第二章 1.7 数据采集安全风险防范之数据质量管理
数据质量：数字化时代的“基石”守护战
在当今这个数字化浪潮席卷一切的时代，数据就是企业和组织的核心资产。想象一下，你辛苦收集到的大量数据，如果里面错误百出、残缺不全，就像一座摇摇欲坠的空中楼阁，再华丽也只是表面功夫，没有任何实际价值。这时候，数据质量管理就如同守护数据大厦的坚实卫士，显得尤为重要。
数据质量的重要性
数据质量是数据价值的基础保障。只有保证数据采集过程中收集和产生的数据具备准确性、一致性、完整性，这些数据才有意义，才能为我们所用。如果数据质量不过关，基于这些数据做出的决策很可能是错误的，给企业带来损失。比如说，一家电商企业在进行库存管理时，如果数据不准确，高估了某些商品的库存，就会导致缺货，错过销售机会；低估库存，则会造成积压，占用资金。所以，数据安全手段保护有价值的数据，而数据价值的前提是数据质量有保证，这就好比盖房子，地基不稳，房子迟早会塌。
DSMM标准中的数据质量管理要求
组织建设
DSMM标准在充分定义级要求组织机构设立数据质量管理岗位和人员。这个岗位的人员可是“重量级”的，他们要负责制定统一的数据质量管理规范，明确对数据质量进行管理和监控的责任部门或人员。就像一支军队需要一个优秀的指挥官一样，数据管理也需要专业的负责人来统筹规划。在实际工作中，所有过程域的这方面工作可能由一个或多个人负责，这些人可以单独任命，也可以在相应的制度章节中明确说明。
制度流程
俗话说“没有规矩，不成方圆”，数据质量管理也离不开完善的制度流程。首先，要制定数据质量管理规范，这里面具体包含很多方面，比如数据格式要求、数据完整性要求、数据质量要求、数据源质量评价标准，还有对异常事件处理的流程和操作规范。这就好比给数据制定了一套严格的“行为准则”。
同时，要建立数据采集过程中的质量监控规则，明确数据质量监控范围及监控方式。在数据质量管理制度里，还需要定义什么是“数据质量”，一般包括一致性、完整性、准确性、时效性等属性。并且要明确数据质量的校验层次（人工对比、程序对比、统计分析等）和校验方法（时效性、完整性、原则性、逻辑性等）。另外，还要定义数据质量管理实施流程，在产品的整个生命周期（研制、需求、系统设计、开发、测试、发布与运维）中都植入数据质量控制手段。最后，要制定数据采集质量管理规范，涵盖前面提到的各种要求。
技术工具
仅有制度和人员还不够，还需要技术工具来加持。利用技术工具对关键数据进行数据质量管理和监控，才能实现异常数据及时告警或更正。具体来说，有以下4种技术手段：
- 数据资产分类和等级划分：这和数据分类分级中的定义类似，就像是给数据穿上不同的“防护服”，根据重要程度和敏感程度进行区分管理。
- 在线数据质量监控：对于业务数据库实时产生的数据，要对其进行定义并对流程进行改造，实现实时监控。这就好比给正在奔跑的马装上监控设备，随时掌握它的状态。
- 离线数据质量监控：针对数据仓库或数据开发平台的离线数据进行质量监控。这些离线数据就像存放在仓库里的物资，定期检查和盘点才能保证其质量。
- 数据质量事件处理流程：一旦发现数据质量异常，要及时进行告警和上报，并积极采取纠正措施。这就像火灾发生时，要迅速拉响警报并组织灭火。
人员能力
负责数据质量管理的人员也很关键。他们要对数据质量管理规范有一致性理解，能够基于组织机构的实际数据质量管理需求开展相关工作。这就好比厨师要根据不同的食材和顾客的口味，做出美味的菜肴，数据管理人员也要根据实际情况灵活运用管理规范。
数据质量管理是数字化时代至关重要的一环，它关系到数据和企业的生死存亡。只有建立完善的数据质量管理体系，配备专业的人员，运用有效的技术工具，才能守护好我们的数据资产，让数据真正成为推动企业发展的强大动力。让我们一起重视数据质量管理，开启数字化转型的成功之路吧！
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