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数据质量类岗位每天需要做什么？通过一个案例了解下
2022-01-21
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CDA数据分析师 出品

编辑：JYD

大家好，我是曹鑫老师，今天要给大家分享的是数据质量类岗位。

下面我们截取一小段数据演示一个实际案例，帮您更好的了解这类岗位。

例如：某车企在全国各地有不同类型的门店，部分门店有销售和售后两种功能，部分门店仅有销售功能，部分门店仅有售后功能，并且每个门店都有对应的营业状态。

在数据质量抽检时，得到如图的数据片段：

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从中我们能看出2个问题

  1. 分店类型和营业状态数据都是既有中文状态标识，又有英文状态标识，对数据使用方很不友好，影响汇总数据的准确性。
  2. 门店营业状态中含有缺失值，在实际工作中，一个汽车门店一定会有一个营业状态，不应该有未知状态。

众做周知，车辆主要依赖线下渠道销售，因此门店主数据的数据质量至关重要。

经过调研，找到问题的根因在于缺乏门店主数据的数据标准，要解决该问题，需要找到门店主数据的归口管理部门。

在该车企，门店主数据由门店开发与管理部门的门店开发组负责，所以数据质量管理人员联合门店开发组修订相关的数据标准。

通过与相关业务部门沟通，得知出现缺失值的主要原因在于系统中对于门店营业状态的分类，不能满足实际的业务需求，部分门店虽然开业但由于某些原因未正式营业，业务人员找不到对应的状态码，所以显示空值。为此，经过沟通增加表示异常的状态码。

最终得到门店主数据标准（片段）和对应的参考数据标准（片段）如图：

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通过主数据标准的修订，明确了门店主数据的标准分类、统一名称、业务含义以及在系统中的数据类型、编码规则等。

通过参考数据标准的修订，限制了数据的取值范围，业务人员只能选取规定范围的数据，不会再出现中英文标识混用，影响数据准确性的问题。

最后，由技术人员把标准落地到业务系统中，经过标准规范后的数据片段如图：

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规范后的数据，通过门店类型或者营业状态分组汇总时，都不会产生因为标识不统一而出现的相关质量问题。

由于每家企业数据管理能力成熟度不尽相同，所以数据质量管理工作的难度与广度也各有不同，以上就是数据质量类岗位日常工作中的一个案例。

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