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随着国内电信市场竞争的日趋激烈，各大电信运营商纷纷建立了各自的数据仓库或经营分析系统，这些系统功能强大，让用户眼前一亮，但是随之而来的问题就是，系统提供的这些数据准确吗？这种怀疑并非没有道理，很多时候，数据仓库生成的数据和已有生产系统进行数据核对时存在一定的差距，有些指标甚至相差甚远，用户对数据仓库的数据可用性心存疑虑，数据质量的问题困扰着数据仓库的进一步应用和发展。
数据质量不高，有人简单地以为数据是错误的，数据不可用。其实数据质量问题比较复杂，不能用简单的对错来区分。下面是数据质量问题所表现出来的几种典型情况：
1．数据不完整。这种情况比较多，例如记录的缺失、字段信息的缺失、记录不完整等。最明显的例子就是用户入网登记的证件号码没有输入到系统。
2．数据不一致。这种情况主要指由于系统之间或者功能模块之间记录不一致、编码不一致、引用不一致等。例如在97系统、计费系统、网管系统中由于业务受理处理流程不规范，或者系统之间同步时间不一致导致了不同系统中用户记录数不一致。
3．数据有错误。这种情况主要是指数据中存在各种不合法的情况，例如数据类型错误、数据范围越界、数据违反业务规则等。
除了第三种情况是明显的数据错误之外，其他两种都不能简单地认为是错误，这两种情况在数据仓库建设中是比较普遍遇到的，关键是对数据质量的状况有深入的认识，在应用上加以注意。下面从数据仓库的各个主要关键点来剖析数据质量产生的原因。
数据源不可否认，数据质量问题有些是从生产系统带入到数据仓库的。在生产系统长期运作的过程中，很可能会引入一些噪音数据，直到有一天被数据仓库采集，并且被加工使用得出意外的结果之后，才发现有这个问题存在，这种情况在生产系统中并不少见。
ETL在ETL过程中，有相当多的地方可能会产生数据质量问题：
●数据抽取：从源系统中抽取数据，一般要编制数据抽取代码或者借助一些工具配置进行数据抽取，在这个过程，可能会出现编码错误或者工具配置不当，导致原始数据正确而抽取出来的数据不正确。
●数据转换：数据抽取完成之后，如果数据形式不一样还需要做形式的一致化处理，一致化处理如果不当就会引入数据质量问题。
●数据加载：数据转换完成之后要进行数据加载，在系统运作时可能会出现重复加载或者加载失败的情况，会导致数据量异常。
数据应用在数据经过ETL之后，进入系统的应该是规范化的数据，用户一般是通过应用界面来访问数据，如果应用访问逻辑有误，输出的结果也会有问题，最常见的就是多表连接时，关联条件不正确，导致结果也不对。
在了解了数据质量的分类情况和可能产生数据质量问题的各个关键点和原因后，下一步是针对不同情况采取不同的措施，从而提升数据质量。在决定提升数据质量之前，首先要明确两个原则：
●数据质量的提高和投入的成本是相关的。数据质量越高，所投入的人力物力成本就越高，因此数据质量提升工作应该量力而行。
●数据质量的高低和应用的需求是相关的。不是所有应用所需要的数据质量要求都一样，有些应用仅仅用于分析趋势的，要求可以不那么严格，但是对于严格统计意义上的信息，要求就比较高。
数据仓库中数据质量提升不仅仅是数据仓库本身的事情，还涉及到各个源系统本身的数据质量改进，需要从源头上杜绝一些问题数据，同时还涉及到数据仓库应用的数据质量改进。下面从产生数据质量的各个环节，考虑数据质量改善方法。
1．数据源●规范生产系统中的数据录入。对于新录入到系统中的数据需要严格审查，从源头上保障数据质量。
●清理历史数据：对于历史数据需要定期进行清理，对于缺失遗漏数据进行补充，对于错误数据进行改正，对于冗余数据予以清除，从而提高历史数据的准确性。
2．ETL●数据抽取程序严格审核。抽取的结果要和源系统的数据定期核对，数据抽取逻辑和限制条件要注明。
●及时监控源系统的变更。一旦源系统发生变化，提供告警机制，对数据抽取代码和配置信息进行及时更新，以保障后续工作正常进行。
●建立故障检测机制。由于故障发生是不可避免的，因此需要建立一套故障检测机制，定期对系统进行扫描，以及时发现故障的发生，进而主动采取控制措施，保证系统ETL的正常运行。
●建立数据审核机制。在经过ETL处理之后，需要建立一个可追溯的控制点，这样可以层层对数据进行审核。
3．数据应用
●数据应用程序严格审核。不同应用进行交叉核对，检查数据结果是否正常。
●应用结果核对。把应用输出的结果和同类系统提供的报表数据进行核对，检查差异率。
数据仓库的服务和作用如下：
1、数据集成和存储：数据仓库的主要服务之一是将来自不同数据源的数据集成和存储在一个统一的位置。企业通常会产生大量数据，这些数据散布在各个部门、系统和应用程序中。数据仓库通过将这些分散的数据整合到一个中心存储库中，使组织能够更轻松地访问。
2、数据清洗和质量控制：数据仓库也提供了数据清洗和质量控制的服务。在数据仓库中，数据经过清洗、转换和标准化处理，以确保数据的一致性和准确性。这有助于消除数据中的错误和不一致性，提高了数据的可靠性，使组织能够做出更明智的决策。
3、数据分析和报告：数据仓库为组织提供了强大的数据分析和报告功能。它可以支持各种分析技术，包括数据挖掘、统计分析、查询和报告等。通过数据仓库，组织能够深入挖掘数据，发现有价值的信息，从而更好地理解业务趋势、客户需求和市场机会。
4、支持决策制定：数据仓库的一个重要作用是支持决策制定。它为组织的管理层提供了即时、准确的数据，帮助他们做出基于事实的决策。这对于制定战略计划、优化业务流程、改进产品和服务以及增强竞争力至关重要。
5、增强客户体验：数据仓库可以帮助组织更好地了解客户需求和行为，从而提供更个性化的产品和服务。通过分析客户数据，组织可以更好地满足客户的期望，提高客户满意度，增强客户忠诚度。
6、遵守法规和监管要求：在某些行业，如金融、医疗保健和零售，组织必须遵守严格的法规和监管要求。数据仓库可以帮助组织跟踪和报告与合规性相关的数据，确保组织不违反法规，并降低潜在的法律风险。
7、帮助业务增长和竞争力：最重要的是，数据仓库可以帮助组织实现业务增长和提高竞争力的目标。通过深入了解市场、客户和竞争对手，组织可以制定更具策略性的决策，改进产品和服务，优化业务流程，从而获得竞争优势。
为进一步提升规下服务业统计数据质量，保证统计数据的准确性、及时性、有效性，晋江市统计局三举措做好规下服务业统计工作。
首先，晋江做好企业生产经营状态核实。在每季度规下服务业开网前一周，核实样本单位的营业情况，对未正常营业的企业，及时上报上级单位，并于联网直报开网后第一时间对该企业进行停产或注销处理，提高在库样本单位的有效性。
其次，晋江督促企业按时、如实报送数据。联网直报开网后，及时通知企业如实认真填报数据，严格落实“即报即审”，针对数据异常企业，及时了解、核对相关情况，确保数据准确无误。
再者，晋江做好异常企业样本轮换。准确了解样本单位的基本信息，整理已停业、注吊销、搬迁、规模超限的样本单位名单，按照“同行业、同规模”样本替换原则，在四季度开网前完成无效样本替换工作，确保样本企业真实有效。（陈锦瑜）
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