商業智慧績效的關鍵 ─ 資料品質管理

耐特普羅資訊 NetPro的Trinity資料品質管理循環。

隨著產業環境變動與競爭日趨激烈，企業的營運與IT應用系統也必須快速因應。對於企業IT後端整合之商業智慧系統，不但於建置期需耗費大部分時間瞭解資料需求及篩選/取得資料，而於上線後維運時期也必須持續確保前端資料源匯入之正確性，否則資料品質低落將導致商業智慧系統產出偏差結果，甚至「Garbage-in，garbage-out」。

商業智慧專業廠商耐特普羅資訊(股)公司的技術長吳承諭先生指出：「在資訊的規劃、取得或產出、儲存並分享、維護、應用、拋棄或刪除的生命週期中，有一個關鍵，就是資料品質的維護成為資訊是否仍具價值的重要因素！因此商業智慧系統必須包含Profiling/Auditing/Cleansing/Quality Monitoring的資料品質管理循環。」資料品質管理說明如下。

資料現況描述(Data Profiling)

包含一、瞭解資料需求(依商業需求為何，進行瞭解資料位置、格式、規格欄位等)及存取方式；二、分析資訊的操作環境，以建立資料擷取並評估資料品質的計畫；三、評估資料品質(重複性、易用性以及可維護性、在整體資料庫的涵蓋幅度、與商業行為的互動程度等)與影響層面(儲存空間、硬體/網路的負載、現有資料產出流程的影響等)。

資料稽核(Data Auditing)

包含一、針對不符規則的資料，找出根因；二、依找到的問題，研擬改善計畫(更新原有的資料規則，或是修改前端應用系統等)。

資料清理(Data Cleansing)
根據前述步驟所找出的問題和解決方案，清理出不合規則的資料，交由資料的擁有者(Owner)決定處理方式。

資料品質持續監控(Data Quality Monitoring)
設計控制機制(監控規則、定期報告等)，持續監控資料品質。

耐特普羅推出的Trinity資料整合平台，提供了資料品質管理模組，用以達成上述的管理循環。該公司研發主管謝鎮澤先生表示：「要維繫商業智慧系統的績效，除了專職的工作團隊之外，導入Trinity資料品質管理模組，讓其能夠輕鬆的執行資料監控的作業，隨時保持資料的純淨度，才能提高所有報表及分析的可用度和可靠度。」