提升商业智能投资价值：数据质量管理的策略与技术

本篇文档探讨的是如何通过数据质量管理提升商业智能投资的价值。随着商业智能（BI）数据的爆炸式增长，特别是来自不同系统和应用的数据集成，数据质量的问题日益突出，这直接影响了BI报告的准确性和可信度。数据质量不佳可能导致决策支持失效，而高质量数据驱动的BI则能增强组织的竞争力，助力其在市场中占据主动。 文档首先强调了数据质量在BI中的核心地位，它决定了组织能否有效地利用数据分析来制定策略。因此，理解数据质量如何影响BI的各种形式至关重要，包括记分卡和仪表板的可靠性、企业报告的准确性、OLAP分析的深度、高级/预测分析的精度，以及通知和警报的有效性。这些方面都是组织在商业智能决策中不容忽视的环节。 接下来，文档详细介绍了数据质量管理技术，这些技术旨在端到端监控和管理数据，确保其在整个业务流程中的准确性和一致性。企业级的数据质量控制方法对于建立一个稳定、高效的数据环境至关重要。 通过一系列案例分析，读者可以了解到实际操作中如何通过数据质量管理工具和技术解决数据质量问题，从而最大化BI的投资回报。此外，文档还关注了普遍深入的BI所带来的挑战和机遇，如如何处理大量的非结构化数据，如何在快速变化的业务环境中保持数据质量，以及如何利用数据质量策略来驱动组织的战略决策。 本白皮书是一份实用的指南，旨在帮助商业智能专业人员和管理者理解数据质量在BI投资中的重要性，掌握有效的数据质量管理策略，以提高决策效率和整体业务绩效。