NMCC经分2.0测试方案_数据质量
分布式数据处理系统中的数据质量监测与分析
分布式数据处理系统中的数据质量监测与分析随着大数据技术的快速发展，越来越多的企业开始采用分布式数据处理系统来处理海量的数据，如Apache Hadoop、Apache Spark和Apache Flink等。
这些系统的优点在于能够并行处理大规模数据，但是面临着一个数据质量监测问题。
在处理数据的过程中，数据来源不确定，数据内容繁多，因此数据质量问题是不可避免的，如数据重复、数据丢失、数据错误等。
因此，如何在分布式数据处理系统中有效地监测和管理数据质量是非常重要的。
数据质量监测数据质量监测的目的是识别数据中的任何异常，以及保证数据的准确性、可用性和完整性。
在分布式数据处理系统中，数据质量的监测应该是全面的、实时的。
因此，需要采用以下几种技术：1.数据元数据元数据是数据的描述信息，包括数据来源、数据格式、数据类型、数据大小等信息。
在分布式数据处理系统中，元数据对于数据质量的监测非常重要，可以帮助我们了解数据的来源和运行状况。
2.数据校验数据校验是指在数据传输过程中，通过数据校验的手段对数据进行验证，确保数据的准确和完整性。
在分布式数据处理系统中，数据校验技术包括用于检测数据重复、数据错误、数据丢失等问题的技术。
这些技术可以通过开发适当的算法来进行处理。
3.数据审计数据审计是指对数据进行跟踪、记录和分析，以确保数据的安全和保密。
在分布式数据处理系统中，数据审计技术用于跟踪处理数据的所有操作，以及对所有操作再进行记录，以便进行后续的分析。
数据质量分析在分布式数据处理系统中，要想有效地监测数据的质量，需要对收集到的数据进行分析。
数据质量的分析包括以下三个方面：1.数据统计分析数据统计分析是指对数据进行分类、整理和分解，从而得到数据的各种参数和特征。
通过数据统计分析，我们可以了解数据的分布情况和数据的特点，以便进行优化和改进。
2.数据建模数据建模是指建立数据模型，用于描述和分析数据的特性和模式。
通过使用数据建模技术，我们可以更好地理解数据之间的关系和趋势，以便进行数据分析和预测。
集成测试方案
XXX项目
系统集成测试方案
昆仑银行股份有限公司20XX年XX月XX日
文档修订历史记录
第II页
目录
1概述 (1)
1.1目的 (1)
1.2背景 (1)
1.3参考文档 (1)
2测试范围 (1)
2.1测试范围 (1)
2.2完成准则 (1)
3测试资源 (2)
3.1测试环境 (2)
3.2测试工具 (2)
3.3测试人员 (2)
4测试详细计划及分工 (3)
5测试风险 (3)
1概述
1.1目的
【本文的编写目的和测试目的】
1.2背景
【描述项目的背景。
】
1.3参考文档
【描述本次测试所需要参考的文档。
】
2测试范围
2.1测试范围
【描述本次测试的测试范围，列示出被测试的需求清单，可以采用附件形式。
】2.2完成准则
➢功能模块覆盖率=100%；
➢测试需求覆盖率〉=100%；
➢测试用例执行通过率〉=90%
➢缺陷修复率>=90%
➢验收测试报告审核通过，并且备案
1
3测试资源
3.1测试环境
【下表是测试项目所需的基本软硬件资源，可以补充内容，如果有测试环境拓扑图，也可以补充。
】
3.2测试工具
【本次测试将使用的工具。
】
3.3测试人员
2
4测试详细计划及分工
【分解测试工作，计划工作量、时间、人员，建议将详细的Project进度计划列在此处。
】
5测试风险
【此处描述测试任务可能遇到的风险，以及规避的方法。
】
3。
数据处理中的数据质量标准和测评方法(四)
数据处理中的数据质量标准和测评方法数据是当今社会的核心驱动力之一，它支撑着各行各业的发展和决策。
然而，数据的质量问题却是一个长期存在的难题。
在数据处理过程中，如何确保数据的准确性、完整性和一致性成为了亟待解决的问题。
因此，制定数据质量标准并采用合适的测评方法显得尤为重要。
1. 数据质量标准数据质量标准是对数据质量的要求和指标的规范化定义。
它对数据的准确性、完整性、一致性、时效性等方面进行评估，为数据质量的提升提供了方向和参考。
以下是一些常见的数据质量标准：（1）准确性：数据的准确性是指数据与事实真实程度之间的匹配程度。
准确性可以通过比对多个数据源、人工核实以及数据清洗和验证等手段来评估。
例如，在销售数据中，如果某产品的销售数量与实际销售情况相差较大，就说明存在准确性问题。
（2）完整性：数据的完整性是指数据是否涵盖了应有的信息，并且不存在遗漏的情况。
完整性可以通过验证所需字段是否有值、数据记录是否齐全等方法来进行评估。
例如，在客户数据中，如果必要的联系信息（如电话号码）没有填写，就会影响数据的完整性。
（3）一致性：数据的一致性是指数据在不同数据源、不同时间和不同维度下的一致性。
一致性可以通过比对不同数据源的数据、检查数据之间的逻辑关系等方式进行评估。
例如，在员工数据中，如果同一员工的部门信息在不同数据源中存在差异，就说明存在一致性问题。
（4）时效性：数据的时效性是指数据更新和发布的时效性。
时效性可以通过记录数据的更新时间、数据传输的延迟等方式进行评估。
例如，在金融数据中，如果股票价格的数据更新较慢，就会影响数据的时效性。
2. 数据质量测评方法为了保证数据质量符合标准，评估数据质量水平成为了必要的环节。
以下是一些常见的数据质量测评方法：（1）数据抽样：数据抽样是一种常用的数据质量测评方法。
通过抽取数据样本，对其进行验证和分析，可以评估数据的准确性、完整性和一致性等。
例如，从销售数据中随机抽取一部分数据，与实际销售情况进行比对，来评估数据的准确性。
【品质管理资料】NMCC经分20系统总体设计说明书_数据质量精品版
内蒙古移动经营分析系统2.0 集团客户系统总体设计说明书2008年10月本文档及其所含信息为机密材料并且由中国移动集团公司和NCR（中国）有限公司共同拥有。
本文档中的任何部分未经中国移动集团和NCR（中国）有限公司书面授权，不得将材料泄露给第三方,也不得以任何手段、任何形式进行复制与传播Copyright © 2006 NCR版权保留所有的权利目录S1综述 (3)1.1编写目的 (3)1.2读者对象 (3)1.3参考资料 (3)2系统总体架构 (4)2.1数据集市数据质量管理方案 (4)2.2其他模块说明 (4)2.3数据质量的交互方式 (4)2.4FTP的轮询方式 (5)3系统软硬件总体结构 (3)3.1硬件技术结构 (3)3.2软件技术结构 (3)4技术设计 (3)4.1术语说明 (3)4.2一般结构 (10)4.3建议的结构 (11)5数据质量检查互交格式定义 (14)6平台设计 (14)6.1设计原则 (13)6.2系统数据接口 (15)6.3数据转换 (17)6.4数据加载 (17)7数据模型 (17)7.1逻辑数据模型 (17)7.2物理数据模型 (17)7.3数据模型管理 (18)1综述1.1 编写目的编写本功能规格说明书的目的，主要是对内蒙移动数据质量管理系统建设项目的总体设计思想、功能的明确阐述；使用户和软件开发者双方对数据质量管理系统的功能点有一个共同的理解，为开展数据质量管理系统的开发工作提供指导，保证系统功能满足集团要求和用户需要。
1.2 读者对象本文档适合于以下人员阅读和参考：开发、测试人员。
业务开发人员。
系统分析师。
系统架构师。
1.3 参考资料《中国移动省级经营分析系统规范总册v2.0》《中国移动省级经营分析系统数据质量管理系统业务技术规范v2.0.doc》2系统总体架构2.1 数据集市数据质量管理方案2.2 其他模块说明数据接口：是为了保证数据的结构、意义、编码、保持一致。
数据质量核查执行说明
数据质量核查执行说明1. 背景在现代数据驱动的业务环境中，数据质量对于企业的决策和运营至关重要。
因此，对数据进行定期的质量核查是保障企业数据准确性和完整性的必要步骤。
本文档旨在提供数据质量核查的执行说明，帮助团队有效进行数据质量核查工作。
2. 目标本次数据质量核查的主要目标是发现和纠正数据质量问题，确保数据的准确性、一致性和完整性。
同时，通过数据质量核查可以提高数据的可信度和可用性，为后续的数据分析和决策提供可靠的基础。
3. 数据质量核查步骤步骤一：明确核查范围和目标在进行数据质量核查之前，首先需要明确核查的范围和目标。
核查范围包括数据所涉及的表、字段或数据集，核查目标包括发现数据缺失、数据错误、数据不一致等问题。
步骤二：制定核查计划在进行数据质量核查之前，应制定详细的核查计划。
核查计划需要包括核查的时间安排、核查的具体步骤和流程、核查所需的工具和资源等信息。
核查计划还需与相关团队进行沟通和确认，确保各方对核查计划有清晰的了解和共识。
步骤三：收集和准备核查数据在进行数据质量核查之前，需要收集和准备核查所需的数据。
数据收集可以通过数据提供方的接口或数据库等方式进行。
在收集数据的过程中，应注意确保数据的完整性和准确性，并确保数据的安全性和合规性。
步骤四：执行数据质量核查在准备好核查数据之后，可以开始执行数据质量核查。
核查的具体方法和技术可以根据实际情况进行选择。
常用的数据质量核查方法包括数据统计分析、数据比对和数据异常检测等。
在执行核查的过程中，应记录核查所使用的方法和技术，并保留核查过程中产生的相关数据和结果。
步骤五：分析核查结果并生成报告在完成数据质量核查之后，需要对核查结果进行分析和整理，并生成核查报告。
核查报告应包括核查的目标、方法和步骤、核查结果以及问题的分析和解决方案等内容。
核查报告应以清晰的方式呈现，并可供相关人员进行查阅和参考。
4. 注意事项在进行数据质量核查的过程中，需要注意以下事项：•保护数据安全：在收集和处理数据的过程中，要保证数据的安全性和合规性，防止数据泄露和滥用的风险。
数据达标实施方案
数据达标实施方案一、背景分析。
随着信息化时代的到来，数据已经成为企业运营和发展的重要资源。
然而，随着数据量的不断增加，数据质量的问题也日益突出。
数据质量不达标会对企业的决策和运营产生严重影响，因此，制定数据达标实施方案显得尤为重要。
二、目标确定。
1. 提高数据质量，确保数据的准确性和完整性。
2. 优化数据管理流程，提高数据管理效率。
3. 建立健全的数据质量监控体系，及时发现和解决数据质量问题。
三、实施步骤。
1. 数据质量评估。
首先，对现有数据进行全面评估，包括数据的准确性、完整性、一致性、及时性等方面。
通过数据质量评估，找出数据存在的问题和不足之处。
2. 制定数据质量标准。
根据数据质量评估的结果，制定数据质量标准，明确数据应该达到的质量要求。
同时，建立数据质量管理指标体系，对数据质量进行量化评估。
3. 数据采集和清洗。
对数据采集和清洗流程进行优化，确保数据的准确性和完整性。
建立数据采集规范和数据清洗流程，规范数据的录入和清洗过程。
4. 数据管理流程优化。
优化数据管理流程，建立健全的数据管理体系。
包括数据的存储、备份、共享、权限管理等方面，确保数据的安全和可靠性。
5. 数据质量监控。
建立数据质量监控体系，定期对数据进行监控和评估。
及时发现数据质量问题，采取相应的措施进行修复和改进。
6. 建立数据质量保障机制。
建立数据质量保障机制，明确数据质量管理的责任和权限。
同时，加强对数据质量管理人员的培训和考核，提高数据质量管理水平。
四、实施效果评估。
建立数据达标实施方案的效果评估机制，定期对数据质量进行评估和监控。
通过数据质量评估结果，及时调整和改进数据达标实施方案，确保数据质量达到预期目标。
五、总结。
通过以上实施步骤，可以有效提高企业数据质量，优化数据管理流程，建立健全的数据质量监控体系，确保数据的准确性和完整性。
数据达标实施方案的成功实施将为企业的发展提供有力支持，提升企业的竞争力和可持续发展能力。
能源数据质量实施方案
能源数据质量实施方案一、前言。
能源数据质量的提高对于能源行业的发展具有重要意义。
优质的能源数据可以为政府决策、企业经营和公众生活提供准确、可靠的支持。
因此，制定能源数据质量实施方案，对于推动能源行业发展具有重要意义。
二、能源数据质量现状分析。
当前，我国能源数据质量存在一些问题。
首先，数据采集方式不够科学、规范，导致数据的准确性无法得到保障。
其次，数据存储和管理不够规范，容易出现数据丢失、错乱等情况。
再者，数据监测和评估手段不够完善，无法及时发现数据质量问题并进行修复。
综合来看，我国能源数据质量亟待提高。
三、能源数据质量实施方案。
1. 完善数据采集方式。
针对能源数据采集方式不够科学、规范的问题，可以采取以下措施，建立科学的数据采集标准，明确数据采集的时间、地点、方法等；推广先进的数据采集技术，如传感器、遥感等技术，提高数据采集的准确性和效率；加强对数据采集人员的培训，提高其专业水平和数据采集意识。
2. 规范数据存储和管理。
针对数据存储和管理不够规范的问题，可以采取以下措施，建立完善的数据存储和管理制度，规范数据的存储、备份、更新等流程；采用先进的数据管理系统，提高数据的安全性和可靠性；加强对数据管理人员的管理和监督，确保数据的完整性和准确性。
3. 完善数据监测和评估手段。
针对数据监测和评估手段不够完善的问题，可以采取以下措施，建立健全的数据监测和评估体系，包括数据监测指标、监测方法、监测周期等；推广先进的数据监测和评估技术，如大数据分析、人工智能等技术，提高数据监测和评估的准确性和及时性；加强对数据监测和评估结果的分析和应用，为决策提供可靠的数据支持。
四、结语。
能源数据质量实施方案的制定和落实，对于提高我国能源数据质量具有重要意义。
我们应该充分认识到能源数据质量对于能源行业的重要性，积极推动能源数据质量实施方案的落实，为能源行业的可持续发展提供有力支撑。
希望各方能共同努力，推动能源数据质量不断提高，为我国能源行业的发展做出积极贡献。
区统计数据质量检查工作实施方案
区统计数据质量检查工作实施方案数据质量检查是企业保障数据准确性和可靠性的重要环节，有助于提高数据分析的准确性和决策的科学性。
为了实施数据质量检查工作，需制定一套详细的实施方案，以确保质量检查的顺利进行。
下面是一个包含1200字以上的区域统计数据质量检查工作的实施方案。
一、背景和目标二、任务和职责在实施数据质量检查工作时，需要明确每个人的任务和职责。
例如，数据质量检查员负责对数据进行核实和比对，数据管理员负责维护和更新数据，报告编制人负责生成数据质量报告等。
每个成员都必须清楚地知道自己的责任，并与其他团队成员密切合作，确保数据质量检查工作的顺利进行。
三、数据质量检查方法选择适当的数据质量检查方法对于确保数据质量非常重要。
在这个区域统计数据质量检查工作的实施方案中，可以采用以下方法：1.数据抽样：根据数据量的大小和时间限制，选择适当的抽样方法。
随机抽样可帮助减少个别数据的影响，并提供整体数据质量的估计。
2.数据比对：将源数据与目标数据进行比对，确保数据的一致性和准确性。
比对的方法可以包括数据字段比对、数据记录比对等。
3.数据审查：对数据进行仔细的审查，发现数据异常或错误。
审查可以涉及审核数据输入过程、数据源和数据处理程序等。
4.数据纠正：在发现数据问题后，采取适当的纠正措施。
这可能包括追溯数据错误的原因，修正错误的数据，并重新确认数据的准确性。
四、数据质量指标和标准在实施数据质量检查工作时，需要明确数据质量的指标和标准。
这些指标和标准可以基于业务需求和数据类型来确定，例如数据准确性、数据完整性、数据一致性等。
通过制定明确的指标和标准，可以进行相应的检查和评估，并对数据质量进行单独的区分。
五、数据质量报告和改进措施在数据质量检查工作结束后，需要生成数据质量报告，并提出相应的改进措施。
报告应包括数据质量问题的分析、原因的探讨以及改进措施的建议。
改进措施可以包括完善数据录入过程、加强数据校验、提供员工培训等。
数据处理中的数据质量标准和测评方法(二)
数据处理中的数据质量标准和测评方法引言：数据处理在如今的信息时代中占据着重要的地位，而数据的质量则成为了数据处理的核心问题。
数据质量的标准和测评方法对于保证数据的准确性和可靠性至关重要。
本文将探讨数据处理中的数据质量标准和测评方法，并进一步探讨其应用和意义。
一、数据质量的定义数据质量是指数据与其预期用途相符合的程度。
换句话说，数据质量高意味着数据的准确性、完整性、一致性和合法性都较高。
数据质量的标准和测评方法的制定与实施，能够帮助数据处理人员更好地识别和解决数据质量问题。
二、数据质量标准1. 准确性(Accuracy)：数据准确性是指数据与实际情况的符合程度。
一个准确的数据意味着它与实际事件或事物相匹配。
在数据处理中，我们通常需要运用各种算法和技术来保证数据的准确性，例如数据清洗、去重和异常值检测等。
2. 完整性(Integrity)：数据完整性指的是数据的完备性和没有缺失的情况。
一个完整的数据集意味着其中的数据项没有缺失或遗漏。
确保数据的完整性是数据质量管理的重要方面，可以通过定期进行数据检查、数据校验和数据备份等方式来实现。
3. 一致性(Consistency)：数据一致性是指数据在不同时间和位置都具有相同的含义和值。
在数据处理中，保证数据的一致性对于保证数据质量至关重要。
数据一致性可以通过进行数据清洗、数据规范化和数据合并等方式来实现。
4. 合法性(Legitimacy)：数据合法性是指数据的来源合法且合规的情况。
在数据处理中，我们需要确保数据的来源可靠、真实和合法，避免使用非法或不可信的数据。
数据合法性的标准和测评方法包括数据源认证、数据验证和数据审计等。
三、数据质量测评方法1. 数据采样(Sampling)：数据采样是一种常用的数据质量测评方法，通过对数据集中的样本进行抽样分析，可以对整个数据集的质量状况进行评估。
数据采样可以采用随机抽样、分层抽样等方式，确保所选样本具有代表性。
2. 数据统计(Statistical analysis)：通过统计分析数据集中的各项指标和特征，可以确定数据的质量水平。
2023年主要数据质量检查实施方案
2023年主要数据质量检查实施方案一、背景随着信息化程度的逐渐提高，数据已成为企业和组织日常运营的重要资源。
在信息化的浪潮下，企业和组织所拥有的数据呈现急速增长的趋势，数据质量的好坏直接影响到企业的决策和运营效率。
因此，加强对数据质量的检查和评估成为了当务之急。
二、目标本次数据质量检查的主要目标如下：1. 确保数据准确性：保证数据的真实、客观、准确，以确保数据在决策、分析和评估中的有效性。
2. 确保数据完整性：保证数据的完整性，即完整覆盖相关业务和功能的数据，以避免数据丢失或遗漏带来的风险。
3. 确保数据及时性：保证数据的及时性，及时更新数据并保持与实际情况的相符，以确保数据在决策、运营和服务中的实时性。
4. 确保数据一致性：确保数据的一致性，即不同系统、部门和地点的数据能够保持一致和有效。
5. 确保数据安全性：保护数据的机密性和完整性，防止数据被非法访问、篡改或损坏。
三、实施方案1. 确定数据质量检查的范围和目标：明确需要检查的数据类型、数据源、数据存储和数据使用的范围，并确定检查的具体目标和要求。
2. 制定数据质量检查的指标和标准：制定一系列标准和指标，包括数据准确性、数据完整性、数据及时性、数据一致性和数据安全性等，在此基础上，为每个指标设定具体的衡量标准和评价方法。
3. 设计数据质量检查的流程和方法：根据指标和标准，设计数据质量检查的具体流程和方法，包括数据采集、数据校验、数据比对和数据分析等环节，涉及的技术和工具需要进行评估和选择。
4. 实施数据质量检查的工作：根据设计的流程和方法，进行数据质量检查的实际工作，包括对数据进行采集、清理、验证和分析等，确保检查工作的准确性和有效性。
5. 分析数据质量检查的结果：对数据质量检查的结果进行分析，并根据结果进行问题的定位和解决，为数据质量的改进和提升提供依据。
6. 制定数据质量改进计划：根据数据质量检查的结果和分析，制定相应的数据质量改进计划，包括对数据质量问题的整改和改进措施的制定，以确保数据质量的稳步提升。
数据质量工作方案模板
数据质量工作方案模板1. 引言数据质量是指数据的准确性、完整性、一致性、有效性和可靠性程度。
高质量的数据对于企业决策和运营至关重要。
本方案旨在提供一套数据质量工作方案，以确保数据在整个生命周期中保持高质量。
2. 目标本方案的目标是建立一个有效的数据质量检查和改进流程，以确保数据的准确性和完整性，在数据的收集、存储、处理和分析过程中遵循一致的标准和规则。
3. 数据质量检查流程3.1 数据收集阶段- 确定数据收集的目标和需求，并定义所需的数据类别和指标。
- 使用合适的数据采集方法，确保数据的准确性和完整性。
- 对数据进行初步的清洗和筛选，排除无效数据。
3.2 数据存储阶段- 确保数据存储系统的可靠性和安全性，防止数据丢失、泄露。
- 设计合理的数据存储结构，以便后续的数据查询和分析。
- 实施数据备份和恢复策略，防止因系统故障或灾难导致数据损失。
3.3 数据处理阶段- 设计和实施数据处理流程，确保数据的一致性和准确性。
- 对数据进行验证和校验，检查数据的有效性和完整性。
- 采用合适的数据清洗和转换方法，去除重复数据和错误数据。
3.4 数据分析阶段- 确定数据分析的目标和方法。
- 对数据进行统计和分析，以发现潜在的问题和机会。
- 对分析结果进行验证和解释，以支持决策和行动。
3.5 数据质量监控阶段- 定期监控数据的质量指标，检查数据的准确性和一致性。
- 设计和实施数据质量评估方法，对数据进行定量和定性评估。
- 及时发现和解决数据质量问题，防止数据质量下降对业务的影响。
4. 数据质量改进措施4.1 数据质量度量和指标- 定义数据质量度量和指标，从准确性、完整性、一致性、有效性和可靠性等方面评估数据质量。
- 建立数据质量评估模型，对数据进行定量的质量评估。
4.2 数据质量监控系统- 设计和实施数据质量监控系统，定期对数据进行质量监测。
- 建立异常检测和告警机制，及时发现和解决数据质量问题。
4.3 数据质量培训和意识提升- 培训数据质量相关知识和技能，提高员工对数据质量的重视和意识。
数据质量检查工作计划范文
数据质量检查工作计划范文1. 背景及目的数据在现代社会中扮演着至关重要的角色，对于企业、组织甚至个人来说，数据的准确性、可靠性是保障业务顺利进行的重要基础。
因此，进行数据质量检查工作是至关重要的。
本文将针对数据质量检查工作制定详细的计划，以保障数据的准确性和可靠性。
2. 目标- 确保数据的完整性、准确性和可靠性；- 确保数据质量符合相关行业标准；- 发现并解决数据中存在的问题和潜在风险；- 建立完善的数据质量检查与管理机制。
3. 工作内容3.1 制定数据质量检查标准首先，需要制定数据质量检查的标准和评估指标。
这些标准和指标应当涵盖数据的完整性、准确性、一致性、时效性、可用性等方面。
同时，还需要考虑到不同数据类型的特点，根据实际情况进行适当调整和完善。
3.2 制定数据质量检查流程建立数据质量检查的流程，包括数据收集、数据验证、数据清洗、数据整合、数据分析等环节。
确保每一个环节都能够有明确的指导和操作规范。
3.3 数据检查工具选择根据实际情况选择合适的数据检查工具，这些工具可以是数据清洗软件、数据质量评估工具、数据可视化工具等。
确保选用的工具能够满足数据质量检查的需求，并且能够提供准确的检测结果和分析报告。
3.4 数据检查人员培训对数据质量检查人员进行培训，使其能够熟练掌握数据检查工具的使用方法，了解数据质量检查的标准和流程，并具备数据分析和问题解决的能力。
3.5 数据质量检查实施根据制定的标准和流程，对数据进行质量检查，及时发现数据中存在的问题和潜在风险，并做出相应的处理和改善措施。
3.6 数据质量问题解决对于检查中发现的数据质量问题，需要及时进行解决和改善。
确保数据质量能够达到预期的标准要求。
3.7 数据质量结果反馈将数据质量检查的结果反馈给相关部门和人员，使其了解数据质量的情况，并对数据质量进行进一步的改进和管理。
4. 时间安排数据质量检查工作的时间安排应当充分考虑到实际情况和工作量的大小。
需要根据不同的数据类型、数据量和数据质量检查的复杂程度，进行合理的时间安排。
2022年主要数据质量检查实施方案
2022年主要数据质量检查实施方案根据《国家统计局办公室—开展“三上”企业基本情况和主要数据核查工作_》、《省统计局—开展主要数据质量检查_》和《市统计局—开展主要数据质量检查_》精神，结合我区实际,特制定本方案。
一、检查范围全区范围内规模以上工业企业、限额以上批发零售企业、限额以上住宿餐饮企业、有资质的建造企业、房地产开辟企业、固定资产投资项目。
二、检查内容（一）__年度和今年一季度企业上报数据（工业总产值和主营业务收入、批发零售业商品销售额、住宿餐饮业营业额、建造业总产值、房地产投资完成额、固定资产投资完成额）与企业原始记录、统计台账衔接情况。
（二）企业上报数据与企业财务表相关数据衔接情况。
（三）企业上报数据与专业数据库相关数据衔接情况。
（四）主要统计数据质量控制、评估制度的执行情况。
（五）“三上”企业和房地产开辟经营企业的专业字典库与___库进行比对并适时更新情况；各项统计调查使用统一的—库作为调查单位库或者抽样框情况。
三、一领导区统计局成立由局长许泽华同志为组长，其他领导成员为副组长，工业科、综合科、投资科和法制科负责人为成员的工作指导组,负责—和指导全区主要数据质量检查工作。
工作指导组的__协调工作由区统计局法制科负责。
检查对象的主要数据质量检查，分别由区统计局工业科、综合科、投资科负责具体实施。
基本单位—库建设与使用情况检查由综合科负责具体实施。
四、检查步骤检查工作分为计划布置、自查自纠、调研检查和整改提高四个阶段进行：（一）计划布置阶段（__月——日前）各乡镇、有关部门成立主要数据质量检查工作指导组，负责本乡镇、本部门数据质量检查工作—和指导工作。
结合本乡镇、本部门实际，研究制定数据质量检查工作计划和实施方案，部署本乡镇、本部门数据质量检查工作。
（二）自查自纠阶段（——月—日至—月——日）各乡镇、有关部门对照检查内容，—检查对象并在本单位内部开展自查自纠，做到自查工作全覆盖，不留空白。
2023年科技专项统计数据质量核查方案
一、引言2023年科技专项统计数据质量核查是当前科技统计工作中的一项重要任务。
科技专项统计数据是反映国家科技发展水平和科技政策效果的重要依据，因此数据质量的核查至关重要。
为了保证数据的准确性和可靠性，我们制定了以下的科技专项统计数据质量核查方案，以确保科技统计工作的科学合理性。
二、核查目标1.核查科技专项统计数据的真实性和客观性，确保数据准确反映科技发展的实际情况。
2.核查科技专项统计数据的完整性和内在逻辑的合理性，避免数据的遗漏和矛盾。
3.核查科技专项统计数据的一致性和时效性，保证数据的时效和准确度。
三、核查内容1. 数据真实性的核查对收集的科技专项统计数据进行实地调查和核实，确保数据来源的真实性和可靠性，并对数据进行交叉验证。
2. 数据完整性的核查对数据的完整性进行全面排查，发现并补全数据的短板，避免数据的遗漏和不完整现象。
3. 数据内在逻辑的合理性核查对数据进行逻辑分析，确保数据之间的相互衔接和内在的逻辑关系，避免数据之间的矛盾和不合理的情况。
4. 数据时效性和一致性的核查对数据的时效性进行检查，确保数据能够及时反映科技发展的最新情况，并对各项数据进行横向和纵向比较，保证数据的一致性。
四、核查方法1. 实地调查采用走访、问卷调查等实地调查方法，对数据来源进行实地核实，确保数据的真实性和客观性。
2. 数据比对对不同来源的数据进行比对，发现并排除数据之间的差异和矛盾，确保数据的一致性和准确性。
3. 逻辑分析运用科学的逻辑分析方法，对数据进行逻辑推理和验证，确保数据的内在逻辑的合理性。
4. 专家评审邀请相关领域的专家进行数据的评审和审查，提出改进建议和意见，确保数据的科学性和可靠性。
五、核查流程1. 制定核查计划在规定时间内制定数据核查计划，明确核查的主要内容、方法和流程。
2. 数据采集与整理对科技专项统计数据进行集中采集和整理，构建科技统计数据库。
3. 数据核查采用各种核查方法对数据进行核查，确保数据的准确性和完整性。
ncount质控标准
ncount质控标准nCount质控标准概述nCount技术是一种先进的核酸定量方法，可提供准确且可靠的核酸浓度和质量测量。
为了确保nCount数据的质量和可信度，制定了严格的质控标准。
遵循这些标准至关重要，以确保实验结果的准确性和可靠性。
样品准备样品纯度：核酸样品必须纯化以去除杂质，例如蛋白质和酚类化合物。
这可确保准确的定量，因为这些杂质会干扰荧光信号。
样品稀释：核酸样品应稀释到适当的浓度，以便与nCount标准曲线相匹配。
稀释应使用无核酸酶水或TE缓冲液制备。
标准曲线：每次实验都应使用已知浓度的核酸标准品制备标准曲线。
标准曲线用于将荧光信号转换为核酸浓度。
设备校准仪器校准：nCount仪器应定期进行校准，以确保其准确性和精密度。
校准程序应按照制造商的说明进行。
试剂验证：所使用的试剂（例如荧光染料和酶）应验证其质量和性能。
这可确保试剂不会影响实验结果。
实验程序反应条件：反应条件（例如温度、时间和试剂浓度）应严格控制，以确保反应的完整性和一致性。
反应混合物：反应混合物应小心制备，确保准确加入所有试剂。
反应体积和样品浓度应根据制造商的说明进行优化。
数据采集：荧光信号应使用合适的仪器进行采集。
仪器设置（例如激发和发射波长）应根据制造商的建议进行优化。
数据分析标准曲线拟合：使用适当的数学模型（例如线性回归）对标准曲线进行拟合。
拟合优度应评估以确保准确性。
样品浓度计算：通过将样品荧光信号与标准曲线进行比较，计算核酸浓度。
计算应根据制造商的说明进行。
质量控制检查：应实施质量控制检查以验证实验结果。
这可能包括重复测量、使用不同的引物或探针以及与其他技术（例如紫外分光光度法）进行比较。
报告和记录实验记录：所有实验步骤和结果应详细记录。
这包括样品制备、仪器设置、数据采集和数据分析。
报告结果：实验结果应以清晰简洁的方式报告。
报告应包括核酸浓度、质量控制检查和任何需要注意的事项。
遵守质控标准的重要性遵循nCount质控标准对于确保实验结果的准确性和可靠性至关重要。
等级保护2.0 大数据组件基线要求-概述说明以及解释
等级保护2.0 大数据组件基线要求-概述说明以及解释1.引言1.1 概述等级保护2.0是一种用于保护数据安全的技术和方法。
随着信息技术的发展，数据安全问题日益凸显，各种数据泄露和安全漏洞频频发生，因此提高数据安全保护的等级和标准显得尤为重要。
等级保护2.0基于大数据技术，通过对大数据组件进行基线要求，提高了数据安全性和可靠性。
本文将介绍等级保护2.0的概念和原理，以及大数据组件基线要求的概述和实施方法。
通过深入分析和讨论，希望能够为数据安全保护工作提供一些新的思路和方法。
愿意与读者分享关于大数据安全保护的最新信息和发展趋势，为数据安全保护工作做出更大的贡献。
文章结构部分的内容应包括本文的组织结构，以及各个部分的内容和关系。
这一部分旨在让读者对整篇文章有一个清晰的概念，便于理解和阅读。
具体内容如下:1.2 文章结构本文共分为三个部分，分别是引言、正文和结论。
- 引言部分主要包括概述、文章结构和目的。
概述部分介绍了本文要讨论的主题内容，文章结构部分说明了本文的组织结构，目的部分则阐述了本文撰写的目的和意义。
- 正文部分主要分为等级保护2.0介绍、大数据组件基线要求概述和大数据组件基线要求实施方法三个小节。
其中，等级保护2.0介绍部分介绍了等级保护2.0的背景和重要性，大数据组件基线要求概述部分列出了大数据组件基线要求的基本内容，大数据组件基线要求实施方法部分详细说明了如何在实际工作中落实大数据组件基线要求。
- 结论部分包括总结、展望和结语。
总结部分对本文的主要内容进行总结归纳，展望部分展望了等级保护2.0和大数据组件基线要求未来的发展方向，结语部分为本文的结束语。
1.3 目的本文旨在介绍等级保护2.0下大数据组件基线要求的相关内容，从而帮助读者了解如何在大数据环境中有效保护数据安全。
通过详细讨论大数据组件基线要求的概念、实施方法和重要性，读者可以深入了解这一领域的知识，提升数据安全保障的能力。
同时，本文也旨在为行业从业者和决策者提供指导，帮助他们在实践中更好地遵守安全规范，提高数据处理和存储过程的安全性，保护用户隐私和敏感信息。
数据处理中的数据质量标准和测评方法(三)
数据处理中的数据质量标准和测评方法1. 引言在当今数据驱动的时代中，数据质量的重要性愈发凸显。
无论是企业的决策支持，还是科学研究的依据，良好的数据质量是必不可少的。
本文将探讨数据处理中的数据质量标准和测评方法，旨在帮助读者全面了解并正确处理数据质量问题。
2. 数据质量标准数据质量标准是衡量数据质量的指标体系。
常见的数据质量标准包括准确性、完整性、一致性、可靠性和时效性。
准确性准确性是数据质量的核心要求，指数据与现实世界事物之间的一致性。
数据准确性的高低直接影响到决策的准确性和可靠性。
完整性完整性衡量了数据集合中有多少信息是完整无缺的。
完整的数据意味着没有遗漏或错误的数据项。
一致性一致性指的是数据在不同数据源和存储介质中的一致性。
不同的数据源中数据的命名一致性和定义一致性是衡量一致性的重要指标。
可靠性可靠性是指数据所反映的现象、事件或者事务是否真实可信。
数据的可靠性考虑了数据生成和传输过程中的错误率以及后续的数据更新等因素。
时效性时效性是指数据在特定时间范围内反映变化的速度。
时效性更好的数据能够更准确地反映现实世界中的变化。
3. 数据质量测评方法数据质量测评方法是评估数据质量的手段，能够帮助我们定量地衡量数据质量，并进一步采取相应的改进措施。
数据抽样数据抽样是指从数据集合中选取一小部分数据进行测评，以代表整个数据集合。
通过抽样得到的数据，我们可以分析其质量指标，进一步评估数据的质量。
数据分析数据分析是利用统计学和机器学习等方法，对数据进行挖掘和分析，以发现其中的规律和异常。
通过对数据分析，我们可以了解数据的分布情况以及异常值的存在，从而评估数据质量。
数据对比数据对比是将同一或相似的数据进行比较和检验，以发现其中的差异和错误。
通过数据对比可以找出数据源之间的一致性问题，并进一步修复数据。
数据核验数据核验是通过与现实情况的比对，验证数据的准确性和可靠性。
数据核验常常需要依赖已知的真实数据或者其他权威数据进行比对，以获得数据真实性的保证。
数据处理中的数据质量标准和测评方法(九)
数据处理中的数据质量标准与测评方法在当今信息化的时代，数据处理已经成为了各个行业不可或缺的一部分。
然而，随着数据量的不断增加和数据来源的多样化，保证数据质量却成为了一个非常重要的问题。
只有通过制定科学的数据质量标准和有效的测评方法，才能保证数据的准确性和可靠性。
本文将围绕数据处理中的数据质量标准与测评方法，进行探讨与分析。
一、数据质量标准的制定数据质量标准是评判数据质量高低的依据，是数据处理的基础。
数据质量标准的制定应当基于以下几个方面进行考虑。
1.准确性：准确性是数据质量的核心要素之一。
准确的数据能够使决策更加科学和准确，而错误或不准确的数据会引发错误的决策。
因此，在制定数据质量标准时，需要明确数据的准确性要求，并采取相应的措施，如人工核对、数据校验等，保证数据的准确性。
2.完整性：完整性是指数据是否包含了所有必要的信息。
数据的不完整会影响到后续分析的准确性和可靠性，因此在制定数据质量标准时，需要确保数据的完整性。
这涉及到数据采集、存储和传输等环节的规范，以及对数据缺失进行合理的填充和补全。
3.一致性：一致性是指数据在不同场景下保持一致的特性。
数据的一致性问题可能会导致数据分析中的不一致结果，降低数据的可信度。
因此，在制定数据质量标准时，要考虑数据的一致性问题，确保数据在不同系统之间的一致性，避免数据冲突和重复。
4.可靠性：可靠性是指数据能否被正确解释和应用的程度。
数据质量的可靠性关系到数据处理结果的准确性和可信度。
在制定数据质量标准时，需要确保数据来源的可靠性和数据采集方法的科学性，以及建立合理的数据质量控制机制，提升数据的可靠性。
5.时效性：时效性是指数据的更新频率和及时性。
随着时间的流逝，数据会发生变化，因此及时更新数据对于数据处理非常重要。
在制定数据质量标准时，要明确数据的更新周期和更新方式，确保数据的时效性。
二、数据质量测评方法数据质量测评是评估数据质量水平的重要方法，可以帮助发现数据质量问题和薄弱环节，从而提升数据处理效率和准确性。
NMCC经分20系统总体设计说明书_数据质量
NMCC经分20系统总体设计说明书_数据质量内蒙古移动经营分析系统2.0集团客户系统总体设计讲明书2008年10月同时由中国移动集团公司和NCR（中国）有限公司共同拥有。
本文档中的任何部分未经中国移动集团和NCR（中国）有限公司书面授权，不得将材料泄露给第三方,也不得以任何手段、任何形式进行复制与传播Copyright ©2006 NCR版权保留所有的权益目录s1 综述31.1 编写目的31.2 读者对象31.3 参考资料32 系统总体架构42.1 数据集市数据质量治理方案4 2.2 其他模块讲明42.3 数据质量的交互方式42.4 FTP的轮询方式53 系统软硬件总体结构23.1 硬件技术结构23.2 软件技术结构34 技术设计24.1 术语讲明24.2 一样结构104.3 建议的结构115 数据质量检查互交格式定义146 平台设计146.1 设计原则126.2 系统数据接口156.3 数据转换176.4 数据加载177 数据模型177.1 逻辑数据模型177.2 物理数据模型177.3 数据模型治理18综述编写目的编写本功能规格讲明书的目的，要紧是对内蒙移动数据质量治理系统建设项目的总体设计思想、功能的明确阐述；使用户和软件开发者双方对数据质量治理系统的功能点有一个共同的懂得，为开展数据质量治理系统的开发工作提供指导，保证系统功能满足集团要求和用户需要。
读者对象本文档适合于以下人员阅读和参考：开发、测试人员。
业务开发人员。
系统分析师。
系统架构师。
参考资料《中国移动省级经营分析系统规范总册v2.0》《中国移动省级经营分析系统数据质量治理系统业务技术规范v2.0.do c》系统总体架构数据集市数据质量治理方案其他模块讲明数据接口：是为了保证数据的结构、意义、编码、保持一致。
数据质量治理：确保从数据源抽取的数据质量。
数据模型：包括逻辑数据模型和物理数据模型。
数据质量的交互方式交互的频率准时时提供交互的方式Ftp文件轮询交互的格式交互的格式为XML，具体的格式和讲明由Teradata提供FTP轮询方式系统软硬件总体结构硬件总体结构产品型号产品名称配置数量厂家及讲明NCR5450 数据仓库服务器92TB（裸盘）16节点NCR/生产系统NCR5380 数据仓库服务器12TB（裸盘）5节点NCR/生产系统NCR5350 数据仓库服务器9TB（裸盘）3节点NCR/生产系统小计：103TB（热备）22节点NCR/生产系统L700 磁带库8个LTO1驱动器1台NCR-Library SL500 磁带库18个LTO3驱动器1台NCR-LibraryIBM P460 ETL服务器4CPU,8GRAM,2*73GB2台IBMHP DL630 应用服务器2颗Inter® CPU1.4GHz，2G内存2台HPHP rx4640 WEB服务器4颗Inter® CPU1.4GHz，4G内存，2块36G SCSI硬盘2台HP-PCServer软件总体结构NCR 5450/5380/5350 Teradata数据仓库服务器操作系统：NCR UNIX SVR4 MP-RAS数据库系统：NCR Teradata海量并行处理数据库治理系统工具：NCR Teradata公用程序MultiLoadFastLoadBteqFastExportArcmainNCR A16数据仓库系统治理工作站操作系统：NCR UNIX SVR4 MP-RAS工作站治理软件ETL服务器操作系统：IBM AIX5.0工具：NCR Teradata公用程序MultiLoadFastLoadBteqFastExportPerlETL AutomationOLAP服务器操作系统：HP Unix工具：ESSBASE多维分析服务器版本工具：NCR Teradata公用程序MultiLoadFastLoadBteqFastExportPerlETL AutomationWEB服务器操作系统：HP Unix & Windows2000 Server工具：Hyperion Brio Client版本与BEA WEBLogic技术设计内蒙经分系统关键技术设计是依靠Teradata数据库的PI及PARTITION 等技术，Teradata是Relational Database Management System---RDBMS,可用于UNIX，WINDOWS NT，对应于工业化ANSI标准,Teradata用于大型数据库服务器，支持并发访咨询,并发操作要求使其有能力处理海量数据,可在单节点或者多节点上运行,是企业级数据库的首选解决方案.术语讲明下表讲明所使用的专有名词：宏(Macro) 宏是一组执行一项工作的SQL，类似预存程序(storedprocedure)，但完全是SQL程序代码，不包含其它程序代码语言。
二分器精密度校验试验方案(差值处理数据法)
二分器精密度校验试验方案目的：对我厂入炉煤样制备过程中所用的3mm 的二分器的精密度进行校验，确保原煤样的制备不因二分器而产生系统误差。
试验方案：1、 在日常每班制样过程中，将机采300MW 机组的煤样破碎至3mm （破碎至3mm 前不得进行任何形式的缩分）后，通过二分器缩分，第一次缩分后的留样继续制样作为当班化验煤样，将弃样装入不吸水、不透气的密闭容器中，记录下煤样的班次、制样人。
2、 每天白天由专人对封存的弃样进行进一步的缩制，二分器缩分后的留、弃样分开按正常制样程序分别制成粒度小于0.2mm 的一般分析试样。
3、 由白班煤化验员对上述由二分器留弃样所制成的一般分析试样按日常化验方法进行分析水分和灰分的化验，并分别换算至干基灰分。
4、 试验实际操作流程收到 MKg 机采煤样↓全部破碎至3mm 煤样 ↓通过二分器缩分↙ ↘M/2 Kg 留样 M/2 Kg 弃样 ↓ ↓正常制样作为当班化验煤样 封存，记录班次和制样人 ↓通过二分器缩分↙ ↘M/4 Kg 留样 M/4 Kg 弃样 ↓ ↓ 破碎缩分 破碎缩分 ↓ ↓ 1mm 样 1mm 样 ↓ ↓ 破碎缩分 破碎缩分 ↓ ↓0.2mm 分析试样A 0.2mm 分析试样B ↓ ↓化验并换算干基灰分A1 化验并换算干基灰分A2↘ ↙ 计算留弃样干基灰分差值|21|A A d -= 5、 试验要求试验的制样过程中，要求制样员严格按照国标制样步骤来进行，不得随意舍弃石头或大块煤，不得掺杂任何人为意志。
在试样的化验过程中，要求化验员仔细认真测定每个试样，给出真实可信的数据，不得谎报误报甚至造假数据。
在试验过程中请化验员对每个试样进行准确编号，以防止混淆。
7、试验结果处理连续的10个h值的绝对值为一组（不能选择分组），求出每组的平均值。
本试验取前10个试样的h值的绝对值为第一组，取后10个试样的h值的绝对值为第二组。
根据以上20个试样的各个干基灰分的差值d (带正负号）求出平均差值和方差。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
中国移动通信集团内蒙古有限公司
数据质量管理系统
测试方案
本文档及其所含信息为机密材料
并且由内蒙古移动和北京美商安迅信息系统有限公司（Teradata）共同拥有。
文档中任何部分未经内蒙移动和北京美商安迅信息系统有限公司（Teradata）书面授权，不得泄露给第三方，也不得以任何手段、任何形式进行复制与传播
Copyright © 2008内蒙古移动和TERADATA版权
保留所有的权利
文档信息
文档变更历史
文档签收
签字：
目录
1引言 (1)
1.1 编写目的 (1)
1.2 参考资料 (1)
1.3 文档结构说明 (1)
1.4 使用对象 (1)
1.5 前提及假设 (2)
1.6 说明 (2)
2测试 (3)
2.1 测试范围 (3)
2.2 测试环境 (5)
2.3 测试工具 (6)
2.4 测试方法 (6)
3测试方案 (7)
3.1 元数据管理 (7)
3.1.1元数据功能框架 (7)
3.1.2元数据格式 (7)
3.1.3元数据信息 (8)
3.1.4元数据管理功能 (14)
3.2 数据质量管理 (19)
3.2.1数据质量监控 (19)
3.2.2数据质量应用场景 (19)
3.3 系统管理 (25)
3.3.1元数据 (25)
3.3.2报告管理 (34)
1引言
1.1编写目的
编写本系统测试方案的目的，主要是为了使用户和软件开发者双方对企业数据质量管理系统的测试工作有一个共同的理解，为开展企业数据质量管理系统的现场测试工作提供指导，保证系统功能满足功能规格要求。
1.2参考资料
《中国移动通信集团内蒙古有限公司数据质量管理系统功能规格说明书.doc》
《经分2.0规范》
1.3文档结构说明
元数据管理；
数据质量管理；
系统管理。
1.4使用对象
本文档的预期读者：
●对相关业务技术和总体方案作出决策的管理人员
●参加概要设计工作的全体开发人员
●参加详细设计工作的全体开发人员
●参加编码阶段工作的全体开发人员
●参加系统调试的全体开发人员
●参加试运行的全体开发人员
●参加系统维护的全体开发人员
1.5前提及假设
阅读者具有一定的元数据管理和数据质量相关知识。
1.6说明
本测试报告适用于数据质量管理系统的测试工作。
2测试
2.1测试范围
测试范围涵盖内蒙古公司企业数据质量管理系统中元数据管理及数据质量管理子系统各功能点，如下所述：
元数据测试功能点：
●元数据功能框架
元数据源层
元数据获取层
元数据存储层
元数据管理层
元数据访问层
●元数据格式
●元数据信息
技术元数据
✓数据源接口元数据
✓ETL过程元数据
✓数据仓库和数据集市存储元数据
✓分析应用元数据
✓运行环境信息元数据
业务元数据
✓业务术语
✓业务指标
✓业务描述
✓业务规则
管理元数据
✓管理流程
✓角色与职责
✓人员组织及工作内容●元数据管理功能
元数据维护
✓元数据实体
✓业务术语
✓业务指标
✓业务描述
✓业务规则
元数据实体查询
元数据过程查询
元数据影响分析
元数据血缘分析
●综合分析
一致性分析
活力度分析
放射性分析
版本对比
分析报告
实体对比分析
词法分析
●元数据搜索
●LDM管理
LDM查询
LDM维护
数据质量测试功能点：
●检查规则搜索
●检查日志管理
●任务延迟报警
●质量分析报告
●错误修复知识库
●检查规则配置
文件级检查
入库前的记录级检查
入库后的记录级检查
外键检查
业务指标校验
一致性检查
系统管理测试功能点：
●元数据
信息定义
版本管理
加载日志
Excel模板配置
加载配置
●报告管理
分析报告配置
2.2测试环境
硬件环境：IBM P570;
软件环境：Teradata 05.01.02.64
Weblogic 8.1.6
IBM JDK 1.4
数据环境：与生产环境同步
编译环境：weblogic 1.6
2.3测试工具
Teradata SQL Assistant 7.0
Teradata Administrator 7.0
Teradata Manager 7.0 2.4测试方法
1、功能测试+数据测试
2、黑盒测试+白盒测试
3测试方案
3.1元数据管理
3.1.1元数据功能框架
检查元数据的功能框架是否包括元数据源层、元数据获取层、元数据存储层、元数据管理层和元数据访问层
测试用例
3.1.2元数据格式
要求元数据符合CWM规范。
测试用例
3.1.3元数据信息
3.1.3.1技术元数据
检查技术元数据是否涵盖数据源接口、ETL过程、数据仓库和数据集市存储、分析应用、和运行环境信息几部分。
检查技术元数据是否与实际系统相符。
3.1.3.1.1数据源接口
是否存在元数据描述BOSS系统、DSMP平台、客服、网管、中央业务类系统的数据接口定义。
3.1.3.1.2ETL过程
是否存在对ETL过程进行说明的技术元数据。
3.1.3.1.3 数据仓库和数据集市存储
是否存在对数据仓库逻辑模型、数据存储结构信息、数据流及其处理逻辑和数据生命周期信息进行说明的技术元数据。
3.1.3.1.4分析应用
是否存在分析应用技术元数据并覆盖一经接口相关指标。
3.1.3.1.5 运行环境信息
是否存在存在运行环境信息元数据，并且涵盖规范要求的要素。
3.1.3.2业务元数据
是否包含《中国移动一级经营分析系统省级数据接口规范(V1.5.2)》日KPI和各品牌用户日KPI中指标的相关业务元数据。
测试用例
3.1.3.3管理元数据
是否包含管理流程定义、角色及职责定义、人员组织信息及工作内容分配。
3.1.4元数据管理功能
3.1.
4.1元数据维护
元数据实体的增删改查，元数据的状态：审核状态、公示状态、发布状态、维护状态。
测试用例
3.1.
4.2元数据实体查询
实体表的描述及历史版本
3.1.
4.3元数据过程查询
存储过程和相关的实体表及历史版本，通过对ETL过程的查询，获得ETL过程的输入、
输出实体，了解数据生成过程。
3.1.
4.4元数据影响分析
分析某一实体对其它实体的影响
3.1.
4.5元数据血统分析
由某一实体找出所有前驱实体直到源系统接口；
某一指标的形成过程，包括从源系统到前端展示的若干ETL过程相关的数据项、计算方法、计算公式。
3.2数据质量管理
3.2.1数据质量监控
3.2.2数据质量应用场景3.2.2.1接口文件检查
用例一
在“用例一”的基础上，点击每条记录后面的或3.2.2.2ETL过程检查
在“用例一”的基础上，点击每条记录后面的或
3.2.2.3 数据仓库处理过程检查
用例一
用例二
3.3系统管理3.3.1元数据3.3.1.1信息定义
用例一
用例五
用例六
3.3.1.2版本管理
3.3.1.3加载日志
3.3.1.4Excel模板配置
用例一
3.3.1.5加载配置
用例一
3.3.2报告管理3.3.2.1分析报告配置
用例一。