數據質量決定了數據對業(yè)務的內在價值。信息技術只是這個內在價值的放大鏡。因此，高質量的數據與有效的技術相結合是一項巨大的資產，但低質量的數據與有效的技術相結合也是一項巨大的責任。

數據管理需要對數據以及相應的數據定義或元數據進行適當的管理。它旨在確保(元)數據質量良好，因此是有效和高效管理決策的關鍵資源。數據質量(DQ)通常被定義為“適合使用”，這意味著該概念的相對性質。

在另一個決策環(huán)境中，即使是同一個業(yè)務用戶，原來其質量可接受的數據可能被認為質量較差。例如，分析性銷售預測任務的數據可能不能滿足會計任務數據的要求。

數據質量決定了數據對業(yè)務的內在價值。信息技術只是這個內在價值的放大鏡。因此，高質量的數據與有效的技術相結合是一項巨大的資產，但低質量的數據與有效的技術相結合也是一項巨大的責任。這有時也被稱為GIGO或“無用輸入，無用輸出”原理，即使采用了最好的技術，也會導致獲得錯誤數據的結果。

01 信息架構師(也稱為信息分析師)

信息架構師負責設計概念數據模型，并與業(yè)務用戶進行溝通和對話。其彌合了業(yè)務流程和IT環(huán)境之間的鴻溝，并與可能有助于選擇概念數據模型類型(例如EER或UML)和數據庫建模工具的數據庫設計師密切合作。在數據準確性和數據完整性方面，一個良好的概念數據模型是存儲高質量數據的關鍵要求。

02 數據庫設計師

其職責是將概念數據模型轉換為邏輯和內部數據模型，協助應用程序開發(fā)人員定義外部數據模型的視圖，從而有助于數據安全。為了便于將來對數據庫應用程序進行維護，數據庫設計人員在創(chuàng)建強制實現數據一致性的各種數據模型時，應定義公司范圍的統一命名約定。

03 數據管理員

數據管理員是數據質量(DQ)專家，負責確保實際業(yè)務數據和相應元數據的質量。他們通過執(zhí)行廣泛和定期的數據質量檢查來評估數據質量(DQ)。除其他評估步驟外，這些檢查涉及應用或計算最相關的數據質量(DQ)維度的數據質量指標和指標。

顯然，他們也需要主動采取行動，并進一步處理這些評估的結果。第一類應采取的措施是采取糾正措施。但是，數據管理員不負責自行更正數據，因為這通常是數據所有者的責任。對數據質量評估結果采取的第二種行動涉及深入調查所發(fā)現數據質量問題的根本原因。

了解這些原因可能允許設計旨在消除數據質量問題的預防措施。預防措施可能包括修改數據來源的操作信息系統(例如，使字段成為強制性的，提供可能值的下拉列表，使界面合理化等)。

總體而言，防止錯誤數據進入系統通常比事后糾正錯誤更具成本效益。但是，由于輸入數據中存在不必要的數據質量問題，因此應注意不要減慢關鍵流程。

04 數據庫管理員(DBA)

其職責是負責實施和監(jiān)視數據庫。其工作內容包括：安裝和升級DBMS軟件、備份和恢復管理、性能調整和監(jiān)控、內存管理、復制管理、安全性和授權等。數據庫管理員(DBA)與網絡和系統管理員密切合作。

其還與數據庫設計人員進行交流，以降低運營管理成本，并保證達成一致的服務水平(例如響應時間和吞吐率)。數據庫管理員(DBA)可以提供數據可用性和可訪問性，以及其他兩個關鍵數據質量維度。

05 數據科學家

數據科學家在數據管理的背景下是一個相對較新的職位。其負責使用最先進的分析技術分析數據，以提供新的見解，例如客戶行為。數據科學家具有將ICT技能(如編程)與定量建模(例如統計)、業(yè)務理解、溝通和創(chuàng)造力相結合的多學科特征。數據科學家應具備的技能（點擊標題查看）

一位優(yōu)秀的數據科學家應該擁有Java、R、Python、SAS等語言的良好編程能力。編程語言本身并不重要，只要數據科學家熟悉編程的基本概念，并知道如何使用這些來自動執(zhí)行重復任務或執(zhí)行特定例程即可。

顯然，數據科學家應該有統計學、機器學習和/或定量建模方面的全面背景。從本質上講，數據科學是一項技術練習。分析模型和商業(yè)用戶之間往往存在巨大差距。為彌合這一差距，溝通和可視化設施是關鍵。數據科學家應該知道如何通過使用交通信號燈方法，OLAP(在線分析處理)設施，如果當時的業(yè)務規(guī)則等以用戶友好的方式表示分析模型、附帶的統計數據和報告。

數據科學家至少需要兩個層面的創(chuàng)造力：在技術層面上，重要的是在數據選擇、數據轉換和清理方面進行創(chuàng)新。在分析層面上，標準分析過程的步驟必須適應每個特定的應用，而“正確的猜測”往往可以產生很大的差異。分析是一個快速發(fā)展的領域。

新的問題、技術和相應的挑戰(zhàn)不斷涌現。數據科學家必須跟上這些新的發(fā)展和技術發(fā)展的步伐，并且有足夠的創(chuàng)造力來看待他們如何能夠創(chuàng)造新的商業(yè)機會。這些數據科學家在當今的就業(yè)市場很難獲得，這并不奇怪。然而，數據科學家有助于提供新的數據和/或見解，這可以讓企業(yè)利用新的戰(zhàn)略商業(yè)機會。

總而言之，確保高質量的數據是綜合各種技能的多學科練習。在此從數據質量的角度回顧了以下數據管理作業(yè)配置文件：信息架構師、數據庫設計師、數據所有者、數據管理員、數據庫管理員、數據科學家。