上海红炫科技服务有限公司
随着大数据的深入应用以及越来越多的企业对于数据资产化的认知，数据治理已成为企业数字化转型的重要基础设施，然而，各行业的各家企业信息化程度、特点、数据管理和质量情况各有不同，对数据治理认知也不同，所以今天给各领域，各行业数据病状进行诊断治疗！
为什么要治？
很简单，企业的数据“生病了”！
不治的话会怎样？
那问题可多了，例如：
1. 在数据问题上业务部门相互扯皮、推诿，沟通成本高、效率低下！
数据重复冗余
2. 信息孤岛、业务割裂、各自为政、协同困难！
数据孤岛
3.领导想及时看到真实、准确的数据。难！
数据不一致
等等……
数据生了什么病？有哪些症状？
数据病历
接下来我们盘点下企业一般都会遇到哪些数据质量问题：
数据价值
1.数据真实性：数据必须真实准确的反映客观的实体存在或真实的业务，真实可靠的原始统计数据是企业统计工作的灵魂，是一切管理工作的基础，是经营者进行正确经营决策必不可少的第一手资料。
数据有效性
2.数据准确性：准确性也叫可靠性，是用于分析和识别哪些是不准确的或无效的数据，不可靠的数据可能会导致严重的问题，会造成有缺陷的方法和糟糕的决策。
数据准确性
3.数据唯一性：用于识别和度量重复数据、冗余数据。重复数据是导致业务无法协同、流程无法追溯的重要因素，也是数据治理需要解决的最基本的数据问题。
数据唯一性
4.数据完整性：数据完整性问题包括：模型设计不完整，例如：唯一性约束不完整、参照不完整；数据条目不完整，例如：数据记录丢失或不可用；数据属性不完整，例如：数据属性空值。不完整的数据所能借鉴的价值就会大大降低，也是数据质量问题最为基础和常见的一类问题。
数据完整性
5.数据一致性：多源数据的数据模型不一致，例如：命名不一致、数据结构不一致、约束规则不一致。数据实体不一致，例如：数据编码不一致、命名及含义不一致、分类层次不一致、生命周期不一致……。相同的数据有多个副本的情况下的数据不一致、数据内容冲突的问题。
数据一致性
6.数据关联性：数据关联性问题是指存在数据关联的数据关系缺失或错误，例如：函数关系、相关系数、主外键关系、索引关系等。存在数据关联性问题，会直接影响数据分析的结果，进而影响管理决策。
7.数据及时性：数据的及时性是指能否在需要的时候获到数据，数据的及时性与企业的数据处理速度及效率有直接的关系，是影响业务处理和管理效率的关键指标。
数据及时性
由此可见，能够满足业务应用需要，能保障业务活动正常开展的数据才是高质量的数据。
所以数字化综合服务平台应运而生
三级运算系统
数字社区综合服务平台是数字化综合服务平台的落地载体，最基本数据管理单元，是以数字化技术为 核心的中央数据处理系统、分布式计算的大数据系统和交互式计算的网络数据应用的数字社区服务中心，
它是一种互联网空间维度的新空间和新的国土，它不是传统的民政和行政上界定的社区，而是按照服务器 计算半径、供给半径、成本半径和价值半径的以满足社会群众需求表达、应用满足、价值实现的非线性、
交互式、即时即地性的网络计算和大数据应用的数字化服务基础设施体系。通过提供精准的数据服务，提 供一般需求和公共需求，同时挖掘个性化需求，最终要实现以人为本，创造个性化服务体验来构建庞大的 知识产权应用体系，并根据发改委确定的行动方案，按照基本公共服务需求，构建现代以数据表达的公共 服务体系为目标，以搭建现代数字社区服务平台为主要载体，以常住人口每一万人为测算单位及服务半径 和供给半径，辐射周边 3～5 公里，以数字化、网络化、信息化和虚拟化技术为支撑，以实现数据价值及 创造用户价值、群体价值、商业价值和社会价值为目标，以满足百姓需求为宗旨。
通过数字化综合服务平台后台控制系统的交互式运算和各种运算体系对各种数据服务进行基础数据的采集、校对、清洗、分类、更新、储 存、整理、运算、分析、交互等。然后在相关主管部门许可的情况下，在通过各种数据服务将数据分发到有利于社会发展的各个端口形成的全国一体化的数据服务系统（数字化基础设施）即数字化综合服务平台。
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