数据质量管理数据质量控制的基本要素有哪些

数据质量的控制方法

一个战略性和系统性的方法能帮助企业正确研究企业的数据质量项目，业务部门与 IT 部门的相关人员将各自具有明确角色和责任，配备正确的技术和工具，以应对数据质量控制的挑战。

Informatica 的六步法为帮助指导数据质量控制而设计，从初始的数据探查到持续监测以及持续进行的数据优化。

业务部门与 IT 部门的数据使用者 — 业务分析师、数据管理员、IT 开发人员和管理员，能够在六个步骤的每一步中协同使用 Informatica 数据质量解决方案；并在整个扩展型企业的所有数据领域和应用程序中嵌入数据质量控制。

步骤一：探查数据内容、结构和异常 第一步是探查数据以发现和评估数据的内容、结构和异常。

通过探查，可以识别数据的优势和弱势，帮助企业确定项目计划。

一个关键目标就是明确指出数据错误和问题，例如将会给业务流程带来威胁的不一致和冗余。

步骤二：建立数据质量度量并明确目标 Informatica的数据质量解决方案为业务人员和IT人员提供了一个共同的平台建立和完善度量标准，用户可以在数据质量记分卡中跟踪度量标准的达标情况，并通过电子邮件发送URL来与相关人员随时进行共享。

步骤三：设计和实施数据质量业务规则 明确企业的数据质量规则，即，可重复使用的业务逻辑，管理如何清洗数据和解析用于支持目标应用字段和数据。

业务部门和IT部门通过使用基于角色的功能，一同设计、测试、完善和实施数据质量业务规则，以达成最好的结果。

步骤四：将数据质量规则构建到数据集成过程中 Informatica Data Quality支持普遍深入的数据质量控制，使用户可以从扩展型企业中的任何位置跨任何数量的应用程序、在一个基于服务的架构中作为一项服务来执行业务规则。

数据质量服务由可集中管理、独立于应用程序并可重复使用的业务规则构成，可用来执行探查、清洗、标准化、名称与地址匹配以及监测。

步骤五：检查异常并完善规则 在执行数据质量流程后，大多数记录将会被清洗和标准化，并达到企业所设定的数据质量目标。

然而，无可避免，仍会存在一些没有被清洗的劣质数据，此时则需要完善控制数据质量的业务规则。

Informatica Data Quality可捕获和突显数据质量异常和异常值，以便更进一步的探查和分析。

步骤六：对照目标，监测数据质量 数据质量控制不应为一次性的“边设边忘”活动。

相对目标和在整个业务应用中持续监测和管理数据质量对于保持和改进高水平的数据质量性能而言是至关重要的。

Informatica Data Quality包括一个记分卡工具，而仪表板和报告选项则具备更为广泛的功能，可进行动态报告以及以更具可视化的方式呈现。

上面介绍的Informatica六步法，该方法运用Informatica数据质量解决方案，提供公司所需要的各种数据质量管理能力，并确保其所有数据均是完整的、一致的、准确的、通用的。

该解决方案包括几个针对特定用途优化的组件： Informatica Data Explorer运用基于角色的工具可促进业务部门与IT部门之间的协作，该数据探查软件发现和分析任何来源中任何类型数据的内容、结构和缺陷。

Informatica Data Quality软件执行清洗、解析、标准化和匹配流程并使得可视记分卡和仪表盘上的持续监测得以进行。

与Informatica data Explorer类似，它特有基于角色的工具，业务部门和IT部门可以借此得以协同工作。

Informatica Identity Resolution软件能使各机构从60多个国家/地区以及各企业和第三方应用程序中搜寻和匹配一致数据。

Informatica数据质量解决方案为业务部门与IT部门间的协作提供基础。

其基于角色的工具特色设计使得业务分析师、数据管理员、IT开发人员和管理员能够充分利用他们独特的技能体系，并在流程中与所有相关人员沟通。

Informatica Analyst:适用于业务分析师和数据管理员。

通过用语义术语表述数据，该款基于浏览器的工具使分析师和数据管理员能够探查数据、创建和分析质量记分卡、管理异常记录、开发和使用规则，以及与IT部门展开协作。

Informatica Developer: 适用于IT开发人员。

这个基于Eclipse的开发环境允许开发人员发现、访问、分析、探查和清晰处于任何位置的数据。

开发人员可以为逻辑数据对象建模，将数据质量规则与复杂转换逻辑合并，并在逻辑制定后，进行中游探查以验证和调试逻辑。

Informatica Administrator: 适用于IT管理员。

该工具为IT管理员带来集中配置和管理的能力。

管理员可以监测和管理安全性、用户访问、数据服务、网格和高可用性配置。

数据治理、数据管理、数据质量管理三者是怎样的关系

数据治理简单说可以理解为数据管理工作目标达成的一个过程，一系列动作的集合 数据管理需要制定数据可被识别、可被使用的一些工作目标和要求，不仅是对外业务层面目标要求，也包含内部管理优化相关的目标和要求 数据质量管理从狭义角度可以认为是数据管理的一部分，即对数据质量相关的具体目标和要求， 而数据治理过程中包含如何让数据质量从差到优、即实现数据质量管理目标的一系列动作的集合 亿信华辰在数据治理领域也持续深耕，从数据质量管理平台、元数据管理平台，到发布智能数据治理平台-睿治，实现了数据治理全场景覆盖，包含九大核心模块：元数据、数据标准、数据质量、主数据、数据资产、数据安全、数据交换、数据处理、数据生命周期等，所有模块可自由组合，并支持本地或云上使用，全面满足客户各类治理需求。

如何提高统计数据质量

统计数据是经济社会发展的晴雨表，统计数据质量是统计工作的生命。

统计数据质量从使用的要求上看，取决于准确性、及时性和完整性。

准确性是统计数据质量在统计信息客观真实性方面的体现，是统计数据使用者的首要要求。

及时性是统计数据质量在统计信息的时间价值上的体现，是对统计数据形成和提供的高速度、快节奏、强效率的要求。

完整性是统计数据在统计信息的内容含量上的体现，就是要求统计部门提供的统计数据在内容上应该包括使用者所需的所有项目，不能残缺不全。

随着我国社会主义市场经济体系的建立和完善，经济领域呈现经济利益多元化、经济格局多样化、经济统计现化化的趋势，统计工作面临的困难和挑战越来越大。

县（市、区）统计工作如何适应新形势的要求，发挥统计在经济社会发展中的作用，确保统计数据可信可靠。

笔者认为要抓好以下几方面的工作： 一、优化统计环境强化统计生态 统计生态是指统计组织赖以生存和发展的各种外部政治、体制、经济、法律、社会、文化环境因素在相互联系和动态演化中形成的有机整体。

在恶劣的统计生态环境下，不可能有准确的统计数据，也不可能树立统计的公信力。

我们需要一个共建、共有、共保、共享的统计生态链，这是一项系统工程，需...统计数据是经济社会发展的晴雨表，统计数据质量是统计工作的生命。

统计数据质量从使用的要求上看，取决于准确性、及时性和完整性。

准确性是统计数据质量在统计信息客观真实性方面的体现，是统计数据使用者的首要要求。

及时性是统计数据质量在统计信息的时间价值上的体现，是对统计数据形成和提供的高速度、快节奏、强效率的要求。

完整性是统计数据在统计信息的内容含量上的体现，就是要求统计部门提供的统计数据在内容上应该包括使用者所需的所有项目，不能残缺不全。

随着我国社会主义市场经济体系的建立和完善，经济领域呈现经济利益多元化、经济格局多样化、经济统计现化化的趋势，统计工作面临的困难和挑战越来越大。

县（市、区）统计工作如何适应新形势的要求，发挥统计在经济社会发展中的作用，确保统计数据可信可靠。

笔者认为要抓好以下几方面的工作： 一、优化统计环境强化统计生态 统计生态是指统计组织赖以生存和发展的各种外部政治、体制、经济、法律、社会、文化环境因素在相互联系和动态演化中形成的有机整体。

在恶劣的统计生态环境下，不可能有准确的统计数据，也不可能树立统计的公信力。

我们需要一个共建、共有、共保、共享的统计生态链，这是一项系统工程，需要社会各方共同努力。

第一要完善《统计法》。

加强统计法制建设，提高法律的可操作性，加大执法力度，市场经济就是法制经济，我们一定要做到有法必依、执法必严、违法必究，保障统计生态环境的健康发展。

统计机构必须是依照法律独立设置的，并且统计机构在行政上应保持其独立的地位。

要健全统计法制建设，依法统计，尤其要严格执法。

强有力的法律实施机制将使得违法成本极高，从而真正杜绝虚报、瞒报、伪造、篡改统计资料，阻挠统计执法检查等统计违法行为的发生。

三是要加大普法力度，广泛宣传《统计法》，增强社会各界的统计法制观念，只有这样才能依法统计，保证统计工作的顺利进行和统计数据的客观真实性。

大力加强统计法制建设，提高依法行政水平。

要与人大、政协、监察局、法制、司法等部门联合开展执法大检查，对违法案件进行处罚和曝光，增强各级领导和广大统计员的统计法律意识，统计数据质量得到较大提高。

第二进一步完善各级统计部门机关管理制度。

用制度管人管事，奖优罚劣，精神和物质鼓励相结合；强力推进学习型统计局建设，深入开展“三个代表”、“保持共产党员先进性学教活动”和机关作风建设，在统计系统上下形成讲政治、讲大局、讲团结、比学习、比作风、比进步的良好风尚；加强领导班子决策能力建设，按照“三强五好”的要求切实加强领导班子建设和党风廉政建设；狠抓统计职业道德教育，忠诚统计、爱岗敬业、恪尽职守、无私奉献，争创一流工作业绩。

五是抓办公条件的改善，为干部职工营造良好的工作环境。

配备电脑，使办公条件大为改善，工作效率显著提高。

第三进一步理顺统计管理体制，增强统计系统凝聚力。

更好地体现整体性特点，发挥统计整体功能。

为此，必须坚持行政管理与业务管理一致的原则，一方面在统计机构和制度上，提高独立性和抗干扰能力，另一方面要建立约束机制，减少各方面的干预。

这是科学管理的工作要求决定的，这样有利于贯彻责权利的统一。

第四进一步增强县（市）级统计局的力量。

按照统计工作的流程对各级各类统计机构设置合理的内部机构进行系统优化。

把统计局建设成为符合未来形势发展要求的，灵敏、快速、高效、精干的调查机构，提高效率，并使之适合网络时代的特点。

各县（市）可按照普查制度规定成立适应普查任务要求的普查机构，专司各项普查工作。

第五切实树立统计大系统的观念. 各级统计部门的领导要多为基层着想，为基层办实事、解难事。

在开展普查时，要贯彻受益者出钱的原则，按照受益大小分担经费，使基层统计局的领导从为上级要经费的尴尬局面中解脱出来。

上级统计部门要切实为基层统计干部在待遇上排忧解难。

一是争取提高统计人员待遇上的有关政策，二是对经济贫困县（市）统计部门实行经济扶贫，增加经济投入，解决统计人员经济待遇差的问题，确保统计干部队伍稳定。

第六改革完善考核评价体系。

现行的考核评价体系很大程度是以统计数据为主要考核依据。

考核是对一个地方经济社会发展的评价，也是领导政绩的体现。

考核作为指挥棒，具有很强的引导性。

近年来，各级各类的工作考核，在某种程度上发挥了一定的作用，但也存在不少问题：一是互相攀比，二是数据失真，三是围绕考核想尽“办法”拿名次。

如果这些问题不能很好地解决，就会造成“聪明人”得益、老实人吃亏，从而挫伤大部人的积极性。

因此，要逐步淡化考核工作或建立一种科学合理、客观公正的考核体系，以引导各级领导树立正确的政绩观，使统计数据不受包括政府在内的各方干扰，推进各项工作的顺利开展。

二、改善统计方法 提高统计质量 提供高质量统计数据是统计工作的中心任务和根本职责，是统计事业改革和建设的出发点和归宿点，亦是新时期和新形势对统计工作的基本要求。

1、树立新的统计数据质量观理念。

提高统计数据质量是统计工作的一个永恒的主题。

但是在不同时期对统计数据质量有不同的标准，明确新时期统计数据质量的涵义和概念，树立全新的统计数据质量理念，是指导我们做好工作的前提和基础。

因此，对数据质量评估判断标准的思维须从狭义转向广义，要从过去的只重视搜集生产转为生产和营销并重的观念。

要从过去单纯注重提高数据准确性和及时性，扩展到提高数据的时效性、科学性多维的质量内涵，要从过去工作重点是收集上报搞准统计数据的工作思维中解脱出来，既要抓数据的准确性, 又要做好解读统计数据, 开发统计分析研究成果。

逐渐把满足用户需求的程度作为评价数据质量的标准。

以新理念来确立新思路，制定新措施，开拓新局面。

2、改革统计制度及方法。

当前统计制度存在着调查方法单一、对全面报表的依赖仍然过多、指标体系不尽合理、任务繁重以及完成任务的条件脱节等问题，要解决这些问题就必须加快统计制度及调查方法的改革。

首先，必须明确应收集哪些资料，官方统计机构的职能除了将这些数据收集、整理及出版外，还要对这些数据进行进一步的统计分析，或将数据分析工作交给社会研究机构，这些都必须以一定的制度形式予以规定。

其次，建立一套更加完善的国民经济核算体系及适应经济增长方式转变的统计指标体系，并且保证经确定的统计指标体系的全国统一和相对稳定，对指标的含义、统计口径、计算方法都必须做出说明和界定范围，同一指标不能有两种口径和随意变更，这些也都必须以制度形式予以规定。

一方面，这样可以保证数据在时间上的可比性，使它能更好地反映现象发展的数量特征；另一方面，有利于使用者根据指标的说明和按研究的需要对数据进行调整和分析，增强数据的适用性。

此外应建立从实际出发的科学适用的统计调查方法体系，适当减少全面统计报表，推广抽样调查，注重效益、节省成本，提高时效，减少被调查者的负担。

3、建立完整规范的统计数据质量控制体系和统计数据质量监控评估中心。

统计数据质量的监控与评估是一项复杂的、长期的系统工程，可在政府统计部门内建立权威的数据质量监控和评估中心，建立健全完善的统计数据产品质量管理体系，对统计数据生产全过程实行全面质量管理，提高统计数据的完整性和透明度。

最近国家统计部门建立了自我检查和评估制度，对国内生产总值、工业增加值、价格指数、社会消费品零售总额等主要的统计指标数据质量实行定期评估，它对于减少统计数据的误差，提高统计数据的质量有着积极的作用。

实际上，统计数据的监控与评估可以采用自我评估、监督评估与定性评估、定量评估相结合的方法。

4、加强统计基础建设工作，提高统计人员素质。

统计基础工作是整个统计工作的基石，要提高统计数据质量就必须加强基层统计组织的建设。

一是狠抓基层统计机构的设立，统计人员的配备工作；二是加强对基层统计基础工作的业务指导和统计人员的业务培训，统计人员业务素质不断提高；三是抓基层基础规范化建设工作，针对部分乡镇统计力量薄弱，工作条件差，有些部门统计、行业统计工作削弱、人员精减、统计人员兼数职、统计台帐、原始记录不全的状况，必须采取多种有力措施，强化统计基础工作；软硬并举，统计信息化工作再上新台阶，争取领导重视，充实统计信息化的硬件设施；统计信息化水平得到提升，使乡镇单位实现了联网直报。

一方面，要加大资金投入，解决经费问题和改善基层统计组织的工作条件，提高先进统计设施在基层统计部门中的普及率和应用率。

可以考虑建立部分数据的有偿使用机制，帮助筹措更多的资金来更好地收集数据，以维持统计基层部门工作的正常进行 ?帮助统计机构建立激励机制，以奖励那些对数据的搜集做出突出贡献的人员。

另一方面，要着手培养和提高基层工作人员的素质，采取定期培训或考核的 办法不断提高基层工作人员的业务素质，使他们熟练掌握统计新知识、新方法，特别是现代统计调查、统计整理、统计分析技能和计算机应用技术，并做到培训教育经常化、制度化、规范化，不断提高统计人员的业务水平。

同时，加强统计职业道德建设，树立行业职业道德的优秀典型，弘扬务实求真、忠于职守的精神。

空间数据质量控制的方法有哪些

质量管理统计方法，是根据数理统计原理对产品质量实行统计质量控制的科学的质量管理方法。

目前最流行的质量管理统计方法，是广大质量管理学者归纳的新老两类质量管理中常用统计方法，即“十四中工具”。

新七种工具包括：1、关系图法；2、系统图法；3、矩阵图法；4、KJ法；5、PDPC法；6、数据矩阵分析法；7、点线图法（又称箭条图法）。

老七种工具包括：1、分类法；2、排列图法；3、因果分析图法；4、直方图法；5、控制图法；6、散布图法；7、统计分析表法。

什么是数据的质量

?? 测量系统分析（MSA） 什么是测量系统 * 测量系统：用来对被测特性赋值的操作、程序、量具、设备、 软件及操作人员的集合 人 设备 材料 测量过程 数据 方法 环境 输入 输出 * 测量系统应具备的特性 1 ） 处于统计控制状态，即只存在变差的普通原因； 2 ） 测量系统的变异性小于过程变异性； 3 ） 测量系统的变异性小于技术规范界限； 4 ） 测量精度应高于过程变异性和技术规范宽度的 1/10 ； 5 ） 当被测项目变化时，测量系统统计特性的最大变差小于过 程变差和规范宽度较小者； * 数据的类型 ——计量型数据 ——计数型数据 * 如何评定数据质量 ——测量结果与“真”值的差越小越好 ——数据质量是用多次测量的统计结果进 行评定 * 计量型数据的质量 ——均值与真值（基准值）之差 ——方差大小 * 计数型数据的质量 ——对产品特性产生错误分级的概率 测量系统评定的两个阶段 * 第一阶段（使用前） ——确定统计特性是否满足需要 ——确定环境因素是否有影响 * 第二阶段（使用过程） ——确定是否持续的具备恰当的统计特性 测量系统特性及变差类型和定义 类型 定义 图示 分辨力 测量系统检出并 如实指出被测定 特性微小变化的 能力 评价均值质量 偏倚 观测平均值与基 准值的差 基准值 偏倚 稳定性 在某种持续时间 内测量同一基准 或零件单一特性 结果的总变差 稳定性 时间 2 时间 1 线性 量具的预期工作 范围内偏倚的变 化 观察平均值 有偏倚 无偏倚 基准值 评价变差 质量 重复性 同一评价人，多次 测量同一特性的 观测值变差 再现性 不同评价人，测量 同一特性观测平 均值的变差 B C A 再现性 测量系统的分辨力 * 建议的可视分辨率 ≤ 6 σ /10 σ——过程的标准差（不是公差宽度的 1/10 ） * 分辨率不足对控制图的影响 测量系统的稳定性 * 两种稳定性 ——一般概念：随着时间变化系统偏倚的总变 差。

——统计稳定性概念：测量系统只存在普通原 因变差而没有特殊原因变差。

* 利用控制图评价测量系统稳定性。

——保持基准件或标准样件。

——极差图（标准差图）出现失控时，说明存 在不稳定的重复性。

——均值图出现失控时，说明偏倚不稳定。

评价测量系统的三个基本问题 * 是否有足够的分辨力 * 是否统计稳定 * 统计特性用于过程控制和分析是否可接受。

盲测法 * 在实际测量环境下，在操作者事先不知正在对 该测量系统进行评定的条件下，获得测量结果。

向传统观念挑战 * 长期存在的把测量误差只作为公差范围百分 率来报告的传统，是不能面临未来持续改进的 市场挑战。

国际标准 国家标准 地方标准 公司标准 检测设 备制造厂 测量结果 * 追溯性：通过应用连接标准等级体系的适当标 标准的传递 国际实验室 国家实验室 国家认可的 校准机构 企业的校准 实验室 生产现场 准程序，使单个测量结果与国家标准或国家接 受的测量系统相联系。

数据质量控制的基本要素有哪些

1. 建立数据的标准，明确数据的定义。

通常，独立的应用系统会有一个比较模糊的、有时也会有比较清晰的数据标准和数据定义。

为了保证系统的正常运行，这些系统的用户必须在数据的标准和数据的定义上达成一致。

不过，这些标准和定义大多数时候与企业中其他系统中的数据标准和定义并不一致。

因此，需要从整个企业的角度出发，建立统一的数据标准和数据定义，同时，整个企业必须就这个数据标准和数据定义达成共识。

这一句话说起来容易做起来难。

因为人通常本能地会拒绝改变，改变数据标准和定义并不是轻而易举的。

为此，强烈建立在企业中除了设立一个高管级别的数据质量管理委员会外，还需要选定一个执行能力强的项目负责人，需要他推动相关人员接受新的数据标准和定义。

在具体建立新的数据标准和数据定义时，需要仔细权衡，哪些定义和标准是出于企业内部的原因(比如出于方便、习惯等)制订的，哪些定义和标准是因为要有效反映外部的真实世界而制订的。

相对而言，前者更容易执行一些。

2. 建立一个可重复的数据收集、数据修改和数据维护流程。

数据管理面临的两个主要挑战是企业本身的复杂性和身份信息不断变化。

这两个客观原因的存在意味着企业的数据质量保证行动永远没有结束之日，因此，企业在制订数据质量的保证措施和数据质量指标时，必须保证这些措施和指标能够不断重复。

3. 在数据转化流程中设立多个性能监控点。

数据的质量高低可以根据最终用户的需求来评价，也可以通过与同类数据源的比较来评价，还可以通过与前一阶段的数据质量进行比较来评价。

但在制订数据质量的战略时，比较理想的办法还是根据最终用户的需求来进行。

不过这里存在一个问题是，等到最终用户拿到数据时再针对数据的问题进行修正已经太迟了。

一个有效的数据质量保证办法是在每当数据发生转换后就与前一时期进行比较，从而对数据质量进行评估。

如果此前所采用的数据质量改进方法有助于提高最终用户的满意度，那么，这些中间指标的达标也预示着项目的最终成功。

数据质量管理5要素分析数据质量管理5要素分析 4. 对流程不断进行改善和优化。

我们常常听到有人说，他们制订了很多办法来迅速而且大幅度提升数据的质量，但很少听说最后他们能真正得到满意的结果。

其原因就在于数据的质量改进绝非一朝一夕的事情，而是一个持续的过程。

正确的办法是通过一个不断改进的流程，持续不断地排除错误、对数据进行整合和标准化，最后达到流程的自动化，从而降低数据质量保证计划的总体开销。

实际上，排除错误、数据整合和数据标准化从来就不是一件容易的事情。

数据质量管理计划的负责人将配合公司高管组成的数据质量管理委员会来保证这个流程的顺利执行。

要注意的是，作为该项目的负责人，不能墨守成规，仅仅因为自己以前一向采用某种方法，就要求别人也必须采用这一方法，特别是当发现这些方法成本高昂的时候，就应该考虑换一种方式了。

5. 把责任落实到人。

通常，我们认为那些与数据的产生、维护相关的人员是负责任的，但是，很有可能，他们有很多其他的工作要做，因此作为数据质量的负责人光有善良的想法是难以提高数据的质量，很有可能一辈子也达不到目标。

对于那些负责数据的产生、数据的合理化以及对数据进行清理和维护的人，应该给他们的活动制订明确的指标，这样他们才能真正理解人们到底希望他们达到什么目标。

更重要的，他们还需要针对这些指标细化对他们自己的要求，当然，他们会因为达到或者超过这些指标而得到奖励。

其中，一个执行力强的负责人的价值体现出来，他会针对具体情况适时调整数据质量的目标。

最后，再次强调考虑与数据管理和数据质量的改进项目有关的人的因素，他们的行为是非常重要的。

从某种程度上说，要比具体选择什么软件要重要得多。

上述5点有助于帮助组织规范数据质量管理中与人有关的流程。