随着数据在企业战略性决策中的重要性逐步加大,企业数据标准化的需求也愈发迫切。数据实现标准化后,可以通过统一的命名方式使交流更顺畅,通过统一的数据格式和规则提高数据质量。数据标准化指的是确立分散在各个系统中的信息要素的定义、名称、格式和规则后将其推广应用到全公司的活动。数据标准化的构成要素包括数据名称、数据定义、数据格式、数据规则等。应用数据标准管理的对象包括标准用语、标准词、标准域、代码等。......
2023-11-16
数据质量非常重要,数据的不确定性或质量低下会带来很多弊端。例如,如果交易系统或个人信息和医疗信息等重要数据管理不善或管理不当,会引起相当大的社会危害。
数据质量管理会对企业的经营质量管理和信息系统质量管理产生直接的影响。因此提高数据质量不仅可提高信息系统的质量,还可提高经营活动的质量。但是确保数据质量并不是靠暂时的投资或关注就可以快速实现的,应对整个数据进行系统且长期的整备。此外,即使质量有保障的系统也会因为一次疏忽管理导致质量瞬间恶化。确保数据质量很难,保持数据质量也很难。但是,如果不能确保数据质量,会造成企业信息化迟滞和组织竞争力低下,因此这是需要集中所有精力研究的课题。确保数据质量的困难之处包括两个方面。
(1)对数据质量的认识因人而异,要满足所有人对质量的期待并不容易。有要求确保质量达到完美标准的,也有允许一定程度的错误或达到一定标准即可的。另一方面,对数据质量的定义也有很多不同出发点。除了将数据的准确性视为质量的基本标准,数据的快速提供、数据应用的方便性等也常被视为质量标准。进一步来讲,数据的安全性或保全性也属于质量的范畴。确保数据质量的原则是共享数据质量的定义,设定实际可达的质量标准。
(2)确保数据质量的第二个难点在于影响质量的原因多种多样,影响数据质量的管理功能之间具有复杂的联系。因此为确保数据质量,应在相关功能的整合上多加努力。例如,数据结构管理、数据流向管理、数据标准管理、数据所有者管理、数据性能管理等功能均与数据质量有直接或间接的关系,其相互之间也有复杂的关系。因此需要明确掌握影响数据质量各功能之间的关系。(www.chuimin.cn)
最近全球出现的数据质量管理受法律强制规范的现象尤为突出。这是遵循治理、风险管理和合规性(governance, risk management, compliance, GRC)的要求进行品质管理的必要性的体现。例如,最近因全球越来越多的企业倒闭或因道德危机导致投资者的信任度下降,企业的信任度也逐渐下降。为恢复投资者的信心,相关部门陆续提出了萨班斯·奥克斯利法案(Sarbanes-Oxley Act, SOX)、新巴塞尔协议(Basel II)、反洗钱(Anti-Money Laundering, AML)、国际财务报告准则(International Financial Reporting Standard,IFRS)等新规定,制定了企业相关的法规并要求贯彻执行。为达成这一目标,全面提高数据质量管理标准的重要性正在凸显,也相应提出了不少方案。
数据难以管理的主要原因是相关对象繁多且复杂。多个系统同时进行开发会导致数据分散在多个系统中,要保持分散数据的一致性变得很困难。此外,使用数据的人员较多,可能发生因错误操作而导致的数据错误。另外,还会有数据本应定期更新到最新状态但未得到执行,因不了解数据的真正含义而错误使用数据并得出错误结果等情况。计算机程序开发完成后,在需求产生变化前会一直保持原状,但数据的具体值会随着业务的正常进行随时生成、变更或消失。因此,虽然数据是需要精心维护管理的对象,但到目前为止其在计算机领域中得到的关注相对较少。
有关数据质量管理与安全管理的文章
随着数据在企业战略性决策中的重要性逐步加大,企业数据标准化的需求也愈发迫切。数据实现标准化后,可以通过统一的命名方式使交流更顺畅,通过统一的数据格式和规则提高数据质量。数据标准化指的是确立分散在各个系统中的信息要素的定义、名称、格式和规则后将其推广应用到全公司的活动。数据标准化的构成要素包括数据名称、数据定义、数据格式、数据规则等。应用数据标准管理的对象包括标准用语、标准词、标准域、代码等。......
2023-11-16
业务规则过少管理的重要原因是,将数据质量管理当作一次性工作,疏于发掘与扩张测定数据质量的业务规则。数据库的表和行列以物理数据模型呈现。图4-2数据模型2②业务规则2:商品交付单位表的商品交付合作单位代码是Not Null,且必须为在合作单位表中登录的公司。原因是作为业务规则1和业务规则2导出基础的数据模型2是物理数据模型,而物理数据模型要充分表现其数据业务特性是有局限性的。......
2023-11-16
目前市场中所使用的与数据质量管理相关的核心技术有如下几种。2)设置文件这是数据质量管理的基础技术,不需经过与业务相关的特别事先培训,即可了解数据质量的基本情况,即为理解数据质量问题,取得各种有效统计的数据分析方法。与上述数据质量管理主要技术同样重要的是数据质量管理方法论。这不是使用区区几个技术就能够确保数据质量的,还需要专业咨询,采用适合各组织的流程,并提出各阶段的最佳运行和技术。......
2023-11-16
图16-25 铺设海底管线托管架系统采用“部件单独预制、现场组装”的施工方案。A字架、托管架的建造重点是控制管节点的焊接质量以及整体的精度。表16-9 管节点的结构形式表16-10 管节点形式分类表16-11 管节点的放样方法计算机模拟放样的精度是控制托管架、A字架整体尺寸、焊接质量的关键。......
2023-07-02
1)数据一致性的必要性一致性质量标准即数据之间保持统一性的标准。数据标准和定义系统化后,选定数据一致性管理对象,定义可确认一致性的检查标准。但是数据一致性通常反映业务规则,应与业务负责人进行充分协商。3)数据一致性诊断项目一致性质量标准与结构管理、数据过程管理、数据标准管理、数据所有权管理四个流程相关。......
2023-11-16
因为没有大数据平台安全技术,所以应尽早解决此问题。网络应用程序、数据库的安全或大数据集群仍是安全保护的重要对象,需要保证大数据的保密性、可用性、完整性。与此同时,各个产业群中,致命的数据安全事故激增。大数据平台也成为重要的数据安全对象,针对数据的机密性、完整性、可用性的安全目标以及能够防御来自数据的掠夺、伪造等外部威胁的体系和标准测定模型图的开发是必要的。......
2023-11-16
最近以数据治理、数据法规遵守为题的项目渐渐增多,下面介绍几个企业进行数据质量管理的案例。在这类项目中,数据质量管理被认为是必要而必需的。而且数据质量管理在数据质量问题发生后的原因追查中,作为决定性因素,以减少项目数据层面的危险为目标实施。通过第1阶段初步质量管理标准可以看出我国企业的数据质量管理现状。目前为止,因受数据质量管理的几处制约,在IT组织中,投资优先顺序已下降。......
2023-11-16
数据质量管理是完善信息系统的根本之策。在了解数据质量管理重要性的同时,更需要制定质量管理计划或执行具体的质量管理活动。数据质量管理标准诊断模型就是为满足这种需求而开发的。数据质量的定义可根据对组织质量的了解按比例使用六种标准确定。构成数据质量管理标准诊断模型的第二个基准是识别为提高上述六种标准的质量所需的流程或影响质量标准要素的管理流程。......
2023-11-16
相关推荐