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2023-11-16
为解决数据质量问题,需要正确了解当前的质量状态。只有掌握了质量标准,才能正确分析由此引起的问题和产生问题的原因,并准备对应方案。
典型的方法是评测数据质量并改善质量较差的对象,这种方式通常可暂时提高质量标准并且效果很好。但是,这种方法存在两个问题。
(1)质量标准只能改善到一定程度。原因是影响数据质量的因素并不只存在于表面现象中,其根本原因是对数据的管理不足。因此,不解决这一根本原因就难以将质量提升到理想状态。
(2)质量标准提升后,经过一定时间经常会出现重新下降的情况。只有通过持续的数据质量管理才能产生效果,只通过临时措施达到的质量难以持久保持。因此,准备并保持数据质量相关的核心流程非常重要。综上所述,虽然评测数据质量标准很重要,但评价并改善数据质量管理的流程才是根本的解决方案。
数据质量管理是完善信息系统的根本之策。信息系统在运行过程中会因各种因素导致数据质量下降。这种现象在信息系统中被称为“数据变质”。虽然数据质量下降对信息系统的运行不会造成严重影响,但如果放任不管则会引起信息系统的管理问题和维护问题,最终导致信息系统必须全部重建。正如想要治疗疾病就需要正确诊断一样,想要管理数据质量就应先对数据质量管理标准进行正确的评测。
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。但是,很难了解应从何处开始执行质量管理,对现行的质量管理是否在顺利执行也有诸多疑虑。并且,通过长期且具有方向性的质量管理逐步提高质量标准的案例并不多。如此一来,就无法看到对数据质量管理的投资是否有效,或者就算有效,通常情况下其实现过程的效率也很低下。(www.chuimin.cn)
为系统地进行数据质量管理,应根据客观标准评测数据质量管理标准,并需要为确保达到更好的标准所需准备事项的指南。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。数据质量管理模型由三个中心轴构成。
(1)数据质量的定义。数据质量可根据个人或组织的观点进行多种定义。但是,对质量理解不同时进行质量管理会出现对象不明确的问题。因此,数据质量的定义可以说是最重要的出发点。本模型从数据质量的多种观点中选出具有普遍性的观点,并对其分类,以反映质量的多个方面。对于数据质量的六种标准,准确性、一致性反映数据的有效性,可用性、可达性、及时性、安全性反映数据的运用能力。数据质量总体来说应全部满足这六种标准,但根据组织所属的环境或用户的关注不同,其中也可能存在更重要的特别标准。同样,数据质量评测也应对这六种标准进行全面检查,但也可只对其中一两种所占比例较大的标准进行评测。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。
(2)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。但这种流程大部分由数据管理所需的流程构成。如同前面所提到的,与关注数据质量本身相比,从整体上准备与其相关的流程更为重要。虽然有时品质管理与数据管理流程1∶1对应,但也存在一个流程与多个品质标准相关的情况。质量标准和管理流程间的关系可为数据品质管理的构成提供重要的指导方向。如果质量标准和管理流程复杂地结合在一起,则无法直接掌握提高特定流程会影响何种质量标准。只能解释为通过改善流程帮助提高总体质量。如果是这种情况,相比管理流程和质量标准间的关系,应首先掌握管理流程之间的先后关系并逐步提高质量。也就是说,流程之间存在先后顺序,只有先提高前面的流程,后面的流程才能得到提高。以此为基础,设定流程之间的层级,以管理的阶层为基础对管理流程的成熟度进行评测。这种模型通过改善流程肯定能帮助提高质量,但却难以跟踪具体对哪种质量标准产生影响。相反,如果质量标准和管理流程之间实现对接,就可知道为提高特定质量标准应改善何种流程,业务方面会得到更多帮助,以看得到的成果为基础提高质量。从质量标准和管理流程的相关关系分析结果可以看出,后者更接近目标,今后提高成熟模型的精度时也可推荐后者形式的模型。因此,这种成熟的模型是在“可以按质量标准识别相关管理流程”这一假定基础上得出的。
(3)构成数据质量管理标准诊断模型的第三个基础是管理流程的等级(level)。管理流程的等级越高,越能够进行系统化和精细化的管理,相应质量标准也越能维持高品质。按不同的质量标准可评测出不同的管理流程等级。因为质量标准受不同管理流程的影响。管理流程的等级按1~5个阶段定义。
开发数据质量管理标准诊断模型并不只是为了评测现有质量标准,也是为提高质量时给出何种流程如何改善的方向。另外,也可根据对组织质量的认识,有选择性地提供适用的结构。根据重要性和可用资源,为组织的质量改善提供阶段性的长期方案。
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