本文目录
- 怎样的数据分析可以作为决策的依据
- 数据质量与数据质量八个维度指标
- 想把金店管理内外部数据如何一起用，求推荐好用的工具
- 如何做好数据管理工作
- 对企业来说，数据治理的优势有哪些
- 银行外部数据的范围和分类
- 外部数据的管理目标是什么
- 提高数据质量的步骤和措施
怎样的数据分析可以作为决策的依据
基础数据支撑能力：取号的正确率和效率可以作为基本指标。问题分析能力：能独立分析业务部门的问题，可作为指标；数据支撑（取数正确率和取数效率）、独立分析和方案策划与执行对数据分析师来说难度逐渐增大，因此设置为10%、25%和35%。分析维度的开发是一个附加部分，权重设定为10%。计划规划和执行能力：在分析问题后，能否得到有效的解决方案并实施，可以作为一个指标。
分析维度的开发能力：能否有效地创造新的分析方法和理论，并能被其他分析人员使用，作为一项指标。此外，在一般指标方面，可以选择考勤和加班时间作为评价指标。外部数据主要是根据市场和竞争对手的情况，让管理层更好地把握下一阶段的发展计划；内部数据团队的业务数据、技术数据、生产统计数据结果可以帮助管理层更好地分析生产和销售报告，更容易打开市场；业务数据可以通过分析看到企业的经营状况和市场前景，更好地部署战略，更进一步地经营!
我们首先要知道上述五个指标的优先级。这个优先级通常是由决策者自己设定的。如果你不知道如何选择，我可以教你一个方法。在5个指标中选择你最看重的一个，然后在其余4个指标中选择你最看重的一个，以此类推.有的人最喜欢好看的人，那么外貌水平的权重就会高一些；有的人喜欢有才华的人，那么才华的权重就会高一些，这样我们就得到了各个指标的权重。
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数据质量与数据质量八个维度指标
数据质量与数据质量八个维度指标 数据的质量直接影响着数据的价值，并且直接影响着数据分析的结果以及我们以此做出的决策的质量。质量不高的数据不仅仅是数据本身的问题，还会影响着企业经营管理决策；错误的数据还不如没有数据，因为没有数据时，我们还会基于经验和基于常识的判断来做出不见得是错误的决策，而错误的数据会引导我们做出错误的决策。因此数据质量是企业经营管理数据治理的关键所在。 数据的质量可以从八个方面进行衡量，每个维度都从一个侧面来反映数据的品相。八个维度分别是：准确性、真实性、完整性、全面性、及时性、即时性、精确性和关联性。我们在比较两个数据集的品相的时候往往采用这种图形表示。比如说，常规来讲内部数据采集的准确性、真实性、完整性高，而全面性、及时性、即时性、精确性和关联性方面取决于企业内部对数据的重视程度以及采用的技术手段的先进性有关；外部数据集，比如说微博数据、互联网媒体数据等，其全面性、及时性和即时性都可以通过技术手段，如网络爬虫等得到提高，但在准确性、真实性、精确性上难以保证，也难以控制，在关联性方面取决于数据采集和挖掘的相关技术。 我们也可以用这个模型来衡量公司内部各个职能部门数据的品相。下图是个示意，通过数据质量8大指标的评价，我们可以对企业内部数据治理有针对性地采取措施去提高企业的数据质量。 数据的准确性 数据的准确性（Accuracy）是指数据采集值或者观测值和真实值之间的接近程度，也叫做误差值，误差越大，准确度越低。数据的准确性由数据的采集方法决定的。 数据的精确性 数据的精确性（Precision）是指对同一对象的观测数据在重复测量时所得到不同数据间的接近程度。精确性，也可以叫精准性。精确性与我们数据采集的精度有关系。精度高，要求数据采集的粒度越细，误差的容忍程度越低。 测量人的身高，我们可以精确到厘米，多次测量差异只会在厘米级别；测量北京到上海的距离，我们精确到公里，多次测量结果间的差异会在公里级别；采用游标卡尺测量一个零件的厚度，可以精确到1/50毫米，多次测量的结果间的误差也只会在1/50毫米间。采用的测量方法和手段直接影响着数据的精确性。 数据的真实性 数据的真实性，也叫数据的正确性（Rightness）。数据的正确性取决于数据采集过程的可控程度，可控程度高，可追溯情况好，数据的真实性容易得到保障，而可控程度低或者无法追溯，数据造假后无法追溯，则真实性难以保证。 为了提高数据的真实性，采用无人进行过程干涉的智能终端直接采集数据，能够更好地保证所采集数据的真实性，减少人为干预，减少数据造假，从而让数据更加正确地反应客观事物。 数据的及时性 数据的及时性（In-time）就是数据能否在需要的时候得到保证。我们月初会对上个月的经营和管理数据进行统计汇总，这些数据能否及时处理完成，财务能否在月度关账后及时核算。数据的及时性是我们数据分析和挖掘及时性的保障。如果公司的财务核算复杂，核算速度缓慢，上个月的数据在月中才能统计汇总完成，等需要调整财务策略的时候，已经到了月底了，一个月已经快过完了。特别是公司做大了之后，业务覆盖多个市场、多个国家，数据不能及时汇总，会影响到高层决策的及时程度。 数据的及时性与企业数据处理的速度和效率有直接的关系，为了提高数据的及时性，越来越多的公司采用管理信息系统，并在管理信息系统中附加各种自动数据处理功能，能够在数据上传系统之后自动完成绝大部分报表，从而保证数据处理的效率。计算机自动处理中间层数据是提高企业数据处理效率的有效手段。 除了保证数据采集的及时性和数据处理的效率问题外，还需要从制度和流程上保证数据传输的及时性。数据报表完成了，要及时或者在要求的时间范围内发送到指定的部门，或者上传到指定的存储空间。 数据的即时性 数据的即时性是指数据采集时间节点和数据传输的时间节点，一个数据在数据源头采集后立即存储，并立即加工呈现，就是即时数据，而经过一段时间之后再传输到信息系统中，则数据即时性就稍差。 微博的数据采集，当用户发布了微博，数据立即能够被抓取和加工，会生成即时微博数据报告，并随着时间推移，数据不断变化，我们可以称作是即时采集和处理的。一个生产设备的仪表即时反应着设备的温度、电压、电流、气压等数据，这些数据生成数据流，随时监控设备的运行状况，这个数据可以看作是即时数据。而当设备的即时运行数据存储下来，用来分析设备运行状况与设备寿命的关系，这些数据就成为历史数据。 数据的完整性 数据的完整性是从数据采集到的程度来衡量的，是应采集和实际采集到数据之间的比例。一条信息采集12个数据点，如我们采集员工信息数据的时候，要求填写姓名、出生日期、性别、民族、籍贯、身高、血型、婚姻状况、最高学历、最高学历专业、最高学历毕业院校、最高学历毕业时间等12项信息，而某一员工仅仅填写了部分信息，如只填写了其中的5项，则该员工所填写数据的完整性只有一半。 一个公司数据的完整性体现着这个公司对数据的重视程度。要求采集数据而实际上并未完整采集，只采集了一部分，这就是不完整的，往往是公司对数据采集质量要求不到位导致的。公司要求每个人都填写完整的个人信息表，而有部分员工拒绝填写，公司2000员工，只有1200人填写了完整的个人信息表，则这个数据集就是不完整的。 另外，对于动态数据，我们可以从时间轴上去衡量数据采集的完整性。比如，我们要求每小时采集一次数据，每天会形成24个数据点，记录为24条数据，但是员工渎职，只记录了20次，那么这个数据集也是不完整的。 数据的全面性 数据的全面性和完整性不同，完整性衡量的是应采集和实际采集的差异。而全面性指的是数据采集点的遗漏情况。比如说，我们要采集员工行为数据，我们只采集了员工上班打卡和下班打卡的数据，上班时间的员工行为数据并未采集，或者没有找到合适的方法来采集。那么，这个数据集就是不全面的。 我们描述一个产品的包装，仅仅描述了产品包装的正面和背面，没有记录产品包装的侧面，则就是不全面的。我们记录一个客户的交易数据，我们只采集了客户订单中的产品、订单中产品的价格和数量，而没有采集客户送货地址、采购时间，这个数据采集就是不全面的。 腾讯QQ和微信的用户数据记录了客户交流沟通的数据；阿里和京东的用户数据记录了用户的购买交易数据；百度地图记录了用户出行的数据；大众点评和美团记录了客户餐饮娱乐的数据。对于全面描述一个人的生活的衣食住行各方面，这些公司的数据都是不全面的，而如果把他们的数据整合起来，则会形成更加全面的数据。所以说，数据的全面性说一个相对的概念。过度追求数据的全面性说不现实的。 数据的关联性 数据的关联性是指各个数据集之间的关联关系。比如员工工资数据和员工绩效考核数据是通过员工这个资源关联在一起来的，而且绩效数据直接关系到工资的多少。采购订单数据与生产订单数据之间通过物料的追溯机制进行关联，而生产订单又是由员工完成的，即通过员工作业数据与员工信息数据关联起来。 其实，我们本书探讨的企业大数据，每个数据集都是相关关联的，有些是直接关联的，比如员工工资数据和员工绩效数据，有些是间接关联的，比如说物料采购订单数据与员工工资数据。这些数据的关联关系是由公司的资源，包括人、财、物和信息等，连接起来的。如果有任何的数据集不能连接到其他的数据集，就会存在数据割裂或者数据孤岛。数据割裂和数据孤岛是企业数据关联性不足导致的。而数据的关联性直接影响到企业数据集的价值。
想把金店管理内外部数据如何一起用，求推荐好用的工具
一般大的点珠宝企业可以打造一个自己的数据中台，中小型的企业都是会在选珠宝系统里面去实现这个，我们十多家金店，是直接用金千枝数智云系统，里面有数据中台的功能，基本能用，如果要去高的话，还可以定制
如何做好数据管理工作
一、认识做好数据管理工作的重要意义，从思想上高度重视数据管理工作 做好数据管理工作对银行经营管理来说，有着重要的意义。通过培训，我改变了以前那种“数据管理就是完成信息统计报表报送和数据整理”的肤浅认识，深刻认识到数据管理工作内涵丰富，尤其是大数据分析和渠道建设创新等工作要做好、做深做透不是一件容易的事情，而且做好数据管理工作对银行意义重大： 从外部来看，做好数据管理工作是满足信息披露要求的有力保证。目前我国已初步建立了一套规范上市银行信息披露行为的规章制度,我们要加强数据管理，严格按照外部监管部门的统计管理制度要求完成各类统计报表上报、提高数据质量，才能满足信息披露要求。 从内部来看，做好数据管理工作有助于全面提升银行核心竞争力.数据管理部门通过对数据的整理加工，分析挖掘,能为领导决策提供有效的数据信息，有力地支持和服务全行业务发展。特别是当前外部对银行数据质量要求日益严格，我行战略转型也需要数据管理工作具有扎实的数据基础和强大的分析能力。 二、了解掌握并执行数据管理相关制度和要求，为做好数据管理工作打下基础 数据管理工作，除了报送各类数据信息统计报表以外，更重要的工作应该包括对数据信息进行有效加工和数据管控，大数据推广应用、调研分析等方面。而我们只有学习掌握了数据管理相关制度才能够正确执行统计管理制度，为提高数据质量打下基础。 制度学习方面虽然有看似有些枯燥，但这些是我们必须遵守的，从国家层面来看，国家颁布了一系列数据管理相关的法规和办法，如：《统计法》、《金融统计管理规定》、《银行业监管统计管理暂行办法》、《征信业管理条例》。特别是本次培训中，柳纠夫副总经理反复强调我们要依法合规开展征信工作，如果有违反条例规定未按照与个人信息主体约定的用途使用个人信息或者未经个人信息主体同意向第三方提供个人信息，情节严重或者造成严重后果的，将被有权机关罚款；如构成犯罪，将依法追究刑事责任。“知规才能执规”，商业银行只有依法进行金融统计工作、规范金融统计活动，才能保证整个金融统计活动有序、有效开展。除了国家颁布的相关法规及办法以外，我们还要掌握建行内部制定下发的各项制度规定，严格遵照执行，保证数据信息质量和客户信息安全。
对企业来说，数据治理的优势有哪些
提升数据质量：建立数据质量进行定义、监测、分析、整改和评估的闭环管理机制，逐步提升全行数据治理；加强源头控制：从源头控制数据质量，参照数据标准，培训数据录入人员与客户经理熟悉相关的数据质量规范要求。把数据质量管理流程融入到业务管理流程中，通过流程去规范化数据操作；统筹外部数据：明确外部数据管理工作，规范外部数据的采集、共享与应用流程，建立外部数据采购管理，数据资产的发布和维护等流程；完善全行统一客户视图，建立统一产品信息管理：根据各类业务的信息归类，针对不同的主数据特点，统一业务概念，促进数据信息的整合，建设或完善相应的客户、产品、机构等主数据管理系统；加大数据人才培养，智能工具应用：根据业务用数需求，配置并培养专业数据人员，加大数据可视化、商务智能工具应用，积极探索数据应用场景，以数据驱动内部管理和业务发展的持续提升；数据分析挖掘：利用大数据实现信用风险管理，利用行内外大数据资源及人工智能技术，将打分卡、策略、决策引擎等量化分析工具应用于风险管理 领域，提升风险管理水平；统一数据口径：在全行范围对基础数据标准和指标数据标准形成统一的认识，制定全行级的数据标准，明确指标及其相关基础数据项的名称、业务含义、加工口径、应用场景、责任部门及权威系统等信息。
银行外部数据的范围和分类
银行外部数据的范围和分类:
银行外部数据的范围：主要来源于商业银行自身业务运营过程中积累的大量客户基本资料、客户交易和产品服务数据、运营管理数据，当然也包括外部宏观经济环境的运行指标等数据。
银行外部数据的分类：客户数据即当事人基本信息，主要用于描述客户的自身特点，属于基础数据范畴。客户（当事人）是指与银行有联络或与银行有利害关系，以及银行希望保留其信息的所有相关参与者。其中也包括银行本身，如个人、外部机构、内部机构。
1、个人客户数据包括：客户姓名、性别、国籍、证件类型、证件号码、联系地址、通信电话、职业状态、工作单位、职务、宗教信仰、婚姻状况、文化程度、子女数量、父母姓名、语言偏好，以及客户与账户的关系等信息。
2、公司客户数据包括：机构名称、机构代码、经营范围、经营状态、所属国家、所属省份、公司网站、公司地址、公司类别、法人电话、财务电话、注册资金、行业代码、经济性质、企业规模、资产规模、建筑物产权、办公面积、营业面积、客户来源等。
银行的客户数据来源于银行自身的多个系统，如客户管理系统、核心银行系统、交易系统、中间业务系统、资产负债管理系统等。银行通过客户数据，除了提供基本的金融服务外，还可以根据客户特性提供个性化的金融产品服务，同时也可以同步检验产品的占有率和推广效果等。
外部数据的管理目标是什么
收集完整的信息。外部数据是指存储在Excel（正在处理数据文件）之外的数据，而外部数据的管理目标是收集完整的信息，将信息用数据表示，按数据结构合理科学地组织并保存数据，为各种使用快速地提供需要的正确数据，并保证数据的安全性和完整性。
提高数据质量的步骤和措施
提高数据质量的步骤和措施
由于大多数系统和应用程序会持续不断接收到新数据，数据量也在不断增加，因此确保数据质量并不是一次就能完成的。所有企业都应该使用一种反复进行的阶段性过程来管理数据质量，此过程包括数据质量评估、规划以及策略的选择和实施。
第一步对数据质量进行评估。评估当前的数据质量状态是第一步。对数据质量进行评估能帮助企业准确地了解数据的内容、质量和结构。主管人员参与数据质量评估以及分析在数据检查过程中发现的问题对于数据质量评估来说都很重要。在最有效的数据质量评估中，所有问题都将按照对业务影响从大到小的顺序列出，这将帮助IT机构节省项目成本。
第二步，制订数据质量计划。彻底了解企业数据的内容和质量后，接下来的步骤是制订一个计划，来修改当前的错误并避免未来错误的发生。有效的计划不但可以提高企业当前所有应用程序中数据的质量，还将制定一些方式以确保新应用程序从一开始就遵循数据质量规则。
第三步，选择和实施数据质量策略。选择改善企业数据质量的策略，要求决策者权衡每个数据质量计划的成本以及该策略产生的影响。目前的策略类型有两种: 在企业输入数据时提高数据质量的方法称为“上游”方法，而从运营系统提取数据的应用程序(如数据仓库)中改善数据质量的方法是“下游”方法。
上游策略研究当前应用程序的逻辑、数据和流程，解决检查过程中发现的异常情况。此策略可能涉及到更改应用程序逻辑、添加更好的表验证、改善与数据输入相关的流程，它致力于企业数据的高准确性。另外，此策略还要求使用应用程序本身附带的数据质量功能。
下游策略解决目标应用程序或数据仓库(而非数据源)中的数据质量问题。由于数据可以根据需要随时进行修改，所以企业能够在流程(尤其是数据转换、名称和地址清洗以及查找验证)中改善数据质量。下游策略仅为目标应用程序或数据仓库改善数据质量，但与上游策略相比，它的实施过程更简单，成本更低。
1. 建立数据的标准，明确数据的定义。
通常，独立的应用系统会有一个比较模糊的、有时也会有比较清晰的数据标准和数据定义。为了保证系统的正常运行，这些系统的用户必须在数据的标准和数据的定义上达成一致。不过，这些标准和定义大多数时候与企业中其他系统中的数据标准和定义并不一致。因此，需要从整个企业的角度出发，建立统一的数据标准和数据定义，同时，整个企业必须就这个数据标准和数据定义达成共识。这一句话说起来容易做起来难。因为人通常本能地会拒绝改变，改变数据标准和定义并不是轻而易举的。为此，强烈建立在企业中除了设立一个高管级别的数据质量管理委员会外，还需要选定一个执行能力强的项目负责人，需要他推动相关人员接受新的数据标准和定义。
在具体建立新的数据标准和数据定义时，需要仔细权衡，哪些定义和标准是出于企业内部的原因(比如出于方便、习惯等)制订的，哪些定义和标准是因为要有效反映外部的真实世界而制订的。相对而言，前者更容易执行一些。
2. 建立一个可重复的数据收集、数据修改和数据维护流程。
数据管理面临的两个主要挑战是企业本身的复杂性和身份信息不断变化。这两个客观原因的存在意味着企业的数据质量保证行动永远没有结束之日，因此，企业在制订数据质量的保证措施和数据质量指标时，必须保证这些措施和指标能够不断重复。
3. 在数据转化流程中设立多个性能监控点。
数据的质量高低可以根据最终用户的需求来评价，也可以通过与同类数据源的比较来评价，还可以通过与前一阶段的数据质量进行比较来评价。但在制订数据质量的战略时，比较理想的办法还是根据最终用户的需求来进行。不过这里存在一个问题是，等到最终用户拿到数据时再针对数据的问题进行修正已经太迟了。一个有效的数据质量保证办法是在每当数据发生转换后就与前一时期进行比较，从而对数据质量进行评估。如果此前所采用的数据质量改进方法有助于提高最终用户的满意度，那么，这些中间指标的达标也预示着项目的最终成功。
4. 对流程不断进行改善和优化。
我们常常听到有人说，他们制订了很多办法来迅速而且大幅度提升数据的质量，但很少听说最后他们能真正得到满意的结果。其原因就在于数据的’质量改进绝非一朝一夕的事情，而是一个持续的过程。正确的办法是通过一个不断改进的流程，持续不断地排除错误、对数据进行整合和标准化，最后达到流程的自动化，从而降低数据质量保证计划的总体开销。实际上，排除错误、数据整合和数据标准化从来就不是一件容易的事情。数据质量管理计划的负责人将配合公司高管组成的数据质量管理委员会来保证这个流程的顺利执行。要注意的是，作为该项目的负责人，不能墨守成规，仅仅因为自己以前一向采用某种方法，就要求别人也必须采用这一方法，特别是当发现这些方法成本高昂的时候，就应该考虑换一种方式了。
5. 把责任落实到人。
通常，我们认为那些与数据的产生、维护相关的人员是负责任的，但是，很有可能，他们有很多其他的工作要做，因此作为数据质量的负责人光有善良的想法是难以提高数据的质量，很有可能一辈子也达不到目标。对于那些负责数据的产生、数据的合理化以及对数据进行清理和维护的人，应该给他们的活动制订明确的指标，这样他们才能真正理解人们到底希望他们达到什么目标。更重要的，他们还需要针对这些指标细化对他们自己的要求，当然，他们会因为达到或者超过这些指标而得到奖励。其中，一个执行力强的负责人的价值体现出来，他会针对具体情况适时调整数据质量的目标。
最后，再次强调考虑与数据管理和数据质量的改进项目有关的人的因素，他们的行为是非常重要的。从某种程度上说，要比具体选择什么软件要重要得多。上述5点有助于帮助组织规范数据质量管理中与人有关的流程。
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