数据质量管理（提高数据质量的步骤和措施）

本文目录

• 提高数据质量的步骤和措施
• 数据质量生命周期管理流程包括哪几个环节
• 数据质量管理的介绍
• 数据的业务主管部门在数据质量管理中承担哪项职责
• 对数据质量管理的认识
• 数据质量管理的数据质量管理
• 清洗和校正数据质量缺陷的主要手段有哪些
• 如何理解关于数据质量管理系统的整合与优化
• 领域或者是专题数据质量控制内容和方法
• 品质DQM全称

提高数据质量的步骤和措施

　　由于大多数系统和应用程序会持续不断接收到新数据，数据量也在不断增加，因此确保数据质量并不是一次就能完成的。所有企业都应该使用一种反复进行的阶段性过程来管理数据质量，此过程包括数据质量评估、规划以及策略的选择和实施。

　　第一步对数据质量进行评估。评估当前的数据质量状态是第一步。对数据质量进行评估能帮助企业准确地了解数据的内容、质量和结构。主管人员参与数据质量评估以及分析在数据检查过程中发现的问题对于数据质量评估来说都很重要。在最有效的数据质量评估中，所有问题都将按照对业务影响从大到小的顺序列出，这将帮助IT机构节省项目成本。

　　第二步，制订数据质量计划。彻底了解企业数据的内容和质量后，接下来的步骤是制订一个计划，来修改当前的错误并避免未来错误的发生。有效的计划不但可以提高企业当前所有应用程序中数据的质量，还将制定一些方式以确保新应用程序从一开始就遵循数据质量规则。

　　第三步，选择和实施数据质量策略。选择改善企业数据质量的策略，要求决策者权衡每个数据质量计划的成本以及该策略产生的影响。目前的策略类型有两种: 在企业输入数据时提高数据质量的方法称为“上游”方法，而从运营系统提取数据的应用程序(如数据仓库)中改善数据质量的方法是“下游”方法。

　　上游策略研究当前应用程序的逻辑、数据和流程，解决检查过程中发现的异常情况。此策略可能涉及到更改应用程序逻辑、添加更好的表验证、改善与数据输入相关的流程，它致力于企业数据的高准确性。另外，此策略还要求使用应用程序本身附带的数据质量功能。

　　下游策略解决目标应用程序或数据仓库(而非数据源)中的数据质量问题。由于数据可以根据需要随时进行修改，所以企业能够在流程(尤其是数据转换、名称和地址清洗以及查找验证)中改善数据质量。下游策略仅为目标应用程序或数据仓库改善数据质量，但与上游策略相比，它的实施过程更简单，成本更低。

　　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。

　　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。

数据质量生命周期管理流程包括哪几个环节

3个环节。

1、数据采集

在大数据时代，当新的数据产生或者现有数据出现更新时，组织机构要及时对内部数据与外部数据进行采集。并且在数据采集之前，为了挖掘出更多的数据价值要规划好数据采集策略。

策略一：当业务出现数据需求时，才进行数据采集与整合。优点是只需较小成本即可满足业务需求，缺点是可能无法获得额外的数据价值。

策略二：将所有与组织机构相关的数据，都采集与整合。此采集策略需要投入较多人力、技术与存储的资源成本投入，需要对数据进行甄选，从中挖掘出隐藏的数据价值，更好地服务大众，支撑商业决策和发展规划。

2、数据治理

数据治理的整个流程包括实时计算存储、数据标准管理、数据安全管理、数据质量管理、数据资产管理主数据管理、元数据管理、数据集成、数据交换等等模块。

在此过程中，睿治智能数据治理平台将采集到数据库中的数据经过传输、加载、清洗、转换和整合处理，将散、乱、差、标准不统一的低质量数据整合成结构化标准统一的高质量数据；还支持自定义调度和图形化监控，实现统一调度、统一监控，满足运维可视化需求，提高运维管理工作效率。

并且数据安全管理贯穿于数据治理全过程，提供对隐私数据的加密、脱敏、模糊化处理、数据库授权监控等多种数据安全管理措施，全方位保障数据的安全运作。

3、分析与应用

大数据建设的目的在于数据分析与应用,只有进行分析与应用，才能体现数据价值。亿信华辰深耕商务智能和大数据领域15年，着眼于打造数据全生命周期的智能化产品线，致力于帮助企业和政府解决数据应用难题，实现企业生产力和政府治理能力的数字化转型，让数据驱动进步。在政务、金融、能源、卫生等领域，让数据真正的实现了价值最大化。

数据质量管理的介绍

数据质量管理（Data Quality Management），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。

数据的业务主管部门在数据质量管理中承担哪项职责

下面将会介绍一下数据的业务主管部门，在数据质量管理中具体承担的一些职责。 1、数据业务方案的制定和实施。落实公司、部门数据业务维护的相关工作。（设计方案、设计图、器材统计、实施计划、验收计划、验收表、随工质检表、预算表等） 2、数据业务资料管理。负责各项数据业务工作的档案收集、整理。（维护资料、集团用户资料、教育网、卫生网、监控网、金财网资料、各类实用手册、操作手册） 3、数据业务统计分析。编制数据业务中心各类定期、临时统计报表；业务的任务量分解下放，考核数据业务完成质量，处理恶意协揽，数据业务发展通报、运营绩效等分析报告的编写。（各类统计报表例如：各业务总出口流量表、歌华宽带产品测试表、CMTS通道数据统计表等。重点部分） 4、接入网日常维护。负责接入网业务处理。IP、HFC节点的开通、个人宽带回传调试、噪声监控、通道优化、金财网维护等（噪声处理表、回传调试表、开通节点申请表等） 5、骨干承载网的维护。总出口流量监控、中心路由器配置。协调网管中心处理日常事物等（协调配合申请单、设备配置更改单等） 6、数据业务培训。负责对员工，及行业用户数据业务培训，配合市场组对集团单位做行业应用培训。组织员工交流先进工作经验，总结员工反馈的市场一线信息，及时上报以便上级部门及时做出应对方案。（培训计划、培训方案、培训申请表） 7、数据业务工单及相关工作处理。负责处理上级单位派发的一切工单，组织与代办点签署各项数据业务协议。（客服故障处理单、个人宽带故障处理单、集团用户故障处理单等） 8、数据业务投诉处理。协助客服部门做好数据业务客户的投诉受理、投诉工单分派、答复、回访；负责异常投诉情况通报。（投诉情况处理表、投诉情况用户反馈表、限期整改

对数据质量管理的认识

数据安全职责界定与意识培养要先行理想状态下，所有的数据安全能力都应该同步建设，以保证每一个环节都有能力对数据进行保护。但是，银行受各种条件的制约，即便意识到存在巨大的安全隐患，也很难短时间投入大量的人力、物力去开展数据安全能力体系化的建设，技术工具上的巨大投入往往让领导层望而生畏。从另一方面来看，数据安全能力不仅仅涉及技术，即便是一个系统或者服务本身没有漏洞，也远远不能证明数据就是安全的。银行自身以及相关机构中所有组织与人员（即干系人）都需要为自己收集、使用、存储、传输的各类数据负责。因此，数据安全管理中我们首先要做的工作是：1、 在银行自身的组织架构下，明确各个组织在数据安全保护上的职责与问责机制。从实际情况看，可以细化各类数据安全职责并纳入部门职责要求，一旦发生数据安全事件，根据事件分析与职责确定责任方并启动问责机制。2、 提高银行所有人员的数据安全意识。通过培训、宣传、检查等手段，强化数据安全人人有责的文化意识，充分意识到数据安全事件一旦发生，无论对企业还是个人都会产生巨大的风险。

数据质量管理的数据质量管理

数据质量包括数据质量管理和数据治理两个大方向。数据质量管理是一种为了满足企业对于数据的需求，对各种业务活动产生的数据进行规范存储，然后通过ETL方法处理后把不同来源数据统一储存在数据仓库中的过程。

一、数据质量管理

数据质量管理不是短期内就能完成数据处理，提高数据质量的工具，也不是一种数据类的技术，更不是一个软件系统，而是一种长期循环持续的管理活动体系，是包含着方法论、业务和管理的数据类技术解决方案。

1.数据规划

企业管理人员必须先确定好数据质量管理体系的顶层设计，从思维的方向出发把企业文化变成数据驱动型文化，然后提前做好数据规范，将其融合到企业的KPI指标中，利用奖惩制度监督员工，把数据确立为企业的基石。

2.数据存储

部署商业智能BI，将企业原本拥有的业务信息系统以及其它不同来源的数据统一连接到数据仓库中，再经过ETL过程处理后，企业的数据质量就能飞速提高。

数据可视化-派可数据商业智能BI

3、

数据分析人员可以通过派可数据BI中的可视化分析功能，从图表直连数据仓库取数，实现流程的自动化，避免出现其他干扰，然后通过联动、钻取等功能实现不同图表之间的互动，深化可视化分析报表展现的数据量和深度。

4.形成闭环

业务活动产生数据，分析人员利用数据判断出业务发展趋势，辅助管理人员对业务发展进行决策。在这么一个不断优化的闭环流程中，数据质量将会不断提高，逐渐将企业数据精细化到极致，进而产生变革。

二、数据治理

数据治理是一种提高数据质量的手段，最后还是要回到业务本身，实现落地，对于企业来说，能够对业务活动进行量化处理，并以数据的形式展现出来，是数字化时代现代企业的重要标志。

数据可视化-派可数据商业智能BI

数据治理的目标其实就是不断提高业务数据的质量，增强数据的可信度，减少错漏。对于企业管理人员来说，数据就是他们了解企业整体发展状况最重要甚至是唯一的渠道。

数据治理的目标不仅是优化提效，更是涉及决策发展，关乎企业发展的关键。由此，我们可以初步确定数据治理的目标。

• 完整性：规范业务流程，完善数据库数据模型；

• 准确性：增加数据质量考核标准，建立奖惩制度；

• 及时性：优化数据存储调取时间，提升取数分析效率；

• 一致性：确定数据指标体系，确保数据和业务相对应；

• 唯一性：添加数据查询索引，避免数据库数据重复。

派可数据 商业智能BI可视化分析平台

清洗和校正数据质量缺陷的主要手段有哪些

摘要web数据集成技术可以从web上自动获取数据，但是获取的信息存在着大量的脏数据，比如滥用缩写词，惯用语，数据输入错误，重复记录，丢失值，拼写变化，不同的计量单位。这些数据是没有意义的，根本就不可能为以后的数据挖掘决策分析提供任何支持。

数据清洗主要是提高数据的可用性，目前，数据清洗主要应用于三个领域：

1 数据仓库（DW）

2数据库中的知识发现（KDD）

3数据质量管理（TDQM)

我在公司里的第一个项目就是数据质量管理，在这里在说下数据质量管理：

通过制定、实施数据质量检核，暴露各系统数据质量问题。持续监控各系统数据质量波动情况及数据质量规则占比分析，定期生成各系统关键数据质量报告，掌握系统数据质量状况。结合系统提供的清洗组件以及数据质量问题处理流程为各系统数据质量提升提供有效支撑。

数据质量（DataQuality）管理是贯穿数据生命周期的全过程，覆盖质量评估，数据去噪，数据监控，数据探查，数据清洗，数据诊断等方面。数据度量和变化频度提供了衡量数据质量好坏的手段。数据度量主要包括完整性、唯一性、一致性、准确性、合法性。变化频度主要包括业务系统数据的变化周期和实体数据的刷新周期。数据质量管理准则包括测量、提高组织数据的质量和整合性的方法。数据质量处理包括数据标准化、匹配、生存和质量监测。数据必须具备适当的质量，以解决业务要求问题。

结合大数据的参考框架及数据处理实际需求情况，数据质量管理系统主要功能定位为：数据发现、质量管理、元数据、主数据管理和信息政策管理。

在数据生命周期中，数据的获取和使用周期包括系列活动：评估，分析，调整，丢弃数据，

目前数据清洗的模型：

基于粗糙集理论数据清洗

基于聚式模式数据清洗

基于模糊匹配数据清洗模型

基于遗传神经网络数据清洗

基于专家系统体系结构等

数据校验及转换

数据校验的目的是确保抽取数据本身的正确性和完整性，

数据转换的目的是保证数据的一致性

数据清洗流程

1数据预处理： 包括数据元素化，保准化

2确定清洗方法：

3校验清洗方法：先验证所用的清洗方法是否合适，抽取小样本进行验证，判断其召回率和准确率

4执行清洗工具：

5数据归档：将新旧数据源进行归档处理，方便以后的清洗

一般情况下，模式中反应的元数据对应判断一个数据源的质量远远不够，因此通过具体实例来获得有关数据熟悉和不寻常模式的元数据很重要。这些元数据可以

咨询记录 · 回答于2021-05-29

清洗和校正数据质量缺陷的主要手段有哪些

您好，我正在帮您查询相关的信息，马上回复您。

web数据集成技术可以从web上自动获取数据，但是获取的信息存在着大量的脏数据，比如滥用缩写词，惯用语，数据输入错误，重复记录，丢失值，拼写变化，不同的计量单位。这些数据是没有意义的，根本就不可能为以后的数据挖掘决策分析提供任何支持。数据清洗主要是提高数据的可用性，目前，数据清洗主要应用于三个领域：1 数据仓库（DW）2数据库中的知识发现（KDD）3数据质量管理（TDQM)我在公司里的第一个项目就是数据质量管理，在这里在说下数据质量管理：通过制定、实施数据质量检核，暴露各系统数据质量问题。持续监控各系统数据质量波动情况及数据质量规则占比分析，定期生成各系统关键数据质量报告，掌握系统数据质量状况。结合系统提供的清洗组件以及数据质量问题处理流程为各系统数据质量提升提供有效支撑。数据质量（DataQuality）管理是贯穿数据生命周期的全过程，覆盖质量评估，数据去噪，数据监控，数据探查，数据清洗，数据诊断等方面。数据度量和变化频度提供了衡量数据质量好坏的手段。数据度量主要包括完整性、唯一性、一致性、准确性、合法性。变化频度主要包括业务系统数据的变化周期和实体数据的刷新周期。数据质量管理准则包括测量、提高组织数据的质量和整合性的方法。数据质量处理包括数据标准化、匹配、生存和质量监测。数据必须具备适当的质量，以解决业务要求问题。结合大数据的参考框架及数据处理实际需求情况，数据质量管理系统主要功能定位为：数据发现、质量管理、元数据、主数据管理和信息政策管理。在数据生命周期中，数据的获取和使用周期包括系列活动：评估，分析，调整，丢弃数据，目前数据清洗的模型：基于粗糙集理论数据清洗基于聚式模式数据清洗基于模糊匹配数据清洗模型基于遗传神经网络数据清洗基于专家系统体系结构等数据校验及转换数据校验的目的是确保抽取数据本身的正确性和完整性，数据转换的目的是保证数据的一致性数据清洗流程1数据预处理： 包括数据元素化，保准化2确定清洗方法：3校验清洗方法：先验证所用的清洗方法是否合适，抽取小样本进行验证，判断其召回率和准确率4执行清洗工具：5数据归档：将新旧数据源进行归档处理，方便以后的清洗一般情况下，模式中反应的元数据对应判断一个数据源的质量远远不够，因此通过具体实例来获得有关数据熟悉和不寻常模式的元数据很重要。这些元数据可以

希望对你有帮助！望采纳，谢谢

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如何理解关于数据质量管理系统的整合与优化

1、信息系统数据质量——根据“垃圾进，垃圾出（garbagein，garbageout）”的原理，为了使信息系统建设取得预期效果，达到数据决策的目标，就要求信息系统提供的数据是可靠的，能够准确反应客观事实。如果数据质量得不到保证，即使数据分析工具再先进，模型再合理，算法再优良，在充满“垃圾”的数据环境中也只能得到毫无意义的垃圾信息，系统运行的结果、作出的分析就可能是错误的，甚至影响到后续决策的制定和实行。高质量的数据来源于数据收集，是数据设计以及数据分析、评估、修正等环节的强力保证。因此，信息系统数据质量管理尤为重要，这就需要建立一个有效的数据质量管理体系，尽可能全面发现数据存在的问题并分析原因，以推动数据质量的持续改进。作为信息系统的重要构成部分，数据质量问题是影响信息系统运行的关键因素，直接关系到信息系统建设的成败。2、大数据环境下数据质量管理面临的挑战，因为大数据的信息系统更容易产生数据质量问题：（1）在数据收集方面，大数据的多样性决定了数据来源的复杂性。来源众多、结构各异、大量不同的数据源之间存在着冲突、不一致或相互矛盾的现象。在数据获取阶段保证数据定义的完整性、数据质量的可靠性尤为必要。（2）由于规模大，大数据获取、存储、传输和计算过程中可能产生更多错误。采用传统数据的人工错误检测与修复或简单的程序匹配处理，远远处理不了大数据环境下的数据问题。（3）由于高速性，数据的大量更新会导致过时数据迅速产生，也更易产生不一致数据。（4）由于发展迅速，市场庞大，厂商众多，直接产生的数据或者产品产生的数据标准不完善，使得数据有更大的可能产生不一致和冲突。（5）由于数据生产源头激增，产生的数据来源众多，结构各异，以及系统更新升级加快和应用技术更新换代频繁，使得不同的数据源之间、相同的数据源之间都可能存在着冲突、不一致或相互矛盾的现象，再加上数据收集与集成往往由多个团队协作完成，期间增大了数据处理过程中产生问题数据的概率。3、数据质量管理策略为了改进和提高数据质量，必须从产生数据的源头开始抓起，从管理入手，对数据运行的全过程进行监控，密切关注数据质量的发展和变化，深入研究数据质量问题所遵循的客观规律，分析其产生的机理，探索科学有效的控制方法和改进措施；必须强化全面数据质量管理的思想观念，把这一观念渗透到数据生命周期的全过程。结合大数据的参考框架及数据处理实际需求情况，数据质量管理可以从以下几个方面着手，以多方协作改进，最终实现系统数据处于持续高效可用的状态。3．1建立数据质量评价体系评估数据质量，可以从如下4个方面来考虑：①完整性：数据的记录和信息是否完整，是否存在缺失情况；②一致性：数据的记录是否符合规范，是否与前后及其它数据集保持统一；③准确性：数据中记录的信息和数据是否准确，是否存在异常或者错误信息；④及时性：数据从产生到可以查看的时间间隔，也叫数据的延时时长。有了评估方向，还需要使用可以量化、程序化识别的指标来衡量。通过量化指标，管理者才可能了解到当前数据质量，以及采取修正措施之后数据质量的改进程度。而对于海量数据，数据量大、处理环节多，获取质量指标的工作不可能由人工或简单的程序来完成，而需要程序化的制度和流程来保证，因此，指标的设计、采集与计算必须是程序可识别处理的。完整性可以通过记录数和唯一值来衡量。比如某类的交易数据，每天的交易量应该呈现出平稳的特点，平稳增加、平稳增长或保持一定范围内的周期波动。如果记录数量出现激增或激减，则需要追溯是在哪个环节出现了变动，最终定位是数据问题还是服务出现了问题。对于属性的完整性考量，则可以通过空值占比或无效值占比来进行检查。一致性检验主要是检验数据和数据定义是否一致，因此可以通过合规记录的比率来衡量。比如取值范围是枚举集合的数据，其实际值超出范围之外的数据占比，比如存在特定编码规则的属性值不符合其编码规则的记录占比。还有一些存在逻辑关系的属性之间的校验，比如属性A取某定值时，属性B的值应该在某个特定的数据范围内，都可以通过合规率来衡量。准确性可能存在于个别记录，也可能存在于整个数据集上。准确性和一致性的差别在于一致性关注合规，表示统一，而准确性关注数据错误。因此，同样的数据表现，比如数据实际值不在定义的范围内，如果定义的范围准确，值完全没有意义，那么这属于数据错误。但如果值是合理且有意义的，那么可能是范围定义不够全面，则不能认定为数据错误，而是应该去补充修改数据定义。通过建立数据质量评价体系，对整个流通链条上的数据质量进行量化指标输出，后续进行问题数据的预警，使得问题一出现就可以暴露出来，便于进行问题的定位和解决，最终可以实现在哪个环节出现就在哪个环节解决，避免了将问题数据带到后端及其质量问题扩大。3．2落实数据质量信息的采集、分析与监控有评价体系作为参照，还需要进行数据的采集、分析和监控，为数据质量提供全面可靠的信息。在数据流转环节的关键点上设置采集点，采集数据质量监控信息，按照评价体系的指标要求，输出分析报告。3．3建立数据质量的持续改进工作机制通过质量评价体系和质量数据采集系统，可以发现问题，之后还需要对发现的问题及时作出反应，追溯问题原因和形成机制，根据问题种类采取相应的改进措施，并持续跟踪验证改进之后的数据质量提升效果，形成正反馈，达到数据质量持续改良的效果。在源头建立数据标准或接入标准，规范数据定义，在数据流转过程中建立监控数据转换质量的流程和体系，尽量做到在哪发现问题就在哪解决问题，不把问题数据带到后端。导致数据质量产生问题的原因很多。有研究表示，从问题的产生原因和来源，可以分为四大问题域：信息问题域、技术问题域、流程问题域和管理问题域。信息类问题是由于对数据本身的描述、理解及其度量标准偏差而造成的数据质量问题。产生这类数据质量问题的主要原因包括：数据标准不完善、元数据描述及理解错误、数据度量得不到保证和变化频度不恰当等。技术类问题是指由于在数据处理流程中数据流转的各技术环节异常或缺陷而造成的数据质量问题，它产生的直接原因是技术实现上的某种缺陷。技术类数据质量问题主要产生在数据创建、数据接入、数据抽取、数据转换、数据装载、数据使用和数据维护等环节。流程类问题是指由于数据流转的流程设计不合理、人工操作流程不当造成的数据质量问题。所有涉及到数据流转流程的各个环节都可能出现问题，比如接入新数据缺乏对数据检核、元数据变更没有考虑到历史数据的处理、数据转换不充分等各种流程设计错误、数据处理逻辑有缺陷等问题。管理类问题是指由于人员素质及管理机制方面的原因造成的数据质量问题。比如数据接入环节由于工期压力而减少对数据检核流程的执行和监控、缺乏反馈渠道及处理责任人、相关人员缺乏培训和过程资产继承随之带来的一系列问题等。了解问题产生的原因和来源后，就可以对每一类问题建立起识别、反馈、处理、验证的流程和制度。比如数据标准不完善导致的问题，这就需要有一整套数据标准问题识别、标准修正、现场实施和验证的流程，确保问题的准确解决，不带来新的问题。比如缺乏反馈渠道和处理责任人的问题，则属于管理问题，则需要建立一套数据质量的反馈和响应机制，配合问题识别、问题处理、解决方案的现场实施与验证、过程和积累等多个环节和流程，保证每一个问题都能得到有效解决并有效积累处理的过程和经验，形成越来越完善的一个有机运作体。当然，很多问题是相互影响的，单一地解决某一方面的问题可能暂时解决不了所发现的问题，但是当多方面的持续改进机制协同工作起来之后，互相影响，交错前进，一点点改进，最终就会达到一个比较好的效果。3．4完善元数据管理数据质量的采集规则和检查规则本身也是一种数据，在元数据中定义。元数据按照官方定义，是描述数据的数据。面对庞大的数据种类和结构，如果没有元数据来描述这些数据，使用者无法准确地获取所需信息。正是通过元数据，海量的数据才可以被理解、使用，才会产生价值。元数据可以按照其用途分为3类：技术元数据、业务元数据和管理元数据。技术元数据：存储关于信息仓库系统技术细节的数据，适用于开发和管理数据而使用的数据。主要包括数据仓库结构的描述，包括对数据结构、数据处理过程的特征描述，存储方式和位置覆盖整个涉及数据的生产和消费环节。业务元数据：从业务角度描述了数据仓库中的数据，提供了业务使用者和实际系统之间的语义层。主要包括业务术语、指标定义、业务规则等信息。管理元数据：描述系统中管理领域相关概念、关系和规则的数据，主要包括人员角色、岗位职责、管理流程等信息。由此可见，本文提出的解决思路都需要元数据管理系统的支持。良好的元数据管理系统能为数据质量的采集、分析、监控、改进提供高效、有力的强大保障。同时，良好的数据质量管理系统也能促进元数据管理系统的持续改进，互相促进完善，共同为一个高质量和高效运转的数据平台提供支持。4结语数据质量（DataQuality）管理贯穿数据生命周期的全过程，覆盖质量评估、数据监控、数据探查、数据清洗、数据诊断等方面。数据源在不断增多，数据量在不断加大，新需求推动的新技术也不断诞生，这些都对大数据下的数据质量管理带来了困难和挑战。因此，数据质量管理要形成完善的体系，建立持续改进的流程和良性机制，持续监控各系统数据质量波动情况及数据质量规则分析，适时升级数据质量监控的手段和方法，确保持续掌握系统数据质量状况，最终达到数据质量的平稳状态，为业务系统提供良好的数据保障。

领域或者是专题数据质量控制内容和方法

摘要你好。从数据管理能力角度分析，数据质量管理策略主要负责质量剖析、评估、清理三项管理内容。在具体实践中，数据质量管理主要分为事件式驱动与主动管理两种模式。事件式驱动适合所有的应用场景，根据实际应用产生的各种数据质量需求均可纳入数据质量管理机制，通过相对固定的流程来解决。主动管理适用的范围相对严格一些，必须有明确的目标导向，以充分利用资源和能力。

目前适合银行的数据质量主动管理主要偏重基础数据和监管报送数据，二者都有明确的要求，能够清晰的制定度量规则，并且整个管理过程也满足数据治理的现状。在数据应用流程中的数据服务、分析、挖掘等工作中，应将数据质量剖析、评估活动纳入正常工作流程，将其中不满足要求的数据问题反馈给数据质量管理人员，纳入闭环工作机制进行处理。

分析数据质量管理对象，首先要重点监控企业现有数据资产的情况，结合数据质量剖析、验证、清理等活动，结合数据分析应用保障数据价值实现；其次，还要充分考虑新数据源的加入，结合元数据相关内容探测数据变化，及时揭示数据质量风险并纳入管理机制。

咨询记录 · 回答于2021-12-09

领域或者是专题数据质量控制内容和方法

你好。从数据管理能力角度分析，数据质量管理策略主要负责质量剖析、评估、清理三项管理内容。在具体实践中，数据质量管理主要分为事件式驱动与主动管理两种模式。事件式驱动适合所有的应用场景，根据实际应用产生的各种数据质量需求均可纳入数据质量管理机制，通过相对固定的流程来解决。主动管理适用的范围相对严格一些，必须有明确的目标导向，以充分利用资源和能力。目前适合银行的数据质量主动管理主要偏重基础数据和监管报送数据，二者都有明确的要求，能够清晰的制定度量规则，并且整个管理过程也满足数据治理的现状。在数据应用流程中的数据服务、分析、挖掘等工作中，应将数据质量剖析、评估活动纳入正常工作流程，将其中不满足要求的数据问题反馈给数据质量管理人员，纳入闭环工作机制进行处理。分析数据质量管理对象，首先要重点监控企业现有数据资产的情况，结合数据质量剖析、验证、清理等活动，结合数据分析应用保障数据价值实现；其次，还要充分考虑新数据源的加入，结合元数据相关内容探测数据变化，及时揭示数据质量风险并纳入管理机制。

阳光跑数据质量控制内容和方法

阳光体育运动”作为提升学生体质健康水平的国家战略，在“互联网+”、“大数据”时代引领下，随着“互联网+”与教育的深度融合，掀起教育领域新的改革浪潮。对高职院校智慧化阳光长跑实践应用及机制模式进行分析，主要有组织实施不精细、软件技术及数据平台薄弱、缺乏有效的监控与引导、监督反馈机制不完善、违纪舞弊和学生课外体育锻炼辍学率较高等问题。基于以上认识并结合实际，本文提出整合教育资源、优化资源配置，健全组织管理体系、创建智能化信息管理与服务平台、建立信息反馈及监督机制、制定引导与激励方案、完善硬件设施及优化健身大环境等建议。构建基于“互联网+教育”的校园智慧化阳光长跑长效应用机制，以期推动高职院校阳光体育运动积极健康发展。

制定激励机制，加强思想引导自各高职院校相继引进校园智能阳光长跑自主管理系统，并积极实施阳光长跑活动方案以来，较多学生处于消极完成状态、应试化迹象显著，缺乏正确认识。学校应完善反馈与评价机制，及时掌握和了解学生思想意向和主观态度，针对学生阳光长跑参与率低、缺失率高以及参与积极主动性低等消极行为意向和主观态度。需加强阳光体育运动健康知识宣传与引导，规避学生产生消极态度，形成良好体育锻炼习惯，培养终身体育锻炼意识，营造良好校园体育文化氛围。完善硬件设施条件，优化健身锻炼大环境场地设施设备等硬件条件不健全，严重阻碍阳光长跑活动开展，易出现安全隐患和运动事故。应统筹建设校园健身场地设施，完善阳光长跑硬件设施等条件、规划专用“跑步绿道”，合理设计长跑路线，创建良好跑步硬件设施环境，营造良好体育锻炼大环境。积极推行阳光体育运动开展，切实保证“阳光长跑”高效运行。

品质DQM全称

DQM的英文全称是Data Quality Management,中文意思是数据质量管理。

数据质量管理（Data Quality Management）

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。

质量评估

由于数据清洗（DataCleaning）工具通常简单地被称为数据质量（Data Quality）工具，其实数据清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、数据清洗、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、制定组织监督审核机制、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。通常数据质量评估和管理评估需通过以下几个维度衡量。