数据质量管理定义及体系框架介绍

数据质量管理定义及体系框架介绍



数据质量管理，简称DQM，是指用于确保数据的准确性，一致性和合理性的管理流程，该过程可以检查和优化数据的质量。数据质量管理旨在从不同角度确保数据质量，以便其它系统及应用可以用这些数据来产出更正确的结果。另外，数据质量管理还可以使用简化流程来节省费用，降低对外部人员的依赖，提高生产率。

数据质量管理体系框架是影响数据质量的最重要因素。它涵盖了数据质量管理的五个关键因素：控制、审查、测量、反馈和培训。首先，控制因素主要是bs ISO/IEC 27000标准的基础，它规范了数据质量管理流程，包括质量计划、质量核查、数据审核以及数据控制。其次，审查因素是指审核涉及的内容，包括数据清洗流程的审核、数据安全的具体安排以及数据迁移和采集的“完成性审查”。第三，测量因素涉及到质量测量及报告、质量优化等内容；它们具体描述了质量指标应该如何设立，以及手段如何采用以提高质量水平。第四，反馈因素涉及内容包括如何检查数据质量、向关键部门反馈数据质量评定结果等。最后，培训因素主要涉及数据质量管理过程的编写、为数据流程队员提供培训，以及确保质量的提高的情况。

DQM体系框架的形成和实施是要使其适合企业实际需求的，一般由多种因素构成，其中人力资源、系统状况、实施和管理等都是重要因素；他们都在影响数据质量管理体系框架的建立和实施过程中发挥了重要作用。首先，运行人力资源是DQM的基础。正确的数据质量技术和知识是构建和实施DQM体系的重要因素之一，而这需要公司在为实施DQM准备人力资源时认真负责，包括专业的训练、定期检查，以便确保数据质量的持续改进。其次，系统状况是指为实施DQM提供的硬件设施和软件环境。此外，实施和管理是一个迭代过程，必须及时响应，跟踪进展情况，维护提供的服务质量，以确保满足要求。

总结而言，数据质量管理旨在确保数据的正确性和一致性，需要严格实施关键因素，包括控制、审查、测量、反馈和培训等。实施数据质量管理的关键要素还有人力资源、系统状况、实施和管理等，他们应持续跟踪，以确保数据质量的有效管理。