数据质量体系结构介绍
数据质量体系结构介绍
数据质量体系结构介绍数据质量体系结构介绍1.概述1.1 目的本文档旨在介绍数据质量体系结构，帮助组织建立并维护可靠的数据质量管理框架，确保数据的准确性、完整性、可用性和一致性。
1.2 背景随着数据在企业中的重要性不断增加，对数据质量的要求也日益提高。
数据质量管理变得至关重要，以确保数据的可信度和可用性，为组织的决策和业务运营提供可靠的基础。
1.3 目标受众本文档适用于任何有意建立数据质量体系的组织，包括企业、机构、非营利组织等。
2.数据质量体系结构概览2.1 数据质量定义和要素2.1.1 数据质量定义在本文档中，数据质量指数据的准确性、完整性、可用性和一致性等特征的度量和评估。
2.1.2 数据质量要素●准确性：数据与真实世界的一致性。
●完整性：数据的完整程度和覆盖范围。
●可用性：数据的易访问性和可操作性。
●一致性：数据在不同系统和环境中的一致性。
2.2 数据质量管理框架2.2.1 数据质量策略制定组织的数据质量目标和策略，确保数据质量成为组织战略的一部分。
2.2.2 数据质量评估和度量开展数据质量评估和度量，使用合适的指标和工具来检查和评估数据的质量水平。
2.2.3 数据质量问题识别与解决识别数据质量问题，并建立解决问题的流程和机制，在发现问题后能够及时采取纠正措施。
2.2.4 数据质量监控与报告建立数据质量监控系统，定期监测数据质量并报告，及时发现和解决数据质量问题。
2.2.5 数据质量培训和文化建设为组织成员提供数据质量培训，增强对数据质量的意识和重视，并建立良好的数据质量管理文化。
2.2.6 数据质量改进根据数据质量评估结果和监控报告，制定改进计划和措施，持续提升数据质量水平。
3.数据质量体系实施步骤3.1 数据质量目标设定确定组织的数据质量目标，并与组织的战略和业务目标相对应。
3.2 数据质量评估和度量方法选择选择适合组织的数据质量评估和度量方法，包括定性和定量指标的选择。
3.3 数据质量问题识别和解决流程建立建立数据质量问题识别和解决流程，明确问题的报告和跟踪方式，以及解决问题的责任人和时间要求。
大数据质量管理体系结构设计
大数据质量管理体系结构设计随着互联网时代的到来，大数据已成为重要的产业和运营核心，越来越多的企业开始利用大数据进行决策和管理，以提高运营效率和创造更高的价值。
但是，对于大数据的质量管理却成为了一个难题。
如何确保大数据的准确性、完整性和一致性，成为了企业和机构必须面对的挑战。
大数据质量管理体系结构是一个解决大数据质量问题的重要工具，它包括质量管理的架构、技术、流程和人员。
在这篇文章中，我们将讨论大数据质量管理体系结构的设计和关键步骤，以及如何实现大数据质量管理的最佳实践。
一、构建大数据质量管理体系结构的核心要素1. 策略与规则：构建大数据质量管理体系结构的首要步骤是明确战略和规则。
这意味着企业需要清楚地定义大数据质量目标，确定大数据质量标准和流程，更新数据质量规则和标准，并将它们应用于组织数据的收集、分析和处理过程。
2. 数据治理与质量度量：数据治理是指通过制定数据管理政策和流程，确保数据质量的汇总和维护过程。
质量度量是确保数据质量的核心方法之一，它将数据质量的管理和度量变成了一项标准的流程。
3. 数据质量度量与监控：数据质量度量是指在数据域中测量数据的准确性、一致性、完整性、唯一性等特征。
数据质量监控是指针对已收集的数据，对其进行实时监测和管理，保证数据的质量得到有效维护。
4. 工具与技术：大数据质量管理技术向有利于实现大数据质量目标的技术发展。
工具与技术涵盖了数据质量管理过程中的重要工具设备以及数据操作和处理的平台，为数据质量保障提供核心支持。
5. 数据资产管理：数据资产管理是指对数据进行分类、标记以及治理，从而提高数据利用价值，同时也加强了数据的安全性和质量管理。
二、实现大数据质量管理的最佳实践在构建大数据质量管理体系结构后，企业需要采取适当的步骤来确保其有效执行，并全面实现大数据质量管理的目标。
1. 集中管理数据：企业应该强调数据接入和管理的重要性，确保所有数据都被收集和存储在一个中心位置。
数据质量体系结构介绍
数据质量体系结构介绍第一章概述数据质量是指数据的准确性、可靠性、完整性、一致性和及时性。
一个强大的数据质量体系是一个组织保证数据质量的关键要素。
本文档旨在介绍数据质量体系的结构，以及各个组成部分的详细内容。
第二章数据质量体系结构数据质量体系结构包括以下几个核心组成部分：________1.数据质量策略数据质量策略是一个组织制定的数据质量的总体目标和原则。
该部分规定了数据质量的标准和要求，包括数据准确性、可靠性、完整性、一致性和及时性等方面。
数据质量策略还包括数据质量的管理方法和流程。
2.数据质量度量指标数据质量度量指标是衡量数据质量的标准和方法。
该部分定义了各种数据质量度量指标，并明确了具体的计算方法和评估标准。
数据质量度量指标可以包括数据准确性、数据完整性、数据一致性、数据可用性等方面的指标。
3.数据质量控制数据质量控制是确保数据质量达到标准的关键步骤。
该部分详细描述了数据质量控制的方法和流程，包括数据采集、数据清洗、数据校验、数据修复等方面。
数据质量控制还包括数据质量监控和数据质量报告，确保数据质量得到持续监控和改进。
4.数据质量治理数据质量治理是组织管理数据质量的机制和规范。
该部分规定了数据质量治理的责任和权限，包括数据质量治理的组织结构、职责分工、决策流程等方面。
数据质量治理还包括数据质量培训和知识管理，确保组织内部的数据质量意识和专业能力得到提升。
5.数据质量改进数据质量改进是持续提高数据质量的关键环节。
该部分介绍了数据质量改进的方法和流程，包括数据质量评估、问题分析、改进计划制定和执行等方面。
数据质量改进还包括数据质量团队的建设和数据质量项目的管理，推动数据质量持续改进的实施。
第三章附件本文档附带以下附件：________2.数据质量度量指标示例，供组织选择合适的度量指标。
3.数据质量控制流程图，详细展示了数据质量控制的流程和步骤。
4.数据质量治理组织架构示意图，展示了数据质量治理的组织结构和职责分工。
数据质量指标体系
数据质量指标体系
1 什么是数据质量指标体系
数据质量指标体系是一种管理数据质量的重要机制，它可以帮助企业定义和实施数据质量管理措施来保证企业的数据质量，使获取的数据更准确可靠，更有意义。
通过数据质量指标体系的建立，可以有效的提升企业数据质量，对企业发展具有重要的作用。
2 数据质量指标体系的组成
数据质量指标体系由多种数据质量指标组成，其中包括使用率指标、准确性指标、完整性指标、可用性指标、合规性指标、时效性指标以及敏感性指标等。
各个指标体系通过检查不同的数据属性或功能来监测数据质量，用于评价数据的性能、完整性和准确性。
3 检测数据质量指标体系
数据质量指标体系可以通过不同的方式来检测，常见的检测方式有几种：
1、根据到达数据源的记录行数与发送源中记录行数的比较；
2、通过元数据检查，查看元数据是否符合规范要求；
3、按照质量规则检查数据，检验数据的准确性，时效性和可用性；
4、使用EDI（电子数据交换）测试，检查数据格式是否符合前后系统交互的要求；
5、对数据集进行快照比较，比较数据变化前后差异。
通过这些检测方法可以帮助企业及时发现数据质量问题，确保数据质量符合企业的要求。
4 数据质量指标体系的重要性
企业的数据质量对企业的发展起着非常重要的作用，可以说是企业发展的基础。
数据质量指标体系的建立，将为企业的信息管理和资源管理提供全新的视角，是企业获取准确可靠的数据的重要保障。
正是基于数据质量，企业管理者可以有效的提炼有价值的信息、实现商业洞察与决策依据，从而减少企业的成本，提升企业的业务收益。
数据质量体系结构介绍
数据质量体系结构介绍数据质量体系结构介绍1、引言1.1 背景1.2 目的1.3 范围2、数据质量概述2.1 什么是数据质量2.2 为什么数据质量重要2.3 数据质量的影响3、数据质量标准3.1 数据精确性3.1.1 数据准确性3.1.2 数据完整性3.1.3 数据一致性3.2 数据一致性3.2.1 数据命名规范 3.2.2 数据格式规范 3.2.3 数据编码规范 3.3 数据完整性3.3.1 数据缺失3.3.2 数据冗余3.3.3 数据错误3.4 数据可靠性3.4.1 数据源可信度 3.4.2 数据传输安全 3.4.3 数据备份与恢复 3.5 数据时效性3.5.1 数据收集及时性 3.5.2 数据更新及时性3.5.3 数据查询及时性4、数据质量评估4.1 数据质量评估方法4.1.1 主观评估方法4.1.2 客观评估方法4.2 数据质量评估指标4.2.1 数据准确性评估指标 4.2.2 数据完整性评估指标 4.2.3 数据一致性评估指标 4.2.4 数据可靠性评估指标4.2.5 数据时效性评估指标5、数据质量管理5.1 数据质量管理流程5.2 数据质量管理策略5.2.1 数据采集策略5.2.2 数据清洗策略5.2.3 数据存储策略5.2.4 数据治理策略6、数据质量监控与改进6.1 数据质量监控方法6.1.1 数据质量度量指标的监控 6.1.2 数据质量问题的监控6.1.3 数据质量变化的监控6.2 数据质量改进措施6.2.1 数据采集过程改进6.2.2 数据清洗过程改进6.2.3 数据存储过程改进6.2.4 数据治理过程改进7、数据质量保障7.1 角色责任7.2 培训与指导7.3 数据质量报告7.4 数据质量奖惩机制8、附件8.1 数据质量评估工具8.2 数据质量监控工具8.3 数据质量管理流程图注释：1、数据质量 - 在此处定义为数据符合既定规则、准确、完整、一致、可靠且及时的程度。
2、数据精确性 - 数据的准确性、完整性和一致性是数据精确性的三个关键方面。
数据质量评价体系
数据质量评价体系
摘要：
1.数据质量评价体系的定义和重要性
2.数据质量评价体系的主要组成部分
3.数据质量评价体系的实施步骤
4.数据质量评价体系的应用实例
5.数据质量评价体系的未来发展趋势
正文：
随着信息技术的飞速发展，数据在企业决策和运营中的重要性日益凸显。
然而，数据的质量直接影响到企业决策的准确性和运营的效率。
因此，建立一个完善的数据质量评价体系是确保数据质量的关键。
数据质量评价体系是对数据质量进行评估、监控和管理的一种方法。
这个体系主要由五个组成部分构成，分别是数据质量的准确性、完整性、及时性、可靠性和一致性。
准确性是指数据是否真实反映了实际情况；完整性是指数据是否完整、无遗漏；及时性是指数据是否能及时反映实际情况；可靠性是指数据是否可信；一致性是指数据是否具有可比性。
实施数据质量评价体系的步骤主要有三步。
首先是确定数据质量的评价标准，这个标准应该根据企业的实际情况和需求来制定。
然后是收集数据，这个过程应该保证数据的全面性和准确性。
最后是进行数据质量的评价，这个过程应该根据制定的标准来进行。
数据质量评价体系在企业的运营和决策中发挥着重要的作用。
例如，企业可以通过数据质量评价体系来确定哪些数据是优质的，哪些数据是劣质的，从
而提高决策的准确性。
同时，企业也可以通过数据质量评价体系来发现数据质量的问题，从而及时进行改正。
随着大数据和人工智能技术的发展，数据质量评价体系也将迎来新的发展。
例如，通过引入人工智能技术，可以大大提高数据质量评价的效率和准确性。
商业银行数据质量组织架构和岗位职责
商业银行数据质量组织架构和岗位职责在当今信息化时代，商业银行的数据质量显得尤为重要。
优质的数据质量不仅对银行自身的经营管理有很重要的影响，而且对客户、监管机构和利益相关者也扮演着关键的角色。
因此，商业银行需要建立完善的数据质量组织架构，明确相关岗位的职责，从而保障数据质量，提升银行综合竞争力。
一、组织架构商业银行数据质量组织架构应当包括高层领导、数据管理部门和数据质量团队。
1.高层领导高层领导是数据质量管理的决策者和执行者，负责确定数据质量管理的战略规划、政策和目标。
他们需要为数据质量管理提供资源支持，推动数据质量管理理念深入全员，使数据质量管理融入到商业银行的日常经营管理当中。
2.数据管理部门数据管理部门是具体承担数据质量管理工作的部门，通常设有数据管理中心，也可以称为数据治理办公室。
数据管理部门主要负责数据质量管理工作的落实和执行，包括数据质量策略、规范、标准、流程、技术系统的建设和管理。
他们需要确保数据质量的符合度，对数据进行全面管理和控制，提供数据质量监控、报告和分析，并对数据质量问题进行调查和解决，同时推动数据质量管理标准化和制度化。
3.数据质量团队数据质量团队是负责具体数据质量管理工作的执行者。
他们通过对数据的整理、清洗和分析，发现数据质量问题，并与相关部门协调解决，同时推动数据质量管理理念和标准的贯彻执行。
二、岗位职责商业银行数据质量的组织架构中，必然会涉及到一系列核心职责和岗位，这些岗位将共同组成一个高效的数据质量管理团队。
以下是商业银行数据质量管理组织架构中常见的岗位职责：1.数据质量主管数据质量主管为数据管理部门的领导者，负责制定和推动银行的数据质量管理战略规划、政策和目标，确保数据质量管理工作的顺利推进。
同时，他还负责对数据质量管理工作进行全面监管和评估，决策数据质量管理的投资和资源分配。
2.数据质量分析师数据质量分析师负责对银行数据进行清洗和分析。
他需要收集数据、分析数据并发现数据质量问题，为数据质量问题的解决提供依据和支持，最终确保数据质量的完整性和准确性。
数据质量评价体系
数据质量评价体系数据质量评价体系是衡量数据质量优劣的一种方法，它可以帮助企业和政府部门确保数据的完整性、准确性、一致性、时效性和可用性。
本文将从数据质量评价体系的概述、评价指标、构建方法、应用、提高数据质量的措施以及总结与展望等方面进行详细阐述。
一、数据质量评价体系概述数据质量评价体系是一个包含多个评价指标的综合体系，旨在对数据的质量进行全面、客观、公正的评价。
数据质量评价体系的核心目标是提高数据质量，以满足业务需求和决策支持。
二、数据质量评价指标1.完整性：数据是否完整、无遗漏地反映了所关注的现象或领域。
2.准确性：数据的精确程度，包括数值精确度和位置精确度。
3.一致性：数据在时间、空间和逻辑上的连贯性和一致性。
4.时效性：数据的更新速度和实时性，以满足用户对新鲜数据的需求。
5.可用性：数据的可理解性、可获取性和可加工性，以便于用户的使用和处理。
三、构建数据质量评价体系的方法1.制定评价标准：根据数据质量的定义和指标，制定具体的评价标准。
2.确定评价指标权重：根据指标的重要性，为每个指标分配权重。
3.设计评价算法：结合权重和评价指标，构建数据质量评价算法。
4.建立评价反馈机制：对评价结果进行实时反馈，指导数据质量改进。
四、数据质量评价体系的应用1.企业数据管理：帮助企业提高数据质量，提升业务效率和决策水平。
2.政府数据开放：促进政府数据质量的提升，便于公众获取和利用政府数据。
3.数据交换与共享：确保数据在交换和共享过程中的质量，提高数据利用价值。
五、提高数据质量的措施1.完善数据采集与处理流程：确保数据在采集、传输、处理等环节的质量。
2.加强数据审核与校验：对数据进行严格审核，确保数据的真实性和准确性。
3.建立数据质量管理团队：专门负责数据质量的监控、评估和改进工作。
4.落实数据质量改进计划：持续关注数据质量问题，采取措施进行改进。
六、总结与展望数据质量评价体系是数据质量管理的重要组成部分。
随着大数据、人工智能等技术的发展，数据质量评价体系将不断完善，为各类组织和企业提供更加有效的数据质量保障。
商业银行数据质量组织架构和岗位职责
商业银行数据质量组织架构和岗位职责商业银行数据质量组织架构和岗位职责是确保银行数据质量的重要组成部分。
合理的组织架构和明确的岗位职责可以提高数据管理和监控的效率，从而减少数据错误和风险。
下面将详细介绍商业银行数据质量组织架构和岗位职责。
1.数据质量组织架构商业银行的数据质量组织架构通常由多个层次的部门和团队组成，包括数据治理委员会、数据质量团队以及与数据相关的其他部门。
以下是一个常见的商业银行数据质量组织架构示例：1.1数据治理委员会：负责制定数据质量策略、标准和规范，协调各个部门之间的数据管理工作，并对数据质量进行监控和评估。
1.2数据质量团队：负责执行数据质量策略和流程，跟踪和解决数据质量问题，保证数据的准确性、完整性和一致性。
1.3数据所有权部门：负责定义数据所有权和使用权限，确保数据的合规与保密。
1.4数据采集和整合部门：负责数据的采集、整合和转换，保证数据的及时性和正确性。
1.5数据仓库团队：负责数据仓库的设计、维护和优化，保证数据的可靠性和可用性。
1.6数据分析团队：负责数据的分析和挖掘，提供数据支持和决策依据。
1.7业务部门负责人：负责提供业务需求和规范，参与数据质量评估和验证，保证业务数据的质量。
1.8技术支持团队：负责提供数据质量工具和平台的支持，解决技术问题和故障。
2.岗位职责下面是商业银行数据质量组织中关键岗位的职责描述：2.1数据质量经理：负责整体数据质量管理工作，包括制定数据质量策略、标准和规范，监控数据质量指标，解决数据质量问题，提供关于数据质量的建议和决策。
同时负责与数据治理委员会和其他部门的沟通协调。
2.2数据质量分析师：负责开展数据质量评估和分析，制定数据质量检查方案，执行数据质量检查和验证，发现和解决数据质量问题，编写数据质量报告，并提出改进措施。
2.3数据治理主管：负责制定数据治理策略和规划，建立数据治理流程和机制，确保数据的安全、合规和保密，参与数据治理委员会的会议和决策。
商业银行数据质量组织架构和岗位职责
商业银行数据质量组织架构和岗位职责一、组织架构商业银行的数据质量组织架构通常分为数据质量管理部门和数据管理部门两大部分。
其中，数据质量管理部门主要负责数据质量策略、政策、标准、规程制定和数据质量评估等工作，而数据管理部门则主要负责数据的采集、存储、处理和使用等工作。
下面将具体介绍商业银行数据质量组织架构及其岗位职责。
1.数据质量管理部门数据质量管理部门主要负责商业银行的数据质量战略规划、数据质量政策制定和数据质量标准执行。
具体的组织架构包括数据质量领导、数据质量管理团队和数据治理委员会。
（1）数据质量领导数据质量领导是数据质量管理部门的领导者，负责制定数据质量长远规划和战略目标，同时也负责确保数据质量管理层与其他部门的有效协调。
（2）数据质量管理团队数据质量管理团队是数据质量管理部门的核心团队，主要负责数据质量评估和修正、数据质量监控和报告、数据质量策略和指导手册等工作。
（3）数据治理委员会数据治理委员会是商业银行的最高数据决策机构，由高层管理人员组成，主要负责确保数据治理策略的有效实施和数据质量管理工作的顺利进行。
2.数据管理部门数据管理部门主要负责商业银行的数据采集、存储、加工和使用等工作。
具体的组织架构包括数据采集团队、数据存储团队、数据加工团队和数据使用团队。
（1）数据采集团队数据采集团队主要负责商业银行内外部数据的采集和集成，确保数据的完整性和准确性。
（2）数据存储团队数据存储团队主要负责商业银行数据的存储和管理，确保数据的安全性和可靠性。
（3）数据加工团队数据加工团队主要负责商业银行数据的加工和分析，提供数据支持和分析报告。
（4）数据使用团队数据使用团队主要负责商业银行数据的使用和共享，确保数据的合规和安全。
二、岗位职责不同的部门和团队针对不同的数据管理和数据质量工作有各自的相关岗位及职责。
1.数据质量管理部门岗位职责（1）数据质量领导数据质量领导主要负责制定数据质量战略和规划，确保数据质量管理策略的有效实施。
数据治理中的数据质量框架与模型
数据治理中的数据质量框架与模型数据质量一直是数据治理中的关键问题之一。
一个组织若要有效地利用数据进行决策和运营，就必须确保数据的质量可靠。
因此，建立一个完善的数据质量框架和模型是至关重要的。
本文将介绍数据治理中的数据质量框架与模型的相关概念和方法，以帮助组织有效管理和提升数据质量。
一、数据质量框架数据质量框架是指一种用来评估、监控和改善数据质量的体系结构。
它提供了一组准则、原则和方法，用于确保数据的准确性、完整性、一致性和可信度。
一个完整的数据质量框架应包括以下几个方面：1. 数据质量目标：明确组织对数据质量的期望和要求。
例如，数据应该准确无误、及时更新、完整无缺失等。
2. 数据质量规则：定义数据质量的验证规则和条件。
例如，对于客户信息数据，要求电话号码字段必须为11位数字。
3. 数据质量度量：设定用于度量数据质量的指标和标准。
例如，数据的准确性可以通过错误率指标来衡量，标准可以是小于1%的错误率。
4. 数据质量监控：建立监控机制，实时检测数据质量问题并提供告警。
例如，通过数据质量报表、数据审计等手段来监控数据质量。
5. 数据质量改进：通过数据清洗、数据纠错、数据标准化等手段，改善数据质量问题。
二、数据质量模型数据质量模型是数据质量框架的具体表现形式，用于分析和评估数据质量的各个方面。
常见的数据质量模型包括以下几个维度：1. 准确性：数据的准确性是指数据与实际情况的一致性。
通过比对数据与现实场景或其他可信数据源的差异，可以评估数据的准确性。
2. 完整性：数据的完整性是指数据包含了所有必要的字段和记录，没有缺失。
通过比对数据与预期完整性的差异，可以评估数据的完整性。
3. 一致性：数据的一致性是指数据在不同位置、不同时间点之间的一致性。
通过比对数据在多个数据源、多个时间点上的差异，可以评估数据的一致性。
4. 可信度：数据的可信度是指数据的来源可信且数据本身没有被篡改。
通过对数据来源的验证和数据完整性的检查，可以评估数据的可信度。
数据系统服务项目质量体系简介
数据系统服务项目质量体系简介⏹质量管理目的和内容目的：满足用户要求，规范自身行为，达到供需双方共同获益的效果；内容：质量策划——目的、范围、做什么、何时做、谁来做、如何做；质量控制——监视过程，发现、排除不合格；质量保证——满足质量要求，取得需方信任；质量改进——完善、改进质量体系⏹质量方针与承诺我们将按照ISO5000的要求在全公司所有项目中实行质量管理，并定期进行内审，同时在公司内制定了严格的奖惩措施，确保质量承诺的实现。
我们的质量方针是：优秀的产品，一流的服务。
优秀的产品：配备高素质的项目师，选用先进、稳定的开发工具和开发方法；开发全过程的严格的质量控制；确保产品功能丰富，满足用户的实际需求。
一流的服务：设置客户中心和专业的技术中心，提供专业水准的服务；设有客户服务热线电话，保证为客户提供及时的服务；全员具有“客户的成功才是我们的成功”的服务意识。
质量目标是：――职责明确，管理规范；――响应迅速，服务满意；――过程有效，提供符合客户要求的产品。
⏹质量管理的基本要求：P D C A想做的写下来（Plan——计划）按写的作出来（Do——执行）把做的记下来（Check——检查）过程充分受控（Assure——验证）⏹质量管理要点1、文件化的质量保证体系——质量体系文件质量体系文件的的三个层次：质量手册：描述质量方针，是EMC系统集成质量管理的纲领性文件；规程文件：按要素制定的若干规定，是EMC系统集成质量管理的支持性文件；操作指导书：具体作业流程和操作指导，补充性文件；2、制定计划综合计划——确定项目的资源要求、进度规划等内容；质保计划——确定项目的质量要点和控制措施等内容；配置管理计划、测试计划、验收计划、用户培训计划；3、阶段评审和联合评审质保计划应设定重要的质量监控点，并在质量监控点处进行评审；供需双方共同决定联合评审；重要基线的建立和升级要评审；4、配置管理——由配置管理人员负责实施目的：确保项目组成员使用最新、一致的资源，确保项目组的开发成果受到保护，增加项目的可视性；制定配置管理计划并对配置项进行标识及跟踪；定期给出配置状态报告；5、文档管理目的：确保按时生成文档，保护文档这一宝贵财富。
数据质量流程模型的三种基本结构
数据质量流程模型的三种基本结构下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
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数据质量体系结构介绍
数据质量体系结构介绍一、数据质量的重要性数据质量的优劣直接影响着企业的决策效果和运营效率。
低质量的数据可能导致错误的决策，增加业务风险，降低客户满意度，甚至影响企业的声誉。
例如，如果销售数据不准确，企业可能会错误地估计市场需求，导致库存积压或供应不足。
又如，客户信息不完整或不准确，可能会影响营销活动的效果，无法精准地满足客户需求。
二、数据质量的关键要素1、准确性数据的准确性是指数据与实际情况的相符程度。
确保数据准确无误是数据质量的核心要求。
2、完整性数据的完整性意味着数据应包含所有必要的信息，没有缺失或遗漏。
3、一致性一致性要求数据在不同的系统和流程中保持相同的定义和取值。
4、时效性数据的时效性是指数据能够及时反映业务的最新状态，过时的数据可能失去其价值。
5、可用性数据应该易于获取、理解和使用，具备良好的可用性。
三、数据质量体系结构的组成部分1、数据治理框架数据治理是确保数据质量的基础，它包括制定数据策略、定义数据标准和流程、明确数据所有者和责任人等。
通过建立有效的数据治理框架，可以为数据质量提供制度保障。
2、数据质量评估定期对数据进行质量评估是发现问题的重要手段。
评估指标应涵盖上述关键要素，通过数据审计、数据分析等方法，识别数据中的错误、缺失和不一致。
3、数据清洗和转换对于发现的质量问题，需要进行数据清洗和转换。
这包括删除重复数据、纠正错误、补充缺失值等操作，以确保数据的准确性和完整性。
4、数据监控建立数据监控机制，实时或定期监测数据的质量状况。
一旦发现异常，能够及时发出警报并采取相应的措施。
5、数据质量管理工具利用专业的工具来辅助数据质量管理，如数据清洗工具、数据质量监测软件等，提高管理效率和效果。
四、数据质量体系结构的实施步骤1、明确业务需求首先要了解企业的业务目标和需求，确定哪些数据对业务决策至关重要，以及对数据质量的具体要求。
2、现状评估对现有数据的质量状况进行全面评估，了解存在的问题和差距。
商业银行数据质量组织架构和岗位职责
商业银行数据质量组织架构和岗位职责一、组织架构商业银行数据质量组织架构主要包括数据质量部门和相关岗位，整体目标是负责数据质量策略的制定、数据质量管理和控制以确保数据的准确性、完整性、一致性、及时性和合法性。
数据质量组织架构的设计需要考虑到业务需求以及信息系统的复杂性，以保证数据质量管理的高效性和有效性。
1.数据质量部门数据质量部门是整个数据质量管理工作的核心部门，负责制定数据管理政策、标准和流程，并推动落实和执行。
数据质量部门通常由数据质量主管（Data Quality Manager）领导，下设数据质量分析师（Data Quality Analyst）、数据质量管理员（Data Quality Administrator）等岗位。
数据质量部门的工作职责主要包括：制定数据质量管理政策和标准，监督和协调数据质量管理工作，定期进行数据质量评估和报告，并提出改进措施。
2.数据质量分析师数据质量分析师主要负责对数据进行分析、识别和解决存在的数据质量问题，以及评估数据质量影响。
数据质量分析师需要具备扎实的数据分析和统计学知识，熟练运用数据分析工具，定期对数据进行质量检查、识别潜在的数据质量问题及原因，提出相关改进建议和解决方案。
另外，数据质量分析师还需要制定数据质量评估规范和指标，并按照规范和指标进行数据质量评估。
3.数据质量管理员数据质量管理员主要负责保障数据质量管理流程的顺利进行，包括数据输入、采集、存储、清洗、转换、集成和管理等方面。
数据质量管理员需要确保数据质量管理工作符合相关政策和标准，及时处理数据质量问题，协调各部门进行数据质量管理，提高数据质量监控水平，并制订数据质量管理方案。
二、岗位职责1.数据质量主管a.负责制定和落实数据质量管理策略，确保数据质量达到要求；b.监督数据质量管理工作的推进和执行，解决数据质量问题；c.制定数据质量管理流程和标准，提高数据质量管理水平；d.评估和报告数据质量状况，建议改进措施。
数据质量体系结构介绍
数据质量体系结构介绍数据质量体系结构介绍1. 引言数据在现代企业中具有重要的价值，数据质量的好坏直接影响到企业的决策和业务运营效果。
为了确保数据的准确性、完整性和一致性，企业需要建立一个数据质量体系。
本文将介绍数据质量体系的结构以及各个组成部分的作用和关系。
2. 数据质量体系结构数据质量体系是一个由多个组成部分构成的框架，用于管理和提升数据的质量。
下面是一个常见的数据质量体系结构示例：2.1 数据质量目标数据质量目标是数据质量体系的基础，它描述了企业对数据质量的期望和要求。
通常，数据质量目标包括数据准确性、数据完整性、数据一致性、数据可靠性等方面。
企业根据自身的业务特点和需求制定相应的数据质量目标。
2.2 数据质量指标数据质量指标用于衡量数据质量的各个方面。
根据数据质量目标，企业可以定义一系列数据质量指标。
常见的数据质量指标包括数据准确性指标（如误差率、不一致率）、数据完整性指标（如缺失率、重复率）、数据一致性指标（如冗余率、逻辑错误率）等。
2.3 数据质量评估数据质量评估是对数据质量进行定量或定性分析的过程。
它通过应用数据质量指标对数据进行评估，得出数据质量的度量结果。
数据质量评估可以帮助企业了解数据质量的现状，并确定需要改进的方向和重点。
2.4 数据质量控制数据质量控制是确保数据质量达到标准要求的过程。
它包括数据采集、数据清洗、数据转换和数据集成等环节。
在每个环节中，企业需要制定相应的数据质量控制策略和规程，通过各种技术手段和方法来提高数据质量。
2.5 数据质量监控数据质量监控是对数据质量进行实时监测和反馈的过程。
它可以帮助企业及时发现和解决数据质量问题，保持数据质量的稳定性和持续性。
数据质量监控通常基于一系列数据质量指标和阈值，当指标超过阈值时，系统会触发相应的预警和处理流程。
2.6 数据质量改进数据质量改进是持续优化数据质量的过程。
它根据数据质量评估和监控的结果，提出改进措施并实施。
数据质量改进可以包括人员培训、流程优化、技术升级等方面，旨在不断提升数据质量水平。
数据质量体系结构介绍
数据质量体系结构介绍2008-05-12作者:杜绍森编译来源:IT168导读: 本文提供一个在数据仓库项目的实施过程中，可增量添加的、可扩展的数据质量体系结构，它可以保证以最小的对前期投资的影响，并增加到存在的数据仓库和数据集成环境中。
使用这个架构，也可以实现项目系统化的向6Sigma 质量管理体系的扩展。
这个架构的设计也是针对数据仓库领域缺乏的公开的、一致的说明数据质量的问题来进行组织的。
本文提供一个在数据仓库项目的实施过程中，可增量添加的、可扩展的数据质量体系结构，它可以保证以最小的对前期投资的影响，并增加到存在的数据仓库和数据集成环境中。
使用这个架构，也可以实现项目系统化的向6Sigma 质量管理体系的扩展。
这个架构的设计也是针对数据仓库领域缺乏的公开的、一致的说明数据质量的问题来进行组织的。
有三股力量已将对将数据集成、数据质量的关注呈现在组织管理层优先执行活动中。
它们是：一、普遍地认为"如果仅能看到数据，而无法确定其质量等级，就无法更好的管理的业务"的认识，正在持续增长。
绝大多数的知识工作者相信对自身的工作职能来说，数据是至关重要的;二、绝大多数的全球化的，分布式的组织机构逐步形成共识，集成分散在全球各地的业务数据是企业竞争力的必要因素;三、急剧增长法律符合性的要求也是一个重要的因素。
仅这三个方面的驱动力，对于强调数据质量的问题显然还并不充分。
幸运的是，还有一股强大的动力正来自除了IT部门以外的业务人员。
业务人员正在逐步的认识到数据质量问题是一个严重的，需要高昂的成本的问题，这样，组织主动性地提供数据质量就有了更大的动力。
但是，多数的业务人员可能并不能完全了解数据质量问题产生的原因，找到提高数据质量的方法。
有时他们认为数据质量问题主要是IT部门操作层面的问题。
在这样的情况下，IT部门就应该更加认识到：数据质量问题不可能仅通过IT部门来单独改善，更需要业务部门的积极、主动参与。
数据质量体系结构介绍
数据质量体系结构介绍数据质量体系结构介绍引言数据质量体系结构数据质量体系是一个组织的数据管理框架，用于确保数据在收集、存储、处理和使用过程中的质量。
它由以下几个核心组件构成：1. 数据质量目标：数据质量目标是企业对数据质量的期望和要求，包括数据准确性、一致性、完整性、可靠性等。
在制定数据质量目标时，需要综合考虑业务需求和实际情况，确保目标既能满足业务需求，又能够实现。
2. 数据质量评估：数据质量评估是对数据质量进行定量或定性评估的过程。
通过建立评估指标和评估方法，可以及时发现数据质量问题并进行修复和改进。
常用的评估方法包括数据抽样、数据检查和数据验证等。
3. 数据质量控制：数据质量控制是为了确保数据质量达到标准而采取的一系列管理和控制措施。
包括数据采集、数据清洗、数据转换、数据集成等环节的控制。
通过建立数据质量控制策略和流程，可以规范数据质量管理，提高数据质量。
4. 数据质量监控：数据质量监控是对数据质量进行实时监测和反馈的过程。
通过建立数据质量监控指标和监控系统，可以及时发现数据质量问题并进行处理。
还可以通过监控结果进行数据质量分析和改进。
5. 数据质量改进：数据质量改进是针对已发现的数据质量问题，采取相应的纠正和改进措施。
包括数据修复、数据重建、流程改进等。
通过持续改进，可以提高数据质量的稳定性和可信度。
数据质量体系的作用建立一个完善的数据质量体系有以下几个重要作用：1. 支持业务决策：高质量的数据能够提供准确、可靠的信息，有助于企业的战略决策和业务发展。
数据质量体系可以确保数据质量符合业务需求，为决策提供可靠的基础。
2. 提高数据价值：高质量的数据可以提高数据的价值和利用率。
通过建立数据质量体系，可以降低数据错误和漏洞的可能性，提高数据的准确性和完整性，从而提高数据的价值。
3. 降低风险：数据质量问题可能导致企业面临法律风险、声誉风险和业务风险等。
通过建立数据质量体系，可以及时发现和解决数据质量问题，降低风险的发生和影响。
数据质量体系结构介绍
数据质量体系结构介绍引言数据是现代企业成功运营和决策的重要基础。
由于各种原因，企业的数据质量可能存在问题，这可能导致错误的决策和不准确的业务结果。
建立一个健全的数据质量体系结构对于保障数据的准确性和可靠性至关重要。
数据质量定义数据质量是指数据的适用性、完整性、准确性、一致性和及时性等特征的度量，它描述了数据对于特定的用途或目标是否可信和可靠。
数据质量体系结构为了确保数据质量，需要建立一个完整的数据质量体系结构。
下面将介绍一个典型的数据质量体系结构。
1. 数据质量策略数据质量策略是指企业制定的一系列规则和标准，用于定义数据质量的目标和要求。
这些策略应该明确数据的准确性、完整性、一致性和及时性等方面的要求，以便对数据进行评估和监控。
2. 数据质量评估数据质量评估是对数据进行定量和定性的分析，以确定数据质量问题的程度和影响。
通过数据质量评估，可以了解数据的质量状况，并发现存在的问题和风险。
3. 数据质量监控数据质量监控是指持续监测和评估数据质量的过程。
通过监控数据的准确性、完整性、一致性和及时性等指标，可以及时发现数据质量问题，并采取相应的纠正措施。
4. 数据质量改进数据质量改进是指根据数据质量评估和监控的结果，采取措施改进数据的准确性、完整性、一致性和及时性等方面的问题。
改进措施可能包括数据清洗、数据整合、数据验证等。
5. 数据质量培训和教育数据质量培训和教育是指向组织内部的员工提供有关数据质量的培训和教育，以提高员工对数据质量的认识和理解。
这有助于提高员工的数据质量意识，并增加他们在数据处理过程中的责任和警惕性。
数据质量是现代企业决策和运营的关键因素。
建立一个完善的数据质量体系结构可以确保数据的准确性和可靠性，从而提高企业的决策能力和竞争力。
通过制定数据质量策略、进行数据质量评估和监控、实施数据质量改进，并加强数据质量培训和教育，可以不断提升数据质量水平，为企业的发展提供有力支持。
数据质量体系结构介绍
数据质量体系结构介绍数据质量体系结构介绍1.引言本章介绍数据质量体系结构的背景和目的，以及本文档的范围和读者对象。
2.数据质量概述本章介绍数据质量的定义和重要性，并讨论数据质量对于组织的影响。
2.1 数据质量定义2.2 数据质量的重要性2.3 数据质量对组织的影响3.数据质量评估和度量本章介绍数据质量评估和度量的方法和工具。
3.1 数据质量评估方法3.2 数据质量度量指标3.3 数据质量评估工具4.数据质量管理本章介绍数据质量管理的过程和方法。
4.1 数据质量管理过程4.2 数据质量管理方法5.数据质量保障本章介绍数据质量保障的策略和措施。
5.1 数据质量保障策略5.2 数据质量保障措施6.数据质量改进本章介绍数据质量改进的方法和步骤。
6.1 数据质量改进方法6.2 数据质量改进步骤7.数据质量培训与意识提升本章介绍数据质量培训和意识提升的重要性和方法。
7.1 数据质量培训的重要性7.2 数据质量培训方法7.3 数据质量意识提升方法8.数据质量监控与报告本章介绍数据质量监控和报告的方法和流程。
8.1 数据质量监控方法8.2 数据质量报告流程9.风险管理和合规性本章介绍数据质量风险管理和合规性的重要性和方法。
9.1 数据质量风险管理9.2 数据质量合规性10.结束语本章总结全文，并强调数据质量体系结构的重要性和未来发展方向。
附件：（在此处列出附件的名称和说明）法律名词及注释：（在此处列出涉及的法律名词和其注释）。
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数据质量体系结构介绍作者：杜绍森编译出处：IT1682008-05-12 09:14数据质量管理过程是一个没有终点的过程，也没有统一架构原则。
这里提供的是一种针对数据仓库项目可以简单实现的、可扩展的、一种相对比较完善的捕捉数据质量事件，同时对其进行量度和控制的方法。
本文提供一个在数据仓库项目的实施过程中，可增量添加的、可扩展的数据质量体系结构，它可以保证以最小的对前期投资的影响，并增加到存在的数据仓库和数据集成环境中。
使用这个架构，也可以实现项目系统化的向6Sigma质量管理体系的扩展。
这个架构的设计也是针对数据仓库领域缺乏的公开的、一致的说明数据质量的问题来进行组织的。
有三股力量已将对将数据集成、数据质量的关注呈现在组织管理层优先执行活动中。
它们是：一、普遍地认为"如果仅能看到数据，而无法确定其质量等级，就无法更好的管理的业务"的认识，正在持续增长。
绝大多数的知识工作者相信对自身的工作职能来说，数据是至关重要的;二、绝大多数的全球化的，分布式的组织机构逐步形成共识，集成分散在全球各地的业务数据是企业竞争力的必要因素;三、急剧增长法律符合性的要求也是一个重要的因素。
仅这三个方面的驱动力，对于强调数据质量的问题显然还并不充分。
幸运的是，还有一股强大的动力正来自除了IT部门以外的业务人员。
业务人员正在逐步的认识到数据质量问题是一个严重的，需要高昂的成本的问题，这样，组织主动性地提供数据质量就有了更大的动力。
但是，多数的业务人员可能并不能完全了解数据质量问题产生的原因，找到提高数据质量的方法。
有时他们认为数据质量问题主要是IT部门操作层面的问题。
在这样的情况下，IT部门就应该更加认识到：数据质量问题不可能仅通过IT部门来单独改善，更需要业务部门的积极、主动参与。
事实上，数据质量领域一个极端的看法认为："数据质量问题几乎和IT没有任何的关联"。
在关注数据质量时，如果仅仅要求前台的操作人员在输入数据时保持足够的细心，或要求销售人员在录入订单的客户和产品信息时保持足够的仔细显然都是不够的。
我们还可以通过在数据的录入界面上附加更加严格的技术性约束来避免和修复数据的质量问题。
这些方法提供了一些修复或避免数据质量问题的线索，但是在采取这些技术性措施之前，我们需要用一个更大的视野关注数据质量问题。
例如：在一个零售银行，身份证号码是空白的或者是填入了一些垃圾信息。
一个不错的想法是增加一个诸如必须满足999-99-9999的技术限制，系统不接受任何不满足格式约束的输入信息。
在这种约束下，身份证号码可能不再为空或者任何字符数据，但前台的数据录入人员就会由于完成后续工作的需要而被强迫录入有效的身份证号码，但在并没有客户有效身份证号码的情况下，他们只好使用了自己的身份证号码。
1. 建立质量传统、重建运行过程众所周知，如果没有来自组织高层对建立企业范围的数据质量体系的承诺，技术人员说明的数据质量问题尝试往往很难发挥作用。
在日本，汽车制造商通常将控制数据质量的态度渗透到组织的各个层面，从CEO到一线的生产线人员，从而保证了其准确、高效的决策效率。
为了说明管理层对建立数据质量文化的重要性，我们使用一个大型的连锁药店作为例子来说明，在这家药店，采购部门和数量庞大的供应商保持合作、供应关系。
在采购部，采购助理将每一个采供来的药物录入到IT系统当中，这些信息包含大量的属性。
这样采购助理会面对巨大的工作量，他们不得不评估一个小时他们可以录入多少的数据，多长时间才可以将这些信息录入完毕。
同时，采购助理也没有清晰的概念，谁将使用那些数据，那些数据对那些使用者更加重要。
有时，采购助理会由于明显的输入错误受到指责，但更麻烦的情况是，采购助理拿到的数据本身就是不完整或不可靠的。
例如：对药物的毒性水平，没有规范化的标注，长期以来，不同的药品，不同的品类，这个指标都是各不相同的。
那么，这个药店应该如何提高数据质量呢? 这里有一个9步骤的数据质量模版，它不仅可以用到这个药店，也可以应用到其他任何一个希望对数据质量进行管理的组织。
这9个步骤包括：● 获得来自组织高层对数据质量文化的承诺● 在执行层面上，形成保证数据质量的工作流程● 对提高数据录入的环境有所投资● 提高应用间集成性● 需要投入成本来改变存在问题的工作流程● 提高end-to-end的团队理解● 提升部门间的协作● 公开的表彰数据质量提升的事件● 提供持续的过程，不断的量度和提升数据质量从上面我们可以看到，在这个药店，需要一些资金用于修改数据数据录入系统，为采购助理提供一些录入时的选择和上下文提示。
公司的管理层也需要明确地强调采购助理工作的重要性，指明采购助理的工作是公司各个层面决策正确、有效性的基础。
采购助理的辛勤工作应该受到来自管理层的公开的表彰，并进行奖励。
从而达到实现团队的end-to-end互相了解和欣赏。
在执行层的支持和组织框架就需之后，就需要选用特定的技术方案。
后面，我们将讨论如何选择、使用恰当的技术来支持数据质量目标。
这些技术目标包括：● 早期的诊断和治疗数据质量问题● 明确对源系统的需求，集中力量提供更高质量的数据● 明确地描述在抽取、转换和加载过程中遇到的数据的错误问题● 提供捕捉数据质量问题的框架● 提供精确的度量数据质量的框架● 为最终的数据提供质量信心度量2. 数据质量探查的角色数据质量探查是一种描述数据上下文、一致性、数据结构的分析技术。
某种意义上说，当使用SELECT DISTINCT对某些字段数据查询时，就在完成一个数据质量探查的工作。
现在，已经有很多功能强大的工具可以帮助完成数据质量探查的工作。
一般来说这些工具已经提供了非常方便的接口来帮助用户了解数据和数据间的关系。
在数据仓库项目中，数据质量探查可以同时在战略和战术的的层面上扮演重要角色。
在DW项目开始时，一个数据源确定之后，就需要首先对它进行一次快速的数据质量探查过程来评估数据质量，为是否才用其作为有效的数据源作为策依据。
理想的情况下，这种战略性的评估应该在1，2天内完成。
早期的了解数据、揭示数据的问题是一个负责任的步骤。
几个月后才进行这项工作，对项目的目标有可能会是致命的。
从战略的角度决定将这个数据源纳入到项目中后，还需要有一个详细的战术性的数据质量探查来尽可能揭示更多的数据问题。
在这个阶段揭示的问题最终需要呈现在详细的规格说明中来处理，处理的方式包括：1) 将这些数据反馈给源系统，提请修正这些问题;或2) 将这些问题数据的处理融合到ETL过程中。
我们相信绝大多数的数据问题都可以在这两个过程中揭示出来，并得到解决。
3. 质量Screen质量Screen是数据仓库ETL架构的心脏，在数据流图中它担负着数据质量医生的作用。
质量Screen简化了在ETL或数据迁移过程中测试工作实践。
如果测试通过，一般不需要记录任何事情;但是如果测试失败，Screen必须要完成：● 将错误事件记录到错误事件主题中，并● 选择中止处理过程，将用于恢复的数据放到的临时存储中或者仅仅标记错误的数据所有的质量Screen在架构上是相似的，参照Jack Olson的分类方式，分为三个简单类型：列Screen、结构Screen和业务规则Screen。
列Screen用于测试单一列中的数据。
列Screen过程通常比较简单，进行一些比较明显的测试，如：某个列包含不希望的NULL，列值超过了定义的列的精度，或列值不满足格式的要求。
结构Screens测试跨列的数据间关系。
例如：列间的层次关系、一对多的关系。
结构Screens包括测试两个表域间的主外键关系，也包括对邮政地址的整个数据块的测试。
业务规则Screens实现更加复杂的、不适合列和结构Screens的测试。
例如：客户的Profile可以进行依赖时间的业务规则进行测试。
如：白金卡的常旅客要求至少5年，并每年至少2万公里的飞行距离。
业务规则测试也可以进行聚合规则的阕值的测试等。
4. 错误事件主题模型错误事件主题模型是一个集中式的维主题模型，它用来在保存质量Screens 过程中抛出的错误事件。
这个方法可以方便应用在通常的数据集成应用中。
在下图可以见到错误事件的ER模型：图1：错误事件主题模型这个模型的主表是错误事件事实表。
它的粒度是在ETL或数据迁移时质量Screens中抛出的错误事件。
事实表的粒度是事实表纪录内容的物理描述。
即，每一个质量Screen错误在这表中产生一条记录，表中每一条记录对应一个发现的错误。
错误事件的主题模型包含的维表包括错误发生的日历日期、Screen和Batch 工作维。
日历日期不是用分秒表示的时间戳信息，而是提供了一种通过通用的日历日期属性对错误事件提供约束和聚合的有用信息，例如：工作日、财年的最后一天等这样的描述信息。
事实表中的Time-of-day列则是一个完整的时间戳，用于精确的描述错误发生的时间。
这样格式在希望用时间做一些计算方面是非常有用的，例如计算两次错误发生的时间间隔等。
Batch维不仅能处理批操作，也可包含持续的操作过程。
Screen维精确的描述了Screen的标准是什么，当错误发生时我们应当做什么?(中断处理、发出信息挂起某些操作或者仅仅对数据进行标记等)。
错误事实表包含一个唯一的主键Error Event Key。
和维表的主键一样，这是一个用整数序列生成的代理键。
这个键域是非常有必要的，保证大量的错误在一次操作中同时发生时，将其加入到这个事实表当中的时候。
当然，这种错误情况最好不要发生。
这个错误事件主题还包含另外一个事实表，以更加详细的粒度纪录这个发生的问题。
在这个表中的每一条记录标示了数据记录中发生错误的每一个域。
这样，就可以记录和处理诸如复杂的结构或者业务规则在更高的层面上发生的问题。
这样的错误有可能在Event Detail 事实表中产生多条记录。
两个事实表通过Error event域间的主外键关系进行关联。
这样Error Event Detail表就可以从表、记录、域的角度精确的描述发生的问题，同样在这个表中通过主外键关系继承来自高粒度事实表的Date、Screen、Batch的信息。
到目前为止，我们已经拥有了一个可以处理复杂的多域、多错误的主题模型。
错误事件细节表也可以包含精确的时间戳用于提供完整的、精确的描述在一段时间内错误多个纪录的聚合阕值问题。
5. 响应质量事件从上面，已经注意到对每一个质量Screen都需要有所应对。
可能的选择包括：1)终止处理过程; 2)设置防御性标志挂起进程用于后续的附加操作;3)标记问题内容，继续后续的处理。
这三个选项都可能不是的最佳选择。
中断处理是一个明显的痛苦的选项，中断之后，我们还不得不进行手工的干预、诊断，选择重新启动、从断点处处理或者完全的结束这次的工作，进行异常恢复。