接上文：为何选择数据质量管理软件？（上）

   数据质量改进的商业案例

　　Forrester研究公司的数据管理和数据质量分析师Rob Karel认为Murnane试图让主管认同数据质量改善的经验并不罕见，但也需要注意一些可少走弯路的技巧。

　　Karel说，首先要做的是停止向公司主管看各种数据，因为他们一般对数据不感兴趣，他们喜欢做决策，能让业务成功的决策。

　　证明一个数据质量计划的最好方式是要从正负两方面弄清楚数据质量对增加业务收入、提高运营效率、降低风险和在竞争中脱颖而出是起到怎样的作用的。

　　Karel说，数据管理赞成者可通过提出一些关键问题来开始这一进程，包括：什么是对组织最重要的业务流程?哪些信息用于支持这些流程?什么人、系统和流程来创建、获取和更新这些信息?什么是信息使用的信任级别?

　　寻找最受数据质量影响的同行业公司并在董事会首要提及他们也是一个好主意。

　　“因为数据质量差，有众多的商业利益相关者强烈要求清洗数据，” Karel说：“我们应该与他们合作构建一个业务案例而不是试图让他们确信存在一个他们无法看到的问题。”

　　数据质量改善关乎业务流程

　　经过漫长的评估过程，Murnane团队缩小其数据质量供应商的选择至DataFlux和Harte-Hanks Trillium。根据Murnane，Trillium在易用性方面略占优势，但DataFlux提供了更好的价格和对Webservice的支持能力。

　　该公司最终选择了DataFlux企业集成服务器和DataFlux剖析、监测和数据质量桌面工具集。IJET约两年前即热切关注DataFlux工具，Murnane对DataFlux相当满意。

　　“我们真的改变了iJET的数据管理方式，”Murnane说：“我们实际上也改变了业务流程，而不仅仅是技术。”

　　iJET借助DataFlux改善的业务流程之一与处理在企业合并中进行业务融合的客户有关。在使用DataFlux之前，将iJET数据库中的两个客户带到一起的处理过程涉及支付“高价的Java开发者”，且需要长达6个月的时间。如今，数据分析师可以用更简单、更便宜的方式合并两家公司的信息。

　　“事实上，我可以有一名数据分析师深入数据，影响产品数据并很快解决问题，”Murnane说：“我们每天还监测数据问题，这是我们之前并没有真正做好的事情，从而获得很少的客户咨询和故障单。”