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:
从中我们能看出2个问题
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:
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:
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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