数据质量的中庸之道

标签:CIO信息管理数据质量中庸

访客:23761  发表于:2012-11-30 15:19:44

“ 眼中幻景,难辨虚实。愚人不见,世事轻盈。”----纳加鲁纳《来自内心的诗》

最近,Phil Simon在数据质量方面提倡一种颇有中国儒家智慧的决策方式——全有或全无的方式。我也研读了一下古代中国的智慧宝库,从禅学中吸收了一点精华,提出了另一种方法,即:数据质量的中庸之道

两个极端

与很多问题一样,数据质量问题也是二元的,通常一开始我们就必须在两个极端中选一个。数据质量中的这两个极端就是太拖延和太完美。其实,数据质量并不是一个在要么此极端要么那个极端的问题,而是一种既非此极端又非彼极端的问题。

换句话说,在解决数据质量问题时,不能简单地在拖延与完美中二选一,然后一条路走到底,而是选择一个既不拖延也不完美的道路来走,也就是要走中庸之道。

追求至善

我坚持赞同Phil Simon的观点和儒家思想----组织都该尽量最大可能掌握数据质量问题的主动权:从数据质量评估开始,加上初步数据清洗,在企业框架中配套数据质量监控功能。

想发现并解决每一个数据质量问题,这太不现实。如果你坚持这么做的话,十有八九会走向失败之路。

数据质量活动容易开始,却也比较容易失败,而且往往失败的时候会很惨很狼狈。跟其他复杂问题一样,没有什么既简单又快捷的方案能够帮助你迅速解决数据质量问题。数据质量乃一反复实践反复理解的过程。

Evan Levy提醒过我们,数据质量不能跟数据完美划等号,David Loshin也曾经提过帕累托法则,以及在数据质量提高过程中收益递减的极值点,这两者都警示我们,别试图吹毛求疵。

数据质量与中庸之道

中庸之道并非煽动人们对数据质量问题置之不理。改善乃是数据质量项目的重中之重。只是吹毛求疵会容易让人忘了他真正想要的是什么。数据质量的从业人员一定要学会打持久战,准备好长期持续地提高数据质量,绝不能因为吹毛求疵而迷失在数据质量改革的洪流中。

活在当下,把能做的做好。放眼未来,努力更上一层楼。

稳步提高数据质量,是为未来的爆发积聚能量,助你创造跨越时空的成功。

不要因为没解决的问题而沮丧,振作起来,专注的打好提高数据质量这场持久战。

评论(2)

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    1. 姜稳 谢谢您的分享。"数据质量与中庸之道"——这个理念很好。

      回复[3] 2012/11/30 15:23

    1. 徐蕊 看起来~~~

      回复[0] 2012/11/30 15:22

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