《主数据驱动的数据治理》
王兆君、王钺、曹超辉 编著
清华大学出版社，2019年4月版
全书四篇14章，358页
第4章 主数据项目的准备
主数据实施过程中的主要风险包括组织管理风险、数据质量风险、数据转换风险、系统集成风险等四个方面。
项目初期组织管理风险较为突出，项目建设过程中，其他风险较为突出。
组织管理风险
缺少组织风险的控制，将导致严重问题
- 滞后，不能如期完工
- 失控，成本上升
- 焦虑，项目团队凝聚力下降
- 流失，项目管理团队不稳定
首先，建立健全的项目管理组织，这是项目成功的基础。
其次，需要公司高层领导的高度重视，推动跨部门协作，是项目成功的关键。
数据质量风险
数据质量主要体现在：
- 是否准确，与假定正确值是否一致
- 是否完整，必要属性中是否有缺失
- 是否一致，是否满足已有的约束条件
- 是否唯一，记录（或码值）是否有重复
- 是否有效，是否满足分类准则的要求
数据清洗是提高数据质量的最重要环节，主要包括确认输入数据、修改错误值、保证数据值落入定义域、消除冗余数据、解决数据中的冲突等。
数据转换风险
数据转换是数据治理过程中的一项复杂工程，如果方法不当，容易造成数据丢失。如果丢失的关键数据在15天内得不到恢复，企业就被淘汰出局。
数据转换过程中，风险包括：
- 数据丢失 --> 做好数据备份
- 数据不完整 --> 做好前期校验工作
- 数据不一致 --> 做好数据转换
数据转换有两种基本类型
- 简单变换
- 数据类型转换
- 日期/时间格式转换
- 代码转换
- 值域转换
- 复杂变换
- 有效值清洗转换
- 复杂的重新格式化
系统集成风险
- 对数据的应用做出严格的集成规定，形成一个较为集中的集成系统。
- 成立专门的核查小组对数据质量做出严格审核
- 集成过程中，不能简单地把有质量问题的数据抛弃
还存在哪些风险呢？
-END-
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