【IT168信息化】
在我看来，企业的全部IT系统只是为了一个目标，就是如何处理好数据，无论是基础架构还是前端应用，包括目前衍生出来的虚拟化、云计算等技术，都是为了存储、管理并分析数据的。数据对于一个企业来说是最宝贵的财富，但前提是这些数据必须是质量良好的，无论历史数据还是实时的数据，我们需要它能够为企业带来价值，因此这些数据不能够是“脏”的。
企业获取数据的方式有多种多样，来自企业内部的数据和外部的数据经常是混杂在一起，一同存储在数据仓库中。这就会造成问题，如果相关人员对某些数据进行了修改而没有知会其他人，数据变更之后又存到了系统中，这样将造成数据的不一致性和不完整性，如果系统管理员或者分析师再利用这些数据进行分析，那么得出的结论比如会出现误差，造成Garbage in-Garbage out的问题。企业急需对数据质量进行管理，而且这样的需求已经被重视起来，越来越多的企业开始使用数据质量工具来管理数据的一致性、可用性和完整性。
企业数据质量管理软件目前已经发展到了相对成熟的阶段，像IBM、SAP、Informatica等大厂商都有不错的解决方案，帮助企业的数据进行清洗，其中涉及到的一些功能包括：
数据剖析(data profiling )：对数据做初步的评估并总结其存在的问题
数据标准化(Data standardization )：利用特定的业务规则引擎保障企业数据全部遵照该规则
地理编码(Geocoding )：该功能针对的是姓名和地址数据
数据匹配(data matching)：匹配那些大体上相同的数据，其中会利用到模糊逻辑，将它们定义为相同的数据
监控(Monitoring)：记录数据质量并做相应的记录
批量与实时(Batch and Real time )：在应用软件中嵌入批量数据清洗功能，随时保持数据质量
目前，除了IBM、SAP、Informatica和DataFlux等工具之外，我们还可以利用Talend 和Ataccama这样的开源免费软件来管理企业数据质量。数据质量软件市场还有较大的提升空间，比如充分利用云的优势等。
