大数据现在在各行业领域的应用已经越来越频繁，各个领域都获得了比较好的数据建设成果，也有了比较可观的数据量积累。但是这些大量的数据还有一个很大的问题需要引起重视，那就是数据本身的质量问题。政府、企业如果应用这些有质量问题的数据，可能会对企业带来很大的业务风险。因此保障大数据自身的数据安全问题就显得格外重要，那么怎样保障大数据的数据质量呢？根据大数据建设项目的过程，一般分为事前预设、事中监控、事后改善三个阶段来实施。

怎样保障大数据的数据质量

一、事前预防

大数据数据建设的事前预设指的是数据收集阶段的整理建设，这一步是整个大数据应用最为基础的一步，事前预设一般可分为几个步骤来开展。

基于数据管理的复杂性和诱因的多重性特点，解决数据质量问题仅仅依靠一个技术工具是不够的，我们需要建立长效工作机制。即根据组织特点，制定符合自身环境的工作制度，制定每个环节的工作流程，规定各个参与方的责任，确定各项数据的权威部门，制定数据质量指标，制定数据质量修复流程等等。

数据标准成功定义的与否，直接决定了大数据建设的成果和数据质量的高低，需要在融合国家标准、行业标准和地方标准的基础上，融合组织自身的业务特色需求。

怎样保障大数据的数据质量

二、事中监控

大数据事中监控可以理解为对于收集到数据的进一步筛选和检查，通过初步的“筛选”来进行检查。在步骤上大致可分为四个阶段。

数据采集工作从数据源头获取最原始的数据，在数据采集过程中将数据分为“好数据”“坏数据”，“好数据”入库，“坏数据”则反馈给源头修复，因为数据来源部门最懂这些数据，也最能在源头上把数据问题彻底修复掉。

经过各种采集、清洗、加工过程，数据被存入数据仓库中，这些数据也将被业务部门使用，所以，对于这些成果数据的质量监控和修复则尤为重要。对于这类数据问题，我们可能使用简单的空值检查、规范性检查、值域检查、逻辑检查、一致性检查、等等规则就可以检查出来，也可能需要诸如多源比较、数据佐证、数据探索、波动检查、离群检查等等方法才可以检查出来。

数据质量监控过程中，会发现两类问题，一类是源头的数据质量问题，一类是数据中心的数据质量问题，数据质量团队需要将这些问题及时反馈给源头部门和数据仓库建设团队。

怎样保障大数据的数据质量

三、事后改善

大数据事后改善指的是在数据基础建立以后，对整体的大数据进行维护改善的阶段。它是让这个大数据应用得以长久维持下去的根本。大数据的事后改善阶段相对而言较为简单。

发现质量问题不是最终的目标，我们仍要建立相关的流程和工具，通过手工、工单、自动化等等手段将质量问题修复掉，从而为业务创新提供可靠的数据支撑。通过数据中心的建设，质量问题的修复，必然能够促进数据的应用，我们仍要建立通畅的数据质量反馈通道，让各个部门参与到数据质量的再次完善中来，从而形成建设、应用和反馈的良性循环。

要想把大数据建设做好，就要把数据质量做好。要把数据质量做好，就要充分理解业务，要了解大数据建设的全部过程，要从更高的视角来发现和解决大数据建设过程当中的各种问题。

=大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。