低效的工作会直接影响成本和营利能力。
这些业务问题的根源在于没有关于客户、产品、渠道合作伙伴和供应商的唯一真实版本。由于在处理每个业务流程的不同系统间收集、存储和管理这些数据（亦称之为参考数据或主数据），因此，需要正确地解析重叠和冲突的参考数据，以获得唯一真实版本，从而带来宝贵而可操作的洞察力。许多组织拥有数十或数百数据库，并且在这些数据库中有维护相同核心参考对象的数十个（有时为数百个）不同的应用程序，而这些核心参考对象还具有重叠的属性。
商业智能系统的用途是以中立的视角报告取自多个系统的现有数据。商业智能系统可以为维度分析进行一些累积工作，但是设计或配备商业智能系统并非为了创建唯一的真实版本。在取自应用程序孤岛的客户或产品数据中存在的不一致会对数据仓库中运行的分析可靠性产生消极的影响。
总而言之，企业的商业智能只会与企业的数据质量水平相当。
数据质量与五种形式的商业智能。
商业智能已经发展成为多种形式，旨在满足企业不断增长的要求和任务关键型活动日益增长的水平。这些形式都有其自己的一套数据质量要求。
仪表板
记分卡和仪表板正被广泛采用，越来越多的用户利用它们获取财务，业务和绩效监控的鸟瞰图。通过可视化的图形、图标和计量表，这些传输机制帮助跟踪性能指标并向员工通知相关趋势和可能需要的决策。提供集成视图所需的数据元素通常跨越多个部门和学科，需要绝对最新才能有效。
数据质量会影响记分卡和仪表板用户，因此这些用户必须能够：
1．使用仪表板中计量表和刻度盘上的完整数据，并迅速采取措施。
2．获取集成视图并使用标准化数据进行协作。
3．利用具有一致数据的正式记分卡方法。
4．向下钻取以查看组或个人级别绩效的准确数据。
5．找到能够生成明显趋势且重复数据最少的业务流程。
6．推导关联性并通过验证的数据执行交叉影响分析。
企业报告
企业报告为所有级别的个人提供来自企业资源规划（ERP）、客户关系管理（CRM）、合作伙伴关系管理（PRM）、发票和帐单系统，以及整个企业内其他源系统的各种运营报告和其他业务报告。这些报告分布广泛，而薪酬和其他激励计划通常与报告的结果有关。
数据质量会影响组织报告，因为组织必须：
1．浏览多个报告，将它们显示到从不同来源聚合数据的多个表单中。
2．选择各种参数并通过标准化数据为用户定制报告。
3．利用各种性能指标的协调数据呈现多个表格和图表。
4．使业务用户能够利用高精准数据创建自己的报告，无需IT部门参与。
5.通过清洗和匹配的数据减少合规性管理的人工检查和审计。
6．利用完整财务数据直接从商业智能报告开具发票和帐单。
OLAP分析
OLAP使用户能够即时以交互方式对相关数据子集进行“切片和切块”。同时，OLAP功能，比如向上钻取、向下钻取、或任意挖掘（跨业务维度）、透视、排序、筛选、以及翻阅，可用于提供关于绩效的基本详细信息。最为重要的是它能够回答存在的任何业务问题。这意味着调查深入到单个或多个数据仓库中可用的最原子级别的详细信息。
数据质量会影响OLAP分析，因为用户和组织需要：
1．通过对目标数据的完全访问在所有维度中任意钻取以进行深入调查。
2．通过设置好格式的一致数据将OLAP轻松应用于任何维度子集。
3．利用一致的基本数据对象最大限地减少冲突报告，确保交互性。
4．利用多个维度的正确数据执行用户驱动的适时分析。
5．提供更新的同步数据来处理事务级数据分析。
预测分析
高级和预测分析使富有经验的用户能够充分调查和发现特定业务绩效背后的详细信息并使用该信息预测远期效果。此方法可能涉及高级统计分析和数据挖掘功能。为了推动积极决策和改进对潜在商业威胁的姿态，预测分析可能包括假设测试，客户流失预测，供应和需求预测，以及客户评分。预测建模可用于预测各种业务活动及相关效果。
数据质量会影响高级和预测分析，因为用户会寻求：
1．为可定制报告创建跨越任何数据元素的报告过滤标准。
2．为标准化数据格式搜索模式和预测洞察力以促进积极决策。
3．通过一致数据获得信心，找出相互依存的趋势和预期成果。
4．对准确数据采用多变量复原和其他技术，以实现更好的预测。
5．在无数据重复的前提下定制数据分组，最大限度减少冲突。
6．使用经认证的数据检验假设并使用统计、财务和数字函数。
通知警报
使用电子邮件、浏览器、网络服务器和打印机、PDA或门户网站时，通过通知和警报在广泛的用户触点间主动共享信息。通过及时交付目标信息，关键相关人士和决策者可以识别潜在的机会领域并发现要采取措施的问题领域。这种“一线”BI传输机制使组织能够保持协调一致，与业务风险和机会并进，同时事件仍将保持新鲜和有意义以保证响应。
在此领域，数据质量会影响组织，因为组织会努力：
1．从任何和所有数据源向最广泛的用户接触点发布警报。
2．确保标准化及非冲突数据集上各种订阅类型的高吞吐量。
3．使用户能够打开附件或点击链接，同时呈现一致、集成的数据。
4．通过预先评定并核准的数据质量来降低发布错误警报和通知的风险。
5．允许在多个事件数据符合特定阙值时实时触发警报。
6．利用经验证的数据进行内容个性化和组关联。
二、大数据时代数据使用的关键是什么
1、数据质量。大数据时代的数据量庞大，但相对而言，有用的数据却比例更小。数据的质量直接决定了数据的可用性和可信度，因此提高数据质量是关键。
精准摸清数据资源家底
北京国家数据局、中央网信办等部门日前联合开展全国数据资源情况调查，通过对各单位数据资源生产存储、流通交易、开发利用、安全等情况进行调研分析，为相关政策制定、试点示范等工作提供数据支持。此举对于夯实数字经济基础、促进数字中国建设意义重大，也十分必要。
数据成为生产要素的关键，在于实现数据价值的释放。尽管我国已成为数据量最大、数据类型最丰富的国家之一，但在数字经济发展过程中也存在着数据应用潜力释放不够、数据供给质量不高、流通机制不畅等问题，仅靠“数据规模大”已无法满足社会发展要求，需要进一步通过“数据精”“数据准”，来有效降低各方对于数字资源的获得成本，提高数据资源开发利用的效率。也就是说，要更好地发掘数据要素价值，发挥数据的乘数效应，就要更加精准地摸清数据资源的“家底”。
此次多部门开展全国数据资源情况调查，调查对象明确基本涵盖了数据生产的主要场景，数据质量稳定可靠，有助于为数据资源高效开发利用提供支撑。《中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》对我国数据类型进行了划分，即分为公共数据、企业数据和个人数据。此次全国数据资源调查主要针对前两种类型数据，未来，还需要在加强个人权益保护的基础上探索对个人数据的开发利用，进一步丰富和完善我国数据资源。
本文源自经济日报
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