
【數(shù)據(jù)質量】--指標治理的三個步驟及必要條件
“同名同義”、“同義同名”、“異名異義”,三個詞,即是指標治理的三個步驟?!坝缮贤葡拢尚〖按蟆笔莾仍谶壿?。在展開說明之前,我們先全盤闡述數(shù)據(jù)治理的范疇和邏輯關系。
數(shù)據(jù)治理的范疇和邏輯關系
數(shù)據(jù)治理,即為了提升數(shù)據(jù)質量,我們需要從指標、人、工具、數(shù)據(jù)源四方面著手。在我看來,指標治理是最顯性也是最優(yōu)先的。以指標治理為核心(這是決策層最有體感的部分),才能形成從上至下的壓力,進而將人的意識和習慣、工具的應用和維護、數(shù)據(jù)源的擴展和萃取三部分的工作可持續(xù)地做好。所謂“由上推下”。
又一個大前提需要說明:指標治理是有范圍的,并不能武斷地進行全公司或者全事業(yè)部的指標統(tǒng)一;建議是先在具體部門或者業(yè)務線中,做好指標治理工作,進而尋求更大范圍統(tǒng)一的可能性。所謂“由小及大”。
指標治理的步驟說明
有了上面的認知,我們對指標治理步驟展開說明。歸納為下圖的內容。
首先,我們追求指標的同名同義。從兩個方面來達成:
第一,當我們遇到兩個相同名稱的指標,數(shù)值卻不相同時,需要做檢查,若是計算錯誤就及時修正,若是口徑不同,則將兩個名稱區(qū)別開,記住一定要規(guī)范命名(規(guī)范命名的方式在下一篇中會說明);
第二,當我們在做數(shù)據(jù)產品或者研究時,需要定義某種指標的時候,要優(yōu)先與現(xiàn)有的指標進行對照,如果重疊,在不產生理解歧義的情況下,繼承現(xiàn)有指標命名;若繼承名稱不合適或者不存在類似的指標,則采用規(guī)范的命名方式,將自己所使用的指標與現(xiàn)有的指標區(qū)別開。
當然,在同名同義階段,有一種最討巧而實用的方式,就是都按命名規(guī)范,先定義成與其他指標不同名字,并在產出結果中給出詳細的口徑說明。
接著是同義同名。在這個過程中,需要由指標治理的負責人,有規(guī)律地對各業(yè)務人員和分析師在使用的指標進行遍歷檢查。發(fā)現(xiàn)有計算口徑或者業(yè)務含義相同或接近的指標,進行名稱上的整合。需要非常注意,并不是所有意義相同或者相近的指標都要整合,我們千萬不能一根筋做事情。比如完全處在兩個業(yè)務線或者兩種主題下的指標,就沒有必要非得統(tǒng)一成一個名稱。這反而導致本業(yè)務線內的指標名稱體系的混亂。
最后,是追求異名異義。為什么說“追求”?因為這個狀態(tài)只要去接近就可以,而沒必要真的達到。我們真正要達到的是“不存在同名異義,而存在異名同義”。
首先是人的意識。不管是管理者、決策者還是執(zhí)行者,都要具備數(shù)據(jù)質量意識,在日常接觸數(shù)據(jù)產出時,腦中始終有所“戒備”,養(yǎng)成“遇數(shù)三問”的好習慣。
其次,需要有指標維護的工具,可成為指標平臺的工具,由指定人員進行管理和維護。在這個工具上,數(shù)據(jù)使用者能方便的查閱具體指標的名稱、計算口徑、樣例代碼、負責人、變更歷史等信息。
接著,指標變更需要有一定的流程,尤其是如上篇所說的“評價流”中的指標。應該有一個上至決策層的審批流程,畢竟這是決策層重要的判斷依據(jù)。
最后,也是最重要的,分析師或者其他數(shù)據(jù)結果的生產者,一定要具備良好的習慣(也可以上升為職業(yè)素養(yǎng)):
數(shù)據(jù)分析咨詢請掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號:CDAshujufenxi
DSGE 模型中的 Et:理性預期算子的內涵、作用與應用解析 動態(tài)隨機一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結構數(shù)據(jù)特征價值的專業(yè)核心 表結構數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲的結構化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實戰(zhàn)應用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數(shù)據(jù)時,“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗與 t 檢驗:差異、適用場景與實踐應用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計學領域,假設檢驗是驗證研究假設、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結構數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結構數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲的結構化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計劃中 rows 數(shù)量的準確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對象的 text 與 content:區(qū)別、場景與實踐指南 在 Python 進行 HTTP 網絡請求開發(fā)時(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結構數(shù)據(jù)價值的核心操盤手 表格結構數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫表)是企業(yè)最基礎、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請求工具對比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請求(如接口調用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長浮點數(shù)據(jù)的科學計數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長浮點數(shù)據(jù)時的科學計數(shù)法問題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價值優(yōu)化者 業(yè)務數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價值 ...
2025-09-12用 SQL 驗證業(yè)務邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關的實戰(zhàn)指南 在業(yè)務系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務邏輯” 是連接 “需求設計” 與 “用戶體驗 ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營銷案例:數(shù)據(jù)驅動下的精準零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當下,精準營銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11CDA 數(shù)據(jù)分析師與戰(zhàn)略 / 業(yè)務數(shù)據(jù)分析:概念辨析與協(xié)同價值 在數(shù)據(jù)驅動決策的體系中,“戰(zhàn)略數(shù)據(jù)分析”“業(yè)務數(shù)據(jù)分析” 是企業(yè) ...
2025-09-11Excel 數(shù)據(jù)聚類分析:從操作實踐到業(yè)務價值挖掘 在數(shù)據(jù)分析場景中,聚類分析作為 “無監(jiān)督分組” 的核心工具,能從雜亂數(shù)據(jù)中挖 ...
2025-09-10統(tǒng)計模型的核心目的:從數(shù)據(jù)解讀到決策支撐的價值導向 統(tǒng)計模型作為數(shù)據(jù)分析的核心工具,并非簡單的 “公式堆砌”,而是圍繞特定 ...
2025-09-10CDA 數(shù)據(jù)分析師:商業(yè)數(shù)據(jù)分析實踐的落地者與價值創(chuàng)造者 商業(yè)數(shù)據(jù)分析的價值,最終要在 “實踐” 中體現(xiàn) —— 脫離業(yè)務場景的分 ...
2025-09-10機器學習解決實際問題的核心關鍵:從業(yè)務到落地的全流程解析 在人工智能技術落地的浪潮中,機器學習作為核心工具,已廣泛應用于 ...
2025-09-09SPSS 編碼狀態(tài)區(qū)域中 Unicode 的功能與價值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,統(tǒng)計產品與服務解決方案 ...
2025-09-09