数据质量管理解决方案ppt课件
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数据质量管理_数据仓库 ppt课件
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数据质量管理_数据仓库
过程－稽核方法1
在从分公司到省公司的ETL过程中，采取总量稽核与分量稽核方法来校
1
验环节之间的数据平衡关系
总量稽核
• 对两个相邻环节中，对数据的总量进行验证，总量 指标包括：总记录数，所有度量指标的总值等。
• 总量正确说明数据没有被丢弃，没有不符合装载逻 辑规则的脏数据存在。
数据质量管理_数据仓库
系统推广
咨询/服务
启动会议
培需
训求
集成测试
相分 关析
DISBP实施方法
人整
员理
终端用户培训
产品配置
模型设计/
需求评审
ETL策略/ 客户化应用/元数据
管理
终验
初验
模型开发
需求确认
★
★
★ 系统建设 ★
★
★
试点局上线
集成测试
过程－校验点
对数据的稽核应包括三个层面的KPIs检查校验，其中业务层面 对于数据质量保证更为重要，也更为复杂
数据质量管理_数据仓库
上传的内容 优惠用户清单 新业务资料 新业务资料的月基量 长途清单 零次户清单 本地智能网卡清单汇总 小灵通预付费清单汇总 省智能网清单
上传的时间计划 每月28日20点 每天22点 每月28日20点 每天22点 每月28日20点 每月28日20点 每月28日20点 每月28日20点
有效的组织机构 是管理机制的有
力支持
数据质量保障流程
按照制定的规范获 取相应的项目资源 、支撑工具以及制
定工作计划
启动
定义详细的过程、 数据、组织的划分 以及质量元素、标
ERP-质量管理PPT课件
２．按时间顺序收集样本组数据，即获得收集点的坐标值。7
第十一章 质量管理 11.3 质量控制(2)
根据概率统计的原理，在坐标上做出两条控制界限和一条中心线，然后把按 时间顺序抽样所得的质量特性值(或样本统计量)在图上绘点。如图11．2所示。
图11.2控制图
常用计量值控制图是X-R控制图，计数值控制图有：不合格品数控制图(Pn控制图)，
IS02859抽样方案的基本要素：
一．可接受的质量水平(Acceptable Quality Level，简称AQL)。
二．检查水平。三．抽样表。
4
第十一章 质量管理 11.1 质量标准(2)
11.1.2 检测标准文件
检测标准文件是企业质量检验的主要标准文件，不同的企业、不同的产品都 有不同的检验标准。检测标准文件中规定了物品的检验项目、检测项目的 合格取值范围、所采取的抽样标准、批量、AQL值与检验等级等。
质量检验根据检验的对象
划分有来料检验、在制品检验
与出库检验，系统中可以设置
为是否连接质量模块，当连接质量模块时必须经过检验合格原材料才能入库， 在制合格品才能流入下道工序，合格品才能入库与出库。每个检验工序对 应一个检验工作中心，根据检验标准自动形成抽样方案，判断单项是否合
格并确定最终检验结果。
为了便于系统进行质量统计分析，还必须设置以下项目：质量缺陷项目分类；
一．控制图的基本内容包括两部分：
1．标题部分。２．控制图部分。如图11.2控制图
二．确定生产过程或工作过程处于控制状态的标准有两条：
1．控制图上的点不超过控制界限，在控制范围内；
2．控制图上的点排列没有缺陷。
三．控制图的实现步骤：
１．初始数据输入：即输入UCL，CL，LCL的值，定义x轴的 单位间隔；
第十一章 质量管理 11.3 质量控制(2)
根据概率统计的原理，在坐标上做出两条控制界限和一条中心线，然后把按 时间顺序抽样所得的质量特性值(或样本统计量)在图上绘点。如图11．2所示。
图11.2控制图
常用计量值控制图是X-R控制图，计数值控制图有：不合格品数控制图(Pn控制图)，
IS02859抽样方案的基本要素：
一．可接受的质量水平(Acceptable Quality Level，简称AQL)。
二．检查水平。三．抽样表。
4
第十一章 质量管理 11.1 质量标准(2)
11.1.2 检测标准文件
检测标准文件是企业质量检验的主要标准文件，不同的企业、不同的产品都 有不同的检验标准。检测标准文件中规定了物品的检验项目、检测项目的 合格取值范围、所采取的抽样标准、批量、AQL值与检验等级等。
质量检验根据检验的对象
划分有来料检验、在制品检验
与出库检验，系统中可以设置
为是否连接质量模块，当连接质量模块时必须经过检验合格原材料才能入库， 在制合格品才能流入下道工序，合格品才能入库与出库。每个检验工序对 应一个检验工作中心，根据检验标准自动形成抽样方案，判断单项是否合
格并确定最终检验结果。
为了便于系统进行质量统计分析，还必须设置以下项目：质量缺陷项目分类；
一．控制图的基本内容包括两部分：
1．标题部分。２．控制图部分。如图11.2控制图
二．确定生产过程或工作过程处于控制状态的标准有两条：
1．控制图上的点不超过控制界限，在控制范围内；
2．控制图上的点排列没有缺陷。
三．控制图的实现步骤：
１．初始数据输入：即输入UCL，CL，LCL的值，定义x轴的 单位间隔；
中小企业数字化管理解决方案PPT课件
手工管理流程不适合数字化管理； 照搬手工管理流程不能发挥数字化管理应有的作用，也不可能实 现数字化管理； 从企业实施的实际情况来看，企业原有的单据、报表和工作流程 都发生了极大的变化； 事实上国外实施 ERP 项目，最大的费用是在实施服务方面。
只购买软件是用不起来的！
第25页/共30页
实施策略: 分步实施，逐步完善
内容
中小企业管理现状 数字化管理 中小企业数字化管理解决方案 我们的优势
第1页/共30页
中小企业现状
订单来源多样化 竞争越来越激烈
资金回笼困难
零活比重加大
中小 企业
交货周期越来越紧
质量要求越来越高
第2页/共30页
数字化管理
▪数字化管理的内涵
通过对业务、生产、库存、财务、质量、人事、设备等管理职能 和上层、中层、下层等管理环节的数字化、网络化管理，有效地提高 企业管理的效益和效率。
生产流
物流
资金流
其他
包含预算报 价管理，生产管 理（生产计划、 调度、反馈、进 度等），外协管 理，车间管理， 质量管理，业务 管理等模块。
包含采购 管理、原材料 库存管理、半 产品库存管理 及成品库存等 模块。
包含应收 管理、应付管 理、帐务管理 及成本管理等 模块。
包含人事 薪资管理、设 备管理、决策 分析、系统维 护等模块。
▪数字化管理首先是提高工作效率
国外发达国家的中小企业已普遍建立了数字化管理系统，获得了 巨大经济效益和管理效益，并使企业竞争力大大增强。许多人认为开 发信息化管理软件需要巨额投入是大企业的事情，但中小企业在提升 管理方面的需求比大企业更为迫切。
第3页/共30页
数字化管理的组成及投资规模
1、管理咨询(实施服务） 2、企业管理应用软件 3、计算机、外设、网络等硬件设备及系统软件、IT技术支持
只购买软件是用不起来的！
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实施策略: 分步实施，逐步完善
内容
中小企业管理现状 数字化管理 中小企业数字化管理解决方案 我们的优势
第1页/共30页
中小企业现状
订单来源多样化 竞争越来越激烈
资金回笼困难
零活比重加大
中小 企业
交货周期越来越紧
质量要求越来越高
第2页/共30页
数字化管理
▪数字化管理的内涵
通过对业务、生产、库存、财务、质量、人事、设备等管理职能 和上层、中层、下层等管理环节的数字化、网络化管理，有效地提高 企业管理的效益和效率。
生产流
物流
资金流
其他
包含预算报 价管理，生产管 理（生产计划、 调度、反馈、进 度等），外协管 理，车间管理， 质量管理，业务 管理等模块。
包含采购 管理、原材料 库存管理、半 产品库存管理 及成品库存等 模块。
包含应收 管理、应付管 理、帐务管理 及成本管理等 模块。
包含人事 薪资管理、设 备管理、决策 分析、系统维 护等模块。
▪数字化管理首先是提高工作效率
国外发达国家的中小企业已普遍建立了数字化管理系统，获得了 巨大经济效益和管理效益，并使企业竞争力大大增强。许多人认为开 发信息化管理软件需要巨额投入是大企业的事情，但中小企业在提升 管理方面的需求比大企业更为迫切。
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数字化管理的组成及投资规模
1、管理咨询(实施服务） 2、企业管理应用软件 3、计算机、外设、网络等硬件设备及系统软件、IT技术支持
主数据管理解决方案ppt课件
项目管理
XX系统
ERP
GIS
引发的结果
• 客户、产品、供应商、雇员等这些主数据存放在多个、不集成的系
统/数据库中
• 无法管理的主数据必然是不准确、不完整、充满矛盾并会导致错误
的业务决策
影响决策效率
责任部门 不清晰
数据定义 不清晰
数据记录 不及时
数据交互 不及时
数据概念 不统一
核心价值:MDM集成克服了企业采取传统方式遇到的数据障碍
身份管理用友一体化集成平台展现 层 业 务 流 程 层
服 务 层
主数据 应用
OA
PDM
多项 目管 理
预算 管理
安全 邮件
应 用 层
用友商业分析
MDM
DW
ETL
数 列式存储
（AE）
据 层
UF-
RDI
用户集成 界面集成
-企业门户Portal -统一身份认证IDM -企业协同管理ECM -企业安全搜索SES -移动应用 -LDAP/CA
数据交互随着系统的增加变得越来越复杂，如何管？ 组织、人员以HR系统为准；货品、客户供应商以谁为准？
基于主数据管理平台管理企业主数据
项目管理
XX系统
ERP
GIS
编码
名称
规格
A001 IBM服务器 4CPU 8G
体积 1×2M
采购价格 45000元
存放地点 总部机房
主数据管理平台
客户、产品、供应商、 雇员、物料……
人力系统 java
PDM系统 其他语言
其他系统
主数据管理“三大”标准
明确每类核心业务数据： • 包含哪些指标 • 指标的依据来源 • 指标之间的转换关系 • 数据之间的关联
数据治理课件
跨境数据流动法规
规范数据的跨境流动，确保数据安全和隐私权益 。
数据安全和隐私保护的技术手段
加密技术
对数据进行加密处理， 确保数据在传输和存储 过程中的机密性和完整
性。
访问控制技术
限制对数据的访问权限 ，防止未经授权的访问
和泄露。
数据脱敏技术
对敏感数据进行脱敏处 理，避免敏感信息的泄
露。
审计监控技术
数据治理课件
目录
• 数据治理概述 • 数据治理的组织和角色 • 数据质量管理 • 数据安全和隐私保护 • 数据架构和数据模型管理 • 数据生命周期管理
01
数据治理概述
数据治理的定义01Βιβλιοθήκη 0203定义
数据治理是对数据资产的 管理活动，确保数据质量 、安全性、可靠性和一致 性。
目的
通过数据治理，提高企业 的数据管理能力，提升数 据价值，为企业决策提供 支持。
数据质量度量
数据质量度量是对数据质量的量化评估，通过一系列的指标 来衡量数据质量的水平，如准确率、完整性率、一致性比率 、及时性等。
数据质量问题的解决和预防
数据质量问题识别
通过数据质量评估和度量，可以 识别出数据质量问题，如数据不 准确、不完整、不一致、不及时
等。
数据质量问题解决
针对识别出的数据质量问题，采 取相应的措施进行解决，如数据 清洗、数据修正、数据补充等。
数据采集、存储、处理、归档和销毁的实践和策略
总结词
数据采集、存储、处理、归档和销毁是数据 生命周期管理的重要环节，需要制定相应的 实践和策略来确保数据的准确性和完整性。
详细描述
在数据生命周期管理中，数据的采集、存储 、处理、归档和销毁是非常关键的环节。为 了确保数据的准确性和完整性，需要制定相 应的实践和策略。这些实践和策略包括：数 据采集的方法和标准、数据存储的架构和规 范、数据处理的分析和算法、数据归档的存
规范数据的跨境流动，确保数据安全和隐私权益 。
数据安全和隐私保护的技术手段
加密技术
对数据进行加密处理， 确保数据在传输和存储 过程中的机密性和完整
性。
访问控制技术
限制对数据的访问权限 ，防止未经授权的访问
和泄露。
数据脱敏技术
对敏感数据进行脱敏处 理，避免敏感信息的泄
露。
审计监控技术
数据治理课件
目录
• 数据治理概述 • 数据治理的组织和角色 • 数据质量管理 • 数据安全和隐私保护 • 数据架构和数据模型管理 • 数据生命周期管理
01
数据治理概述
数据治理的定义01Βιβλιοθήκη 0203定义
数据治理是对数据资产的 管理活动，确保数据质量 、安全性、可靠性和一致 性。
目的
通过数据治理，提高企业 的数据管理能力，提升数 据价值，为企业决策提供 支持。
数据质量度量
数据质量度量是对数据质量的量化评估，通过一系列的指标 来衡量数据质量的水平，如准确率、完整性率、一致性比率 、及时性等。
数据质量问题的解决和预防
数据质量问题识别
通过数据质量评估和度量，可以 识别出数据质量问题，如数据不 准确、不完整、不一致、不及时
等。
数据质量问题解决
针对识别出的数据质量问题，采 取相应的措施进行解决，如数据 清洗、数据修正、数据补充等。
数据采集、存储、处理、归档和销毁的实践和策略
总结词
数据采集、存储、处理、归档和销毁是数据 生命周期管理的重要环节，需要制定相应的 实践和策略来确保数据的准确性和完整性。
详细描述
在数据生命周期管理中，数据的采集、存储 、处理、归档和销毁是非常关键的环节。为 了确保数据的准确性和完整性，需要制定相 应的实践和策略。这些实践和策略包括：数 据采集的方法和标准、数据存储的架构和规 范、数据处理的分析和算法、数据归档的存
2024版大数据时代的数据治理ppt课件
2023REPORTING 大数据时代的数据治理ppt课件•数据治理概述•大数据时代下的数据挑战•数据治理的关键技术•数据治理的实施步骤•数据治理的实践案例•数据治理的未来展望目录20232023REPORTINGPART01数据治理概述数据治理的定义与重要性定义数据治理是一种组织范围内的数据管理策略，旨在确保数据质量、安全性和有效利用，以满足组织战略和业务目标。
重要性随着大数据时代的到来，数据已成为企业核心竞争力的重要组成部分。
数据治理能够确保数据的准确性、一致性和可靠性，提高数据价值，降低数据风险，从而为企业创造更多商业机会。
以数据管理为主，关注数据存储、备份和恢复等基础设施层面的问题。
初级阶段数据管理逐渐演变为数据治理，关注数据的全生命周期管理，包括数据质量、安全、隐私等方面。
发展阶段数据治理成为企业战略层面的重要议题，与业务战略紧密结合，实现数据驱动的企业决策和优化。
成熟阶段确保数据质量保障数据安全促进数据利用遵守法规要求通过建立数据质量标准和检测机制，确保数据的准确性、完整性、一致性和及时性。
通过合理的数据共享和交换机制，推动数据在组织内部的充分利用，提高数据价值。
制定和执行数据安全策略，防止数据泄露、篡改和损坏，确保数据的机密性、完整性和可用性。
确保数据处理活动符合相关法律法规和行业标准的要求，降低合规风险。
2023REPORTINGPART02大数据时代下的数据挑战随着互联网、物联网等技术的普及，数据产生速度呈指数级增长，给数据存储和处理带来巨大压力。
数据产生速度加快数据存储成本上升数据管理难度增加大规模数据的存储需要庞大的存储空间，导致存储成本不断攀升。
海量数据的管理和维护变得异常复杂，需要高效的数据管理技术和工具。
030201数据量的爆炸式增长03数据语义丰富数据的含义和背景信息千差万别，需要深入挖掘和理解数据的内在含义。
01结构化数据与非结构化数据并存除了传统的结构化数据外，非结构化数据如文本、图片、视频等日益增多，给数据处理和分析带来挑战。
数据治理课件
数据治理的框架和原则
总结词
数据治理的框架包括组织架构、策略制定、规程制定 、技术实施和持续改进等方面，而数据治理的原则则 强调数据的准确性、安全性、可靠性和一致性。
详细描述
数据治理的框架包括组织架构、策略制定、规程制定 、技术实施和持续改进等方面。其中，组织架构涉及 到各个部门和人员的角色和责任分配；策略制定是指 确定数据的精度、可靠性、安全性等方面的要求；规 程制定包括数据质量管理、数据安全管理和数据流程 管理等；技术实施涉及到工具和技术的选择和应用； 持续改进则强调对数据治理过程的不断优化和改进。
在进行分析前，需要对数据进行清洗 和整理，去除异常值、缺失值等，确 保数据质量。
数据安全与隐私保护
在数据分析过程中，要重视数据安全 和隐私保护，确保数据不被泄露和滥 用。
数据可视化与报告
数据可视化
通过图表、图像等形式 将数据呈现出来，帮助 人们更好地理解和分析
数据。
数据报告
将数据分析结果以报告 的形式呈现，包括文字 、图表、数据等，便于
汇报和交流。
可视化工具
如Tableau、Power BI 等可视化工具，能够方 便地制作各种图表和报
表。
数据解读与沟通
在制作报告时，需要注 重数据的解读和沟通， 确保报告内容准确、易
于理解。
人工智能和机器学习在数据治理中的应用
自动化数据处理
利用机器学习算法对大量数据进行自动化处 理，提高数据处理效率。
02
数据质量管理
数据质量评估
数据质量评估是数据治理中的重要环节，它对数据的质量进行全面的检查和评估 ，以确保数据的准确性和完整性。
数据质量评估通常包括数据的完整性、准确性、一致性、及时性和可用性等方面 的评估。评估过程中，需要对数据的来源、处理过程和用途进行全面的了解，以 确保数据的可靠性和可信度。
数据治理课件
跨部门协作
建立跨部门的协作机制，促进不同 部门之间的沟通与合作，共同推进 数据治理工作。
数据治理的角色和责任
01
02
03
04
领导者
负责制定数据治理战略和目标 ，为数据治理工作提供支持和
指导。
数据管理员
负责具体的数据治理操作和维 护，包括数据质量管理、数据 安全管理和数据流程管理等。
数据所有者
负责确定数据的精度、可靠性 、安全性等方面的要求，并确 保数据的合规性和准确性。
总结词
医疗行业的数据治理面临诸多挑战，如数据量大、数 据类型多样、数据质量不高等问题。
详细描述
医疗行业的数据治理挑战主要来自于医疗数据的复杂性 和多样性，包括医疗影像数据、电子病历数据、实验室 数据等多个来源的数据。同时，医疗数据的隐私和安全 问题也是医疗行业数据治理的重要挑战之一。为了解决 这些问题，医疗行业的数据治理需要建立完善的数据管 理制度和规范，加强数据的质量控制和安全管理，并采 用先进的数据治理技术和工具，如数据仓库、数据挖掘 和大数据分析等技术来提高数据治理的效率和效果。
案例三
总结词
互联网行业的数据治理策略和效果评估是数据治理领域中一个新兴的案例，它涉及到数 据的采集、存储、处理和使用等各个环节的管理和控制。
详细描述
互联网行业的数据治理策略和效果评估主要关注数据的实时性、动态性和可扩展性等方 面的管理。同时，互联网行业的数据治理还需要关注数据的隐私和安全问题，确保数据 的合规性和安全性。为了评估数据治理的效果，可以采用各种指标和度量方法，如数据
详细描述
金融行业的数据治理实践主要涉及到数据的 准确性、完整性、一致性和安全性等方面的 管理。通过对数据的统一管理和控制，可以 提高数据的可信度和质量，降低数据风险和 成本。同时，金融行业的数据治理实践还涉 及到数据流程的管理，包括数据的采集、存 储、处理和使用等各个环节的管理和控制。
建立跨部门的协作机制，促进不同 部门之间的沟通与合作，共同推进 数据治理工作。
数据治理的角色和责任
01
02
03
04
领导者
负责制定数据治理战略和目标 ，为数据治理工作提供支持和
指导。
数据管理员
负责具体的数据治理操作和维 护，包括数据质量管理、数据 安全管理和数据流程管理等。
数据所有者
负责确定数据的精度、可靠性 、安全性等方面的要求，并确 保数据的合规性和准确性。
总结词
医疗行业的数据治理面临诸多挑战，如数据量大、数 据类型多样、数据质量不高等问题。
详细描述
医疗行业的数据治理挑战主要来自于医疗数据的复杂性 和多样性，包括医疗影像数据、电子病历数据、实验室 数据等多个来源的数据。同时，医疗数据的隐私和安全 问题也是医疗行业数据治理的重要挑战之一。为了解决 这些问题，医疗行业的数据治理需要建立完善的数据管 理制度和规范，加强数据的质量控制和安全管理，并采 用先进的数据治理技术和工具，如数据仓库、数据挖掘 和大数据分析等技术来提高数据治理的效率和效果。
案例三
总结词
互联网行业的数据治理策略和效果评估是数据治理领域中一个新兴的案例，它涉及到数 据的采集、存储、处理和使用等各个环节的管理和控制。
详细描述
互联网行业的数据治理策略和效果评估主要关注数据的实时性、动态性和可扩展性等方 面的管理。同时，互联网行业的数据治理还需要关注数据的隐私和安全问题，确保数据 的合规性和安全性。为了评估数据治理的效果，可以采用各种指标和度量方法，如数据
详细描述
金融行业的数据治理实践主要涉及到数据的 准确性、完整性、一致性和安全性等方面的 管理。通过对数据的统一管理和控制，可以 提高数据的可信度和质量，降低数据风险和 成本。同时，金融行业的数据治理实践还涉 及到数据流程的管理，包括数据的采集、存 储、处理和使用等各个环节的管理和控制。
质量管理第五章质量管理常用方法课件.ppt
下 午
上 午
下 午
上 午
下 午
上 午
下 午
上 午
下 午
上 午
上 午
上 午
月 日
月 日
月 日
月 日
月 日
月 日
日 期 工 人
Hale Waihona Puke 二、头脑风暴法 1.头脑风暴法的含义
也称畅谈法、集思法，在管理上创造一种自由畅想的氛围，制定一套规则，让人们能无限遐想，涌流出更多的创意来。
第一节
定性质量管理方法
第二节
定量质量管理方法
第三节
新七种质量管理方法
掌握检查表、头脑风暴法、因果图等质量管理的定性分析方法； 掌握排列图法、直方图法、散布图法等质量管理的定量分析方法； 理解并掌握新七种质量管理方法。
能够综合应用定性、定量质量管理方法解决企业质量问题。
亲和图的制作步骤
亲和图法的含义
一是确定主题
二是收集语言文字资料
三是制作语言资料卡片
四是汇合卡片，制作标题卡
五是绘制亲和图，并口头发表
六是撰写调查报告
二、关联图法
关联图法含义
也叫关系图法，是把问题与其主要因素之间的因果关系用箭头连接起来，用图加以标示，以找出关键问题与因素的方法。
无
调试运转交付
保证均衡生产
可修复
不可修复
更换调整工装刀具
试生产 确认质量
A0
A1
A2
A3
A4
Z
B1
C1
D1
D2
D3
无
未到位
五、矩阵图法
矩阵图法含义
是用矩阵的形式进行多维思考，从问题事项中，找出成对的因素群，分别排列成行和列，找出其间行与列的相关性或相关程度大小的一种方法。
数据治理课件
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数据治理课件
目 录
• 数据治理概述 • 数据治理的流程 • 数据治理的实践 • 数据治理的挑战与解决方案 • 案例研究
01
数据治理概述
数据治理的定义
总结词
数据治理是对数据资产的管理和监督过程，确保数据质量、安全性、可靠性和一致性。
详细描述
数据治理是一个系统化的管理过程，涵盖了组织对数据的获取、存储、处理、使用和删 除等环节。它不仅关注技术方面，还涉及到组织架构、政策、流程和人员等多个方面。 数据治理的目标是确保数据质量、安全性、可靠性和一致性，从而支持组织的战略目标
政府机构的数据治理实践
总结词
政府机构的数据治理实践是数据治理领 域中较为重要和有代表性的案例之一。
VS
详细描述
政府机构的数据治理实践通常涉及公民信 息、行政记录、统计数据等多个方面。政 府机构需要确保数据的准确性、可靠性和 一致性，以满足公民的知情权和监督权。 通过建立完善的数据治理体系，政府机构 能够提高行政效率和公共服务水平，增强 政府公信力和透明度。
02
数据治理的流程
数据质量管理
01
02
03
数据质量评估
评估数据的准确性、完整 性、一致性和及时性，确 保数据满足业务需求。
数据清洗与校验
清洗重复、错误或不完整 的数据，通过校验规则验 证数据的合规性。
数据标准与规范
制定数据标准与规范，确 保数据的统一性和规范性 。
数据安全与隐私保护
数据访问控制
数据孤岛可能导致数据重复、不一致和冗余，增加数据管理和维护的成 本。同时，它也限制了企业从数据中获取洞察和价值的能力。
解决方案： 实施数据集成策略，建立统一的数据仓库或数据湖，将分散 的数据整合到一个集中式的数据管理平台中，促进数据的共享和利用。
大数据时代下护理质量管理趋势与改善措施 PPT课件
评价方法
医院根据上报提纲如实上报，由卫生行政部门管理专家进行评审
评审方法：
未按要求做到为“C” 各项举措、运作情况等以按要求做到评为“B” 有创新、突出成效的评为“A” 护理人力资源的配置按标准进行考评。
2014年上海市77所二级以上医院三方满意度调查
医生满意度
调查上海市77所二级以上医院共916名医生，问卷应答率为744份，应答率为 81.22%。
二
大数据时代下护理质量管理改善措施
数据采集 标准化
安全管理
科研分析
服务优化
案 例 探 讨
（1）护理质量指标的量化 ——选择好的指标（敏感性） ——用长期持续追踪的数据评价与改善 ——用工具等辅助分析真正的问题 （2）护理质量督察人员的标化训练 （3）制定上海市专科专病护理质量标准 ——以门急诊静脉输液医疗服务规范为例
大数据时代下
护理质量管理趋势与改善措施
CONTENTS
一、大数据时代下护理质量管理趋势
二、大数据时代下护理质量管理改善措施
三、大数据时代下护理质量管理成效 四、大数据时代下护理质量管理未来思考
SHANGHAISHI HULI ZHILIANG JIANKONG TIXI DE JIANLI YU YUNZUO
二
大数据时代下护理质量管理的改善措施 ——护理质量指标清晰化
护理质量敏感指标的构建
解析等级医院评审标准
回顾性研究
现况调查
——上海市三级综合 性医院护理质量评价 关键指标体系的研究
二
大数据时代下护理质量管理的改善措施 ——形成上海市护理质量指标体系（13项）
护理质量敏感指标的构建
类别
指标名称
计算公式
大数据治理解决方案ppt课件
8
7.1业务词库
业务词库
业务词库是企业用于传达 其对信息的认识的语言。 创建并维护该层业务元数 据，对表达要求的含义和 描述IT系统可用的信息至关 重要。
业业务务词词库库保保证证了信了息信开息发开的发准 确的性准和确速性度和。速度。
术语代表着企业和业务层 面对信息的理解，所以许 多组织倾向于自下而上创 建数据词典，对已有的信 息进行归类。
12
从非结构化文件中采集元数据，支持企业搜索
创建非结构化数据的索引，也是元数据的一种形式，许多企业的搜索供应商已开发 相应工具。
保险业
通过向呼叫人员提供客服关怀、告警、保单和客 户信息文件等多个文件库的可搜索访问，可将平 均处理时间减少三秒，年节约数百万美元。
制药业
通过提供对EMC Documentum、文件系统、 微软Share-Point、内网和外部数据库中客户、 患者和研究数据的快速访问，加快科研进程。
➢ 数据架构：结构化和非结构化数据系统及应用的架构 式设计，用于实现数据的可用性，并将数据分配给合 适的用户。
➢ 元数据：指用于创建常见的语义定义、IT术语、数据模 型和数据库的方法和工具。
➢ 审计信息日志和报告：指监测和测量数据价值、风险 和信息治理有效性的组织流程。
➢ 数据结构和认识：如关键角色的职位说明中，是 否包含大数据治理，如配备首席数据官和信息治 理官？
执行大数据隐 私政策
大数据治理团队可以通过 使用数据分析工具发现敏 感的大数据，以监督对政 策的遵从度。
10
从相关的大数据存储中输入技术元数据
在创建业务词库后大数据治理团队需要从大数据源中采集合用的、相关的元数据。
数据库 文件
结构化
信息管理经销商
元数据
7.1业务词库
业务词库
业务词库是企业用于传达 其对信息的认识的语言。 创建并维护该层业务元数 据，对表达要求的含义和 描述IT系统可用的信息至关 重要。
业业务务词词库库保保证证了信了息信开息发开的发准 确的性准和确速性度和。速度。
术语代表着企业和业务层 面对信息的理解，所以许 多组织倾向于自下而上创 建数据词典，对已有的信 息进行归类。
12
从非结构化文件中采集元数据，支持企业搜索
创建非结构化数据的索引，也是元数据的一种形式，许多企业的搜索供应商已开发 相应工具。
保险业
通过向呼叫人员提供客服关怀、告警、保单和客 户信息文件等多个文件库的可搜索访问，可将平 均处理时间减少三秒，年节约数百万美元。
制药业
通过提供对EMC Documentum、文件系统、 微软Share-Point、内网和外部数据库中客户、 患者和研究数据的快速访问，加快科研进程。
➢ 数据架构：结构化和非结构化数据系统及应用的架构 式设计，用于实现数据的可用性，并将数据分配给合 适的用户。
➢ 元数据：指用于创建常见的语义定义、IT术语、数据模 型和数据库的方法和工具。
➢ 审计信息日志和报告：指监测和测量数据价值、风险 和信息治理有效性的组织流程。
➢ 数据结构和认识：如关键角色的职位说明中，是 否包含大数据治理，如配备首席数据官和信息治 理官？
执行大数据隐 私政策
大数据治理团队可以通过 使用数据分析工具发现敏 感的大数据，以监督对政 策的遵从度。
10
从相关的大数据存储中输入技术元数据
在创建业务词库后大数据治理团队需要从大数据源中采集合用的、相关的元数据。
数据库 文件
结构化
信息管理经销商
元数据
主数据管理解决方案ppt课件
与现有环境方便的集成，降低 数据管理成本
提升业务效率促使多个业务领 域和部门组织获益
零散的、不同的系统难以同时考虑 客户服务不同的要求
结构复杂，难于改变，多处服务， 分散升级
数据难题是制约业务效率提升的因 素之一
了解您的客户，提高客户数据质量； 在所有客户交互活动中利用客户洞察
力，满足隐私和法规要求
Yonyou Software Co.,Ltd.
典型案例
Yonyou Software Co.,Ltd.
案例分享——国药集团主数据管理
项目 背景
国药集团，下属200多家分子公司，其中包括子集团 集团总公司对于子公司无法全权控制，系统形态较多，信息化供应 商情况复杂 集团在进行整体BI分析，部分企业直接通过ETL挖掘数据，部分企 业使用手工上报平台进行上报 分子公司多业态，业务开展相对独立。业务系统偏重点不同。 集团设置质量部负责货品以及客商的有效性 集团设置运营部负责货品及客商统计维度类别划分
非正常的数据管理
在整个企业范围内对于企业内部开发 的各种应用、数据库、电子表格、文 件中的数据进行管理，对于数据应用
需求进行评估
数据转换、清洗与合并，提升数据管 理质量；规定数据管理与应用权限；
确保按照质量标准对数据进行管理
数据建模工具，常态的企业数据属性 与分类管理，建立企业数据基础规范
面向客户全方位体系化服务
Yonyou Software Co.,Ltd.
主数据管理流程
主数据管理流程明确 • 基本岗位 • 岗位职责 • 关键任务中的前后次序 为系统的自动化流程管理 提供考核依据。
Yonyou Software Co.,Ltd.
服务标准
服务标准为当前以及今后的软件开发商对接主数据系统提供规 范的技术要求
提升业务效率促使多个业务领 域和部门组织获益
零散的、不同的系统难以同时考虑 客户服务不同的要求
结构复杂，难于改变，多处服务， 分散升级
数据难题是制约业务效率提升的因 素之一
了解您的客户，提高客户数据质量； 在所有客户交互活动中利用客户洞察
力，满足隐私和法规要求
Yonyou Software Co.,Ltd.
典型案例
Yonyou Software Co.,Ltd.
案例分享——国药集团主数据管理
项目 背景
国药集团，下属200多家分子公司，其中包括子集团 集团总公司对于子公司无法全权控制，系统形态较多，信息化供应 商情况复杂 集团在进行整体BI分析，部分企业直接通过ETL挖掘数据，部分企 业使用手工上报平台进行上报 分子公司多业态，业务开展相对独立。业务系统偏重点不同。 集团设置质量部负责货品以及客商的有效性 集团设置运营部负责货品及客商统计维度类别划分
非正常的数据管理
在整个企业范围内对于企业内部开发 的各种应用、数据库、电子表格、文 件中的数据进行管理，对于数据应用
需求进行评估
数据转换、清洗与合并，提升数据管 理质量；规定数据管理与应用权限；
确保按照质量标准对数据进行管理
数据建模工具，常态的企业数据属性 与分类管理，建立企业数据基础规范
面向客户全方位体系化服务
Yonyou Software Co.,Ltd.
主数据管理流程
主数据管理流程明确 • 基本岗位 • 岗位职责 • 关键任务中的前后次序 为系统的自动化流程管理 提供考核依据。
Yonyou Software Co.,Ltd.
服务标准
服务标准为当前以及今后的软件开发商对接主数据系统提供规 范的技术要求
《数据质量控制》课件
和时间要求。
详细描述
随着业务的发展和市场竞争的加 剧，数据的及时性变得越来越重 要。如果数据不及时，则可能导
致决策滞后或失去市场机会。
01
03
02 04
详细描述
为了确保数据的及时性，需要建 立高效的数据处理流程和实时监 测系统，以快速获取和处理数据 。
详细描述
同时，需要加强与业务部门的沟 通和协作，了解业务需求并及时 调整数据处理流程。
详细描述
为了提高数据的可理解性，需要采用易于 理解的数据表达方式，如表格、图表等， 并加强数据注释和说明。
数据可靠性
总结词 数据可靠性是指数据是否可靠、 稳定和安全，是否能够保证数据 的准确性和完整性不受干扰和破 坏。
详细描述 同时，需要加强与技术部门的沟 通和协作，加强数据处理和存储 设施的建设和维护，确保数据的 可靠性和稳定性。
加强数据质量管理的培训和 教育。
建立数据质量监控机制
定期进行数据质量检查 和评估。
建立数据质量报告和反 馈机制。
01
02
03
及时发现和解决数据质 量问题。
04
持续优化和完善数据质 量管理体系。
05
CATALOGUE
数据质量与大数据
大数据对数据质量的影响
数据量庞大
大数据时代使得数据量呈指数级 增长，对数据存储、处理和分析 带来巨大挑战，可能导致数据质 量下降。
总结词
自动化与智能化
详细描述
某金融机构在数据处理过程中面临数据量大、数据复杂度高、人工处理效率低下等问题 。为了提高数据处理效率和准确性，该机构对数据清洗流程进行了优化，引入自动化和 智能化技术，如自然语言处理、机器学习等，实现了快速、准确的数据清洗和校验，为
详细描述
随着业务的发展和市场竞争的加 剧，数据的及时性变得越来越重 要。如果数据不及时，则可能导
致决策滞后或失去市场机会。
01
03
02 04
详细描述
为了确保数据的及时性，需要建 立高效的数据处理流程和实时监 测系统，以快速获取和处理数据 。
详细描述
同时，需要加强与业务部门的沟 通和协作，了解业务需求并及时 调整数据处理流程。
详细描述
为了提高数据的可理解性，需要采用易于 理解的数据表达方式，如表格、图表等， 并加强数据注释和说明。
数据可靠性
总结词 数据可靠性是指数据是否可靠、 稳定和安全，是否能够保证数据 的准确性和完整性不受干扰和破 坏。
详细描述 同时，需要加强与技术部门的沟 通和协作，加强数据处理和存储 设施的建设和维护，确保数据的 可靠性和稳定性。
加强数据质量管理的培训和 教育。
建立数据质量监控机制
定期进行数据质量检查 和评估。
建立数据质量报告和反 馈机制。
01
02
03
及时发现和解决数据质 量问题。
04
持续优化和完善数据质 量管理体系。
05
CATALOGUE
数据质量与大数据
大数据对数据质量的影响
数据量庞大
大数据时代使得数据量呈指数级 增长，对数据存储、处理和分析 带来巨大挑战，可能导致数据质 量下降。
总结词
自动化与智能化
详细描述
某金融机构在数据处理过程中面临数据量大、数据复杂度高、人工处理效率低下等问题 。为了提高数据处理效率和准确性，该机构对数据清洗流程进行了优化，引入自动化和 智能化技术，如自然语言处理、机器学习等，实现了快速、准确的数据清洗和校验，为
数据的质量控制与质量保证的步骤培训课件
3
后一致，是否存在矛 盾或冲突的情况
及时性：数据是否及
4
时更新，是否符合时 效性要求
可靠性：数据来源是
5
否可靠，是否存在虚 假或误导的情况
安全性：数据是否安
6
全，是否存在泄露或 被篡改的风险
数据质量评估方法
01
准确性：数据是否与实际情况相符
03
一致性：数据是否前后一致，没有矛盾
05
可靠性：数据来源是否可靠，是否有足 够的证据支持
建立数据质量改进流程：及时发现和解决数据 质量问题，持续改进数据质量
制定数据规范和标准
制定数据的准确性、完整性 和及时性要求
制定数据的存储、备份和恢 复要求
制定数据的质量检查和评估 方法
确定数据的类型、格式 和范围
制定数据的安全、隐私 和合规要求
制定数据的访问、使用 和共享要求
制定数据的问题处理和 改进措施
数据分析：使用合适的分析方法 和工具，确保分析结果准确可靠
数据采集：确保数据来源可 靠，数据格式正确
数据转换：将数据转换为适 合分析的格式
数据存储：确保数据安全存 储，便于访问和备份
数据报告：生成数据质量报告， 提供数据质量评估和改进建议
数据存储质量监控
01
02
03
数据存储介质的选择：根据数 据重要性和存储时间选择合适
02
数据采集方法：数据采集 的方法会影响数据的准确 性和完整性
03
数据处理过程：数据处理 的过程会影响数据的准确 性和完整性
04
数据存储和备份：数据存 储和备份的方式会影响数 据的安全性和完整性
05
数据分析方法：数据分析 的方法会影响数据的准确 性和完整性
后一致，是否存在矛 盾或冲突的情况
及时性：数据是否及
4
时更新，是否符合时 效性要求
可靠性：数据来源是
5
否可靠，是否存在虚 假或误导的情况
安全性：数据是否安
6
全，是否存在泄露或 被篡改的风险
数据质量评估方法
01
准确性：数据是否与实际情况相符
03
一致性：数据是否前后一致，没有矛盾
05
可靠性：数据来源是否可靠，是否有足 够的证据支持
建立数据质量改进流程：及时发现和解决数据 质量问题，持续改进数据质量
制定数据规范和标准
制定数据的准确性、完整性 和及时性要求
制定数据的存储、备份和恢 复要求
制定数据的质量检查和评估 方法
确定数据的类型、格式 和范围
制定数据的安全、隐私 和合规要求
制定数据的访问、使用 和共享要求
制定数据的问题处理和 改进措施
数据分析：使用合适的分析方法 和工具，确保分析结果准确可靠
数据采集：确保数据来源可 靠，数据格式正确
数据转换：将数据转换为适 合分析的格式
数据存储：确保数据安全存 储，便于访问和备份
数据报告：生成数据质量报告， 提供数据质量评估和改进建议
数据存储质量监控
01
02
03
数据存储介质的选择：根据数 据重要性和存储时间选择合适
02
数据采集方法：数据采集 的方法会影响数据的准确 性和完整性
03
数据处理过程：数据处理 的过程会影响数据的准确 性和完整性
04
数据存储和备份：数据存 储和备份的方式会影响数 据的安全性和完整性
05
数据分析方法：数据分析 的方法会影响数据的准确 性和完整性
医学-王焱胸痛中心数据质量管理要点ppt课件
中国胸痛中心区域认证中心（厦门）
胸痛中心数据质量管理要点
中国胸痛中心区域认证中心（厦门） 厦门大学附属心血管病医院 王焱 2019.04.15
数据库的重要性：
1. 是评价胸痛中心建设质量和水平的主要依据 2. 是胸痛中心的核心内容和持续改进的保证 3. 是胸痛中心质量管理和控制的主要手段 4. 是认证过程现场核查的重点 5.是科研的重要资料
•ACS患者的登记比例应达到100%
•STEMI患者的录入必须达到100%，且各项关键时间节点的填报应齐全，关键 时间节点的缺失率不能高于10%，其中院内时间节点记录的有效率应达到100%
数据范围：范例
目 录 CONTENTS
1
数据录入
2
审核流程
3
时间节点
4
统计分析
5
管理监控
0012
数据录入
数据录入
数据录入：整体流程
0022
审核流程
医院内部建立数据管理及审核流程
填报员
审 核 通 过
审核员
审 核 通 过
归档员
审 核 通 过
病历归档
修改重提 驳回 驳回
审核流程操作
1.填写好完整信息后，提交审核 2.审核员审核无问题点击：“审核通过”；有问题点击“审核拒绝”返回第一状态进行修正
胸痛中心数据收集范围 • 所有因胸痛就诊的患者
– ACS（STEMI、NSTEMI、UA） – 主动脉夹层（A型、B型） – 肺动脉栓塞 – 各种原因引起的胸痛（非ACS、非心源性）
数据采集范围及要求
--数据库的完整性，应满足以下全部条件： •所有进入医院的急性胸痛（明确的创伤性胸痛除外）患者的登记比例应不低于 75%，应包括各类因急性胸痛就诊于门、急诊或入院患者的基本信息和最后诊断
胸痛中心数据质量管理要点
中国胸痛中心区域认证中心（厦门） 厦门大学附属心血管病医院 王焱 2019.04.15
数据库的重要性：
1. 是评价胸痛中心建设质量和水平的主要依据 2. 是胸痛中心的核心内容和持续改进的保证 3. 是胸痛中心质量管理和控制的主要手段 4. 是认证过程现场核查的重点 5.是科研的重要资料
•ACS患者的登记比例应达到100%
•STEMI患者的录入必须达到100%，且各项关键时间节点的填报应齐全，关键 时间节点的缺失率不能高于10%，其中院内时间节点记录的有效率应达到100%
数据范围：范例
目 录 CONTENTS
1
数据录入
2
审核流程
3
时间节点
4
统计分析
5
管理监控
0012
数据录入
数据录入
数据录入：整体流程
0022
审核流程
医院内部建立数据管理及审核流程
填报员
审 核 通 过
审核员
审 核 通 过
归档员
审 核 通 过
病历归档
修改重提 驳回 驳回
审核流程操作
1.填写好完整信息后，提交审核 2.审核员审核无问题点击：“审核通过”；有问题点击“审核拒绝”返回第一状态进行修正
胸痛中心数据收集范围 • 所有因胸痛就诊的患者
– ACS（STEMI、NSTEMI、UA） – 主动脉夹层（A型、B型） – 肺动脉栓塞 – 各种原因引起的胸痛（非ACS、非心源性）
数据采集范围及要求
--数据库的完整性，应满足以下全部条件： •所有进入医院的急性胸痛（明确的创伤性胸痛除外）患者的登记比例应不低于 75%，应包括各类因急性胸痛就诊于门、急诊或入院患者的基本信息和最后诊断
质量大数据分析培训PPT课件精品模板分享(带动画)
Excel在质量大数据 分析中的实际应用 案例
Python语言特点： 简洁、易读、高 效，适合处理大 规模数据
Python在质量大 数据分析中的优 势：可扩展性强、 数据处理能力强、 可视化效果好
Python在质量大 数据分析中的应 用案例：数据清 洗、数据挖掘、 预测模型等
Python在质量大 数据分析中的未 来发展前景：结 合人工智能技术， 实现更高效、更 精准的质量大数 据分析
政策法规的完善与支持
单击此处输入你的正文，请阐述观点
数据分析技术不断升 级：随着数据量的不 断增加，需要更加高 效、准确的数据分析 技术来应对挑战。
人工智能与大数据的 结合：人工智能技术 的发展将为质量大数 据分析提供更加智能 化的解决方案。
数据安全与隐私保护： 在大数据应用中，数据 安全和隐私保护将成为 越来越重要的考虑因素 。
● 这个案例展示了质量大数据分析在医疗机构中的应用和实践，通过数据分析发现存在的问题和不足，进而进行改进和 优化，最终提高患者满意度和服务质量。
质量大数据分析的 挑战与未来发展
数据量巨大，处理难度高
单击此处输入你的正文，请阐述观点
数据分析技术不够成熟，需要不断改进
单击此处输入你的正文，请阐述观点
和可视化等。
数据分析结果： 展示该案例中的 质量大数据分析 结果，包括产品 质量趋势分析、 缺陷模式识别、 关键影响因素识
别等。
改进措施：根据 质量大数据分析 结果，提出针对 性的改进措施， 包括优化生产过 程、改进产品设 计、加强质量检
测等。
效果评估：对改 进措施的实施效 果进行评估，包 括质量指标的改 善、生产成本的 降低、客户满意
质量大数据分析实 践案例
质量大数据分析培训PPT课件
统计量计算
计算均值、中位数、标准 差等统计量，以描述数据 的基本特征。
数据分布探索
通过直方图、箱线图等方 式分析数据的分布情况。
因果分析
相关性分析
计算变量间的相关系数， 以判断变量间的线性相关 程度。
回归分析
建立因变量与自变量间的 回归模型，分析自变量对 因变量的影响程度。
实验设计
通过随机化、重复等实验 设计原则，控制其他因素 的影响，以分析特定因素 对结果的影响。
数据驱动的产品创新
通过对大量用户反馈和市场数据的分析，发现用户需求和市场趋势， 量大数据的影响和推动
政策引导和支持 政府出台相关政策法规，鼓励和支持企业开展质量大数据 分析和应用，推动质量管理水平的提升。
数据安全和隐私保护 政策法规对数据安全和隐私保护提出严格要求，企业在开 展质量大数据分析时需要遵守相关法规，确保数据安全和 用户隐私。
基于历史生产数据的工艺改进 通过对历史生产数据的挖掘和分析，发现生产过 程中存在的问题和改进空间，进而优化生产工艺。
3
基于设备监测数据的预防性维护 通过对设备监测数据的分析，预测设备的故障时 间和维护需求，实现设备的预防性维护。
供应链协同与优化
基于供应链数据的协同计划
利用大数据技术对供应链各环节的数据进行整合和分析，实现供 应链协同计划，提高供应链的响应速度和灵活性。
标准规范制定 政府和相关机构制定质量大数据分析的标准和规范，推动 行业的规范化和标准化发展。
THANKS
感谢观看
大数据特点
数据量大、数据种类多、处理速度快、价值密度低。
质量大数据来源与类型
来源
包括企业内部数据（如生产、销售、 库存等）、外部数据（如市场、竞争 对手、客户反馈等）以及互联网数据 （如社交媒体、电商平台等）。
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- 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)。
数据质量管理概述
——数据质量管理策略
质量问题报警
质量检核运行
质量问题分析
数据质量指标
问题管理流程
管理策略
数据质量管理方法论
数据质量 提升周期
评估
10步流程
1.定义业 务需求 和方法
2.分析信 息环境
3.评估数 据质量
4.评估业 务影响
认知
5.识别根 本原因
6.制定提 升方案
行动
7.预防未 来数据 错误
数据质量管理产品简介
数据质量管理产品特性 数据质量产品价值 数据质量产品逻辑架构 数据质量产品技术架构 数据质量产品功能简介
数据质量管理产品特性
• 基于元数据的知识库共享设计 • 灵活的检核模块的配置、支持灵活扩展 • 支持检核主流数据库系统 • 提供丰富的系统接口 • 较强的检核问题与知识库管理 • 丰富的前端界面展现：系统前端采用Ajax、Flex技术，能够灵活的
• 解决方案 – 数据质量管理系统中提供了规范的唯一性校验规则来检核系统中数据唯 一性问题，通过对系统中某个表中的一个或者多个联合字段进行唯一检 查，得到该表中不唯一记录的数量及记录显示字段明细。
场景分析：一致性校验
• 存在问题 – 某ODS系统中，发现ETL过程后对公活期表在ODM层与FDM层的记录数 不一致，为保证系统ETL过程运行正确，需要对系统中对公活期表数据由 ODM层至FDM层过程增加一致性校验。
展现分析图表及血缘、影响关系。
8.发现及 纠正当 前数据 错误
9.实施监 督控制
10.沟通行动和结果
数据质量管理关键点
• 制定规范的数据质量度量标准 • 建立有效的数据质量监管体系 • 建立完善的数据质量管理制度 • 高质量的数据来源于数据标准、数
据分析、检验以及管理制度的综合 作用
11
场景分析：唯一性校验
• 存在问题 – 某ODS系统中，对私客户主题中的客户信息不允许重复，客户身份证号 字段可以作为客户唯一的标识，为了保证系统中客户信息的正确，需要 对系统中客户基本信息表增加唯一性校验。
• 解决方案 – 为进行系统中拉链表交叉链、断链检验，数据质量系统提供自定义校验 规则进行检测，通对表定义自定义查询语句，得到存在交叉链、断链的 记录数。
产品实施案例及场景分享
——场景分析：业务平衡性校验
• 存在问题 – 某ODS系统中，发现ETL过程后存在FDM层总账科目余额与SDM层明细 科目汇总余额不一致，为保证系统业务规则运行正确，需要在系统增加 相关业务的平衡校验。
平台孤岛 安全管理
业务系统数据变化周期 变化频度
技术元数据
数据维护 数据维护
人为调整 数据流程
变更维 数据测 错误数据维
护流程 试流程 护流程 数据清洗
流程
调度流 程
数据使用
稽核流程
数据创建
稽核传递
流程问题域
数据加 载流程
实体数据刷新周期
数据质量问题
数据装载
数据转 换流程
激励
反馈渠道 反馈机 奖惩制 奖惩制
唯一性
指主键唯一和候选键唯一 两个方面
主要包括格式、类型 和业务规则的有效性
合法性
一致性
指统一数据来源、统一存 储和统一数据口径
精确性
指计量误差、度量单位等 方面的精确程度
数据质量管理产品简介
——数据质量成熟度模型
阶段1 初始级
阶段2 定义级
阶段3 管理通过模型管理 进行数据管理
传输技术 不可靠
数据传递
信息问题域
接口数据获取
取数时点
过程中失真 数据源不当 不同步
调度机制
数据加载算法
完整性 一致性 唯一性
数据清洗算法 数据转换算法
数据获取 展示周期
展示工具 展示方式
硬件平台 软件平台
度量 数据装载
业务元数据 准确性 合法性
元数据
数据使用
数据备份恢复
维护验证机制
数据存储能力 人为调整数据
通过元数据 进行数据管理
通过企业标准数据 架构进行数据管理
•每个系统都是分离的数据管理 •非标准的独立的数据管理
•企业集成数据管理 •标准化元数据管理
目录
• 数据质量管理概述 • 数据质量问题解决之道 • 数据质量管理产品简介 • 产品实施案例及场景分享
数据质量问题解决之道
数据质量管理策略 数据质量管理方法论 数据质量管理关键点
制
度
度执行
培训
培训制度
培训计 划
培训内 容
培训资 金
培训时 间
管理
责任心
责任人 工作优 目标 先级
管理问题域
优先级高 优先级中 优先级低
数据质量管理概述
——数据质量度量规则
指数据刷新、修改和 提取等操作的及时性 和快速性
及时性
完整性
主要包括实体不缺失、属 性不缺失、记录不缺失和 字段值不缺失四个方面
• 解决方案 – 为进行系统业务的平衡性校验，可使用数据质量系统中一致性校验规则 进行检测，通过对FDM层总账科目余额与SDM层明细科目汇总余额字段 设置一致性SUM校验规则，得到过程中数据差额。
目录
• 数据质量管理概述 • 数据质量问题解决之道 • 数据质量管理产品简介 • 产品实施案例及场景分享
• 解决方案 – 数据质量管理系统中提供了规范的主外键校验规则来检核系统中数据关 联关系不对应的问题。通过对系统中主表定义主外键校验规则并关联对 应外键字段的附表及字段，得到系统关系中不对应的问题数量及主表中 的问题记录显示字段明细。
场景分析：拉链表交叉链、断链校验
• 存在问题 – 某ODS系统中，为保证拉链表数据结构正确，需要对表增加拉链表交叉 链和断链校验。
数据质量管理解决方案
目录
• 数据质量管理概述 • 数据质量问题解决之道 • 数据质量管理产品简介 • 产品实施案例及场景分享
数据质量管理概述
——数据质量问题域
全领域的导致数据质量问题的原因识别
技术问题域
数据校验 规则不当
默认值使 用不当
数据创建
数据创 建延迟
文件传输方式出错 网络传输过程
及时性
• 解决方案 – 数据质量管理系统中提供了规范的一致性校验规则来检核系统中ETL过程 中数据记录数不一致的问题。通过对系统ODM层及FDM层对公活期表主 键增加一致性COUNT校验规则，得到ODM层与FDM层不一致记录数。
场景分析：主外键校验
• 存在问题 – 某ODS系统中，对公客户财务信息表中存在出资币种、注册资本币别等 币种描述信息，其信息来自系统中的币种代码表。为了保证系统中对应 关系的正确，需要对系统中对公客户财务信息表与币种代码表关联关系 进行主外键校验。