如何为数据质量改进创建业务用例

糟糕的数据质量会破坏业务价值。高德纳(Gartner)最近的一项研究发现，企业认为，糟糕的数据质量平均每年造成1500万美元的损失。

随着信息环境变得越来越复杂——这是所有规模的组织都面临的挑战，这种情况很可能会恶化。那些在多个地理区域拥有多个业务部门和业务，拥有众多客户、员工、供应商和产品的企业将不可避免地面临更严峻的形势数据质量问题。

“创建令人信服的业务案例，将数据质量改进与关键业务优先级联系起来”

在十月之前说2018高德纳数据与分析峰会在法兰克福举行，泰德·弗里德曼高德纳的副总裁兼杰出分析师，他说:“随着组织加速他们的数字业务努力，糟糕的数据质量是造成信息信任和业务价值危机的主要原因，对财务业绩产生了负面影响。”

许多组织都在努力成功地提出可持续的数据质量改进方案。有效的商业参与和资金可能受到以下几个原因的限制:

• 数据质量改进和业务结果之间没有可以理解的联系。
• 业务部门可能不了解其在数据质量改进中所扮演的角色的重要性。

“数据和分析领导者需要了解他们组织的业务优先级和挑战。只有这样，他们才能在正确的位置创建令人信服的业务案例，将数据质量改进与关键业务优先级联系起来，”Friedman解释道。

他分享了创建一个业务案例用于提高数据质量。

步骤1。了解业务优先级并找到正确的起点

如果一个商业案例要被认真对待，你必须用商业的语言来表达它，并且对关键和具体的人说话业务优先级主要利益相关者。了解组织的业务目标不仅可以帮助您确定对业务用例的高级支持，还可以帮助您确定并聘用合适级别的高级业务支持。

步骤2。选择业务性能指标以支持正确的业务结果

具有讽刺意味的是，数据质量改进业务案例失败的主要原因之一是它们只关注数据质量。为了取得成功，业务用例必须解决实现业务目标所必需的关键组成部分，例如财务绩效、运营绩效、法律和监管合规，以及客户体验。将数据质量与这些指标联系起来至关重要。

步骤3。概述数据质量的当前状态及其业务含义

一旦对业务用例的范围达成一致，就可以开始进行初始数据分析。尽早并经常执行数据分析。在改进数据质量之前，在数据质量的初始水平上建立基准，以帮助您客观地展示对业务价值的因果影响，并证明持续的资金投入是合理的。

步骤4。描述实现业务改进的目标状态

业务领导有时很难理解数据质量改进不是“一劳永逸”的活动。非常重要的一点是要清楚，除非为数据质量改进建立一个可持续的环境，否则它将迅速恢复到原来的糟糕状态。数据质量的目标状态必须根据如何积极和可持续地改进关键业务指标来描述，例如金融结果。

步骤5。估计业务案例的财务情况

业务案例提案的“进行”或“不进行”决策通常取决于财务状况，对于数据质量改进来说也是如此。一个好的商业案例必须确定计划的预期收益，这必须是有形的，可量化的，并且对涉众来说是可取的。

本文已从2017年1月9日发布的原文进行更新，以反映新的事件、情况或研究。