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1、数据质量管理（总3页）本页仅作为文档封面，使用时可以删除 This document is for reference only-rar21 year.March 数据质】管理数据质量管理 定义：是指对数据从计划、获取、存储、共享、维护、应用、消亡生命周期的每个阶段里可 能引发的各类数据质量问题，进行识别、度量、监控、预警等一系列管理活动，并通过改 善和提高组织的管理水平使得数据质量获得进一步提高。目录 1 数据质量管理 2 数据质量管理评估维度 3 分析影响数据质量的因素 4MTC-DQM数据质量管理的方法与步骤 一数据质量管理 数据质量管理是循环管理过程，其终极目标是通过可靠的数据提升数据
2、在使用中的价 值，并最终为企业贏得经济效益。由于数据淸洗(DataCleaning)工具通常简单地被称为数据质量(Data Quality)工具，因此很多人认为数据质量管理，就是修改数据中的错误、是对错误数据和垃圾数据进行淸 理。这个理解是片而的，其实数据淸洗只是数据质量管理中的一步。数据质量管理(DQM),不仅包含了对数据质量的改善，同时还包含了对组织的改善。针对数据的改善 和管理，主要包括数据分析、数据评估、数据淸洗、数据监控、错误预警等内容：针对组 织的改善和管理，主要包括确立组织数据质量改进目标、评估组织流程、制定组织流程改 善计划、制泄组织监督审核机制、实施改进、评估改善效果等多个环
3、节。任何改善都是建立在评估的基础上，知道问题在哪才能实施改进。通常数据质疑评估 和管理评估需通过以下几个维度衡量。1数据质量评估维度 用消亡生命周期的每个阶段里可能引发的各类数据质量问题进行识别度量监控预警等一系列管理活动并通过改善和提高组织的管理水平使得数据质量获得进一步提高目录数据质量管理数据质量管理评估维度分析影响数据质量的因素在使用中的价值数据质管理并最终为企业贏得经济效益由于数据淸洗工具通常简单地被称为数据质量工具因很多人认为数据质量管理就是修改数据中的错误是对错误数据和垃圾数据进行淸理这个理解是片而的其实数据淸洗只是数据主要包括数据分析数据评估数据淸洗数据监控错误预警等内容针对组织
4、的改善和管理主要包括确立组织数据质量改进目标评估组织流程制定组织流程改善计划制泄组织监督审核机制实施改进评估改善效果等多个环节任何改善都是建完整性 Completeness：完整性用于度量哪些数据丢失了或者哪些数拯不可用。规范性 Conformity：规范性用于度虽:哪些数拯未按统一格式存储。一致性 Consistency：一致性用于度虽:哪些数据的值在信息含义上是冲突的。准确性 Accuracy：准确性用于度呈:哪些数据和信息是不正确的，或者数据是超期的。唯一性 Uniqueness：唯一性用于度量哪些数据是重复数据或者数据的哪些属性是重复 的。关联性 Integration：关联性用于度量
5、哪些关联的数据缺失或者未建立索引。2管理质量评估维度 配置管理 Config Management：此维度用于度量数据在其生命周期内的一切资源是否得 到了控制和规范，即数据的计划、产生、变更直至消亡的过程中，与数据相关的 il划、规 范、描述是否收到控制。评估指标包括：评估配置项的细化粒度、评估基线准确度和频度 以及变更流程是否合理完善等。培训 Training：此维度用于度量数据的生产和使用者在数据生命周期内的一切活动中是 否经过了知识和技能的培训、培训效果是否满足岗位需要；受训的知识和技能是否经过审 核和确认，受训的内容是否与企业文化和价值观一致：培训流程是否合理完善等：验证和确认 Ver
6、ify&Validation：此维度用于度量数据在其生命周期内是否得到验证和 确认。评估内容包括是否通过验证流程确保工作产品（数据）满足指泄的要求、是否通过 确认”流程保证工作产品（数据）任计划的环境中满足使用的要求；验证和确认”的流程 是否完善；监督和监控 Monitoring:此维度用于度量产生和使用数据的流程在数据的整个生命周 期内是否真正受控。脱离监控的信息、技术、计划、流程、制度，会导致数据质量低下。监督和监控的流程是否完善。三分析影响数据质量的因素 影响数据质虽的因素主要来源于四方面：信息因素、技术因素、流程因素和管理因素 信息因素：产生这部分数据质星问题的原因主要有：数据描述及理
7、解错误、数据度屋 的各种性质（如：数据源规格不统一）得不到保证和变化频度不恰当等。技术因素：主要是指由于具体数拯处理的各技术环丹的异常造成的数据质量问题。数 据质量问题的产生环节主要包括数据创建、数据获取、数据传输、数据装载、数据使用、数据维护用消亡生命周期的每个阶段里可能引发的各类数据质量问题进行识别度量监控预警等一系列管理活动并通过改善和提高组织的管理水平使得数据质量获得进一步提高目录数据质量管理数据质量管理评估维度分析影响数据质量的因素在使用中的价值数据质管理并最终为企业贏得经济效益由于数据淸洗工具通常简单地被称为数据质量工具因很多人认为数据质量管理就是修改数据中的错误是对错误数据和垃圾
8、数据进行淸理这个理解是片而的其实数据淸洗只是数据主要包括数据分析数据评估数据淸洗数据监控错误预警等内容针对组织的改善和管理主要包括确立组织数据质量改进目标评估组织流程制定组织流程改善计划制泄组织监督审核机制实施改进评估改善效果等多个环节任何改善都是建等方面的内容。流程因素：是指由于系统作业流程和人工操作流程设置不当造成的数据质量问题，主 要来源于系统数据的创建流程、传递流程、装载流程、使用流程、维护流程和稽核流程等 各环节。管理因素：是指由于人员素质及管理机制方而的原因造成的数拯质量问题。如人员培 训、人员管理、培训或者奖惩措施不当导致的管理缺失或者管理缺陷。四MTC DQM数据质量管理的方法
9、与步骤 熟悉六西格玛管理的人应该知道，六西格玛强调以事实驱动管理。但事实是用数据说 话。映射到六西格玛管理方法，MTC-DQM推荐采用十步数据质量管理方法。1.泄义和商泄问题、时机和目标，以指导整个数据质量管理的工作。2.收集、汇总、分析有关形式和信息环境。设计设计捕获和评估的方案。3.按照数据质量维度对数据质量进行评估。4.使用各种技术评估劣质数据对业务产生的影响。5.确定影响数据质疑的真实原因，并区分这些原因的影响的数据质疑的级别。6.最终确左行动的建议，为数据质量改善制左方案，包括数据级和组织级的。7.建立数据错误预防方案，并改正当前数据问题。8.通过改进组织管理流程，最大限度控制由管理
10、上的缺陷造成的数据质量问题。9.对数据和管理实施监控，维护已改善的效果。10.沟通贯穿管理始终，循环的评估组织管理流程，以确保数据质量改善的成果得到有 效保持。用消亡生命周期的每个阶段里可能引发的各类数据质量问题进行识别度量监控预警等一系列管理活动并通过改善和提高组织的管理水平使得数据质量获得进一步提高目录数据质量管理数据质量管理评估维度分析影响数据质量的因素在使用中的价值数据质管理并最终为企业贏得经济效益由于数据淸洗工具通常简单地被称为数据质量工具因很多人认为数据质量管理就是修改数据中的错误是对错误数据和垃圾数据进行淸理这个理解是片而的其实数据淸洗只是数据主要包括数据分析数据评估数据淸洗数据监控错误预警等内容针对组织的改善和管理主要包括确立组织数据质量改进目标评估组织流程制定组织流程改善计划制泄组织监督审核机制实施改进评估改善效果等多个环节任何改善都是建