创建有效数据质量记分卡的23点建议

数据质量记分卡是领导团队的重要资源之一，它能激励项目负责人朝着数据质量管理目标不断前进。但是，话说回来，如何创建数据质量记分卡？关键点在哪里？我想，以下23个关键点可以帮助你朝正确的方向发展。
1.确保数据质量记分卡是数据质量项目的核心部分。
2.记分卡是理解数据如何有效支持各种分析报告、操作流程和数据驱动项目的关键点。
3.
记分卡也是决定是否进行数据质量改善计划的关键依据。
4.没有数据质量记分卡，你所拥有的不过是原材料以及无附加价值的产品，它们无法满足数据质量管理的进一步投资。
5.建立数据质量记分卡的4个等级：
  →评分汇总
  →评分分解
  →中期错误报告
  →原子层面的数据质量信息
6.
用目标驱动总体评分设计，以满足各不同用途的数据和提高数据采集流程质量。
7.从对数据质量的理解及其对业务的影响上来看，总体评分是判断数据质量好坏的关键。
8.数据质量记分卡是若干总体计分的集合。
9.
各种总体计分有助于我们梳理发生在数据质量评估过程中的大量错误报告，若没有计分方法，纠结于大量的错误报告将比获得数据质量改善更难。
10.
不能与有意义的业务目标相结合的评分毫无用武之地，因此需谨慎选择哪些分数用于度量质量。
11.
简单评分对于整个数据库来说通常没什么意义。
12.
良好的计分由目标驱动,能使人做出更好的决策并采取行动。反之，不良的计分只是毫无意义的数字。
13.
对多组目标数据进行评分可获得多个计分成绩。用最有价值的成绩单度量不同业务用途的数据适应性。
14.记分卡有助于评估劣质数据引起的业务成本，评估数据质量项目的潜在ROI，并对数据驱动的项目设置正确的预期.
15.如果将劣质数据引发的业务成本定义为数据质量评估项目的目标，则更容易找到项目的赞助商。
16.务必了解数据错误是历史遗留问题还是近期才浮出水面的。
17.
评分分解可以展示出数据质量不同组件的贡献程度。
18.评分分解可以建立在维度之上，包括数据元素、数据质量规则、主要人群、记录子集等。
19.
通过对成绩分解获知主要数据质量问题来源。
20.更详细的分解产生多种单个数据的报告，制成分数（或子分数）的列表
21.详细报告能够以多种方式过滤，排序，从而更好地理解数据问题的原因，性质和规模。
22.数据质量记分卡的金字塔底端是显示单个记录或主题的报告。这些报告是原子级别，能够识别记录和被错误影响的主题。记分卡可以估计出每个数据元素的错误概率。
23.在任何数据质量管理项目中，重中之重就是要建立并维护一个以时间变化为维度的数据质量记分卡。

你创建过成功的数据质量记分卡吗？跟我们分享一下经验吧！