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數據質量類崗位每天需要做什么？通過一個案例了解下
2022-01-21
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CDA數據分析師 出品

編輯：JYD

大家好，我是曹鑫老師，今天要給大家分享的是數據質量類崗位。

下面我們截取一小段數據演示一個實際案例，幫您更好的了解這類崗位。

例如：某車企在全國各地有不同類型的門店，部分門店有銷售和售后兩種功能，部分門店僅有銷售功能，部分門店僅有售后功能，并且每個門店都有對應的營業狀態。

在數據質量抽檢時，得到如圖的數據片段：

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從中我們能看出2個問題

  1. 分店類型和營業狀態數據都是既有中文狀態標識，又有英文狀態標識，對數據使用方很不友好，影響匯總數據的準確性。
  2. 門店營業狀態中含有缺失值，在實際工作中，一個汽車門店一定會有一個營業狀態，不應該有未知狀態。

眾做周知，車輛主要依賴線下渠道銷售，因此門店主數據的數據質量至關重要。

經過調研，找到問題的根因在于缺乏門店主數據的數據標準，要解決該問題，需要找到門店主數據的歸口管理部門。

在該車企，門店主數據由門店開發與管理部門的門店開發組負責，所以數據質量管理人員聯合門店開發組修訂相關的數據標準。

通過與相關業務部門溝通，得知出現缺失值的主要原因在于系統中對于門店營業狀態的分類，不能滿足實際的業務需求，部分門店雖然開業但由于某些原因未正式營業，業務人員找不到對應的狀態碼，所以顯示空值。為此，經過溝通增加表示異常的狀態碼。

最終得到門店主數據標準（片段）和對應的參考數據標準（片段）如圖：

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通過主數據標準的修訂，明確了門店主數據的標準分類、統一名稱、業務含義以及在系統中的數據類型、編碼規則等。

通過參考數據標準的修訂，限制了數據的取值范圍，業務人員只能選取規定范圍的數據，不會再出現中英文標識混用，影響數據準確性的問題。

最后，由技術人員把標準落地到業務系統中，經過標準規范后的數據片段如圖：

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規范后的數據，通過門店類型或者營業狀態分組匯總時，都不會產生因為標識不統一而出現的相關質量問題。

由于每家企業數據管理能力成熟度不盡相同，所以數據質量管理工作的難度與廣度也各有不同，以上就是數據質量類崗位日常工作中的一個案例。

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