淺談信息系統全面數據質量管理研究的優秀論文

淺談信息系統全面數據質量管理研究的優秀論文

　　一、全面數據質量管理概述

　　數據質量是信息系統能否實現管理目標的關鍵因素之一，但工作實踐表明，對于大多數系統而言，保證數據質量仍然充滿挑戰。例如，對數據質量主要問題的研究還沒有達成一致，涉及的技術和學科較多，整合難度大，數據質量問題的解決方法并不完整，或者過于寬泛，難以應用于實踐。

　　目前，為了解決數據質量問題，通常采用兩種策略：被動數據質量改進和主動數據質量管理。與工業生產中的質量檢查和產品再加工類似，被動數據質量改進主要關注數據本身，其目標是通過糾正數據缺陷來改進數據質量。常見的改進方法是通過數據清理（datacleaning)(如圖1所示)技術發現并糾正錯誤，而不是分析并解決缺陷原因，其目標在于通過計劃和實施持續提高數據質量的活動來防止更多的數據缺陷。而主動數據質量是確定低數據質量的原因，通過在信息系統設計和實施時進行數據質量改進的方法，也可以在提供數據的業務流程設計和實施時進行。實際上，被動數據質量改進和主動數據質量管理都是提高數據質量的重要措施。被動數據質量改進丨傾向更適用于很少變化的數據，例如，主數據（masterdata)。另一方面，對于重要的、經常變化的數據而言，主動數據質量管理更加合適。

　　1.1全面數據質量管理的基本觀點。1988年，麻省理工學院（MIT)的StuartMadnick教授和RichardWang教授啟動了全面數據質量管理計劃，旨在對數據質量進行全方位研究。其基本觀點是，將數據視為一種特殊的產品，把管理產品質量的方法應用于數據質量管理，同時開發信息產品圖、應用數據質量管理實踐。這是MIT數據質量管理計劃的一項重要研究成果，它從根本上改變了“數據是系統的附屬品”的傳統觀念，為借用管理物理產品質量的方法來管理數據質量提供了前提和基礎。數據質量是一個多學科交叉應用領域，需要實踐人員與研究人員之間的交互與協作。為滿足以上要求，多年來，MIT舉辦了大量的會議和專題研討以及社團，促進實踐人員、供應商、學者之間的交流協作。

　　關于全面數據質量管理可從以下幾方面加以理解：

　　(1)全面數據質量管理的關鍵是提高人的素質，充分調動員工積極性。使參與信息系統建設、使用和管理的相關人員都有分工、有合作地介人到數據質量管理的實踐中來。只有每個人認識到數據質量對組織管理工作和用戶使用需求的重要意義，樹立牢固的全面數據質量管理思想觀念，將這一觀念貫穿于數據生命周期的全過程，用這一觀念指導參與數據質量管理的每一位專業與非專業人員，使他們認真落實各項質量管理規定，切實做好本職工作、保證工作質量，從而有效提升數據質量或數據服務質量。

　　(2)全面數據質量管理改進和提高數據質量的基本思想是，將的事后檢查和把關為主轉換為以預防和改進為主。強調在信息系統管理過程中將數據質量管理作為一項中心內容，通過多種管理手段，實施源頭治理，對數據運行的全過程進行監控，密切關注數據質量的發展和變化，適時進行調整和校正，確保整個周期的高質量數據。與此同時，深人研究數據質量問題所遵循的客觀規律，分析其產生的機理，探索科學有效的控制方法和改進措施。主要表現在將過去組織松散、管理不力而導致數據質量低下的情況運用系統學觀點進行全面綜合治理，深刻認識數據質量問題的普遍性和特殊性，分領域、分階段、有計劃、有步驟地深人研究提高數據質量的理論和方法。發動組織全體成員以各部門為單位學習、運用科學管理理論方法對整個數據流程進行有效控制，建立良好的數據質量管理體系，從源頭上控制數據質量問題的產生和蔓延，增強各個環節的糾錯能力，堅決預防有誤數據進人下一階段，以確保數據的準確性、完整性、一致性和時效性。

　　(3)全面數據質量管理要堅持服務用戶的思想。由數據質量的發展過程可以看出，用戶對數據的使用滿意程度越來越成為評價數據質量高低的標準，因此在數據的生成、加工、完善過程中要始終貫穿用戶的具體需求，并將用戶需求分解到數據流程的各個階段加以落實，制定具體制度標準，使人員、部門都能按要求各司其職，提高服務客戶的工作意識，確保數據質量能切實滿足用戶需求。

　　1.2全面數據質量管理的特點。全面數據質量管理從過去的就事論事、分散管理，轉變為以系統觀念為指導的全面的綜合治理，它不僅僅強調各方面工作各自的重要性，而且更加強調各方面工作共同發揮作用時的協同作用。其基本特點就是體現在“三全”，即“全面性”、“全員性和“全過程。

　　(1)全面性。全面數據質量管理的全面性主要體現在兩個方面：一是管理對象的全面性，二是管理方法的全面性。

　　從管理對象來看，全面數據質量管理的對象是數據質量,不僅指數據質量的基本特性，即適用性、準確性、適時性、完整性、一致性等，還包括用戶對數據的滿意程度等。只有從切實需求出發，才能最終提高數據質量。除此之外，管理對象全面性的另一個含義是，對影響數據質量因素的全面控制。影響數據質量的因素很多，概括起來包括人員、數據設計、數據標準、檢測手段和環境等方面，只有對這些因素進行全面控制，才能提高數據質量。

　　從管理方法來看，盡管數理統計技術在質量管理的各個階段都是最有效的工具，但由于影響數據質量因素的復雜性，既有物質的因素，又有人的因素；既有設計的因素，又有管理的因素。要搞好全面數據質量管理，就不能單靠數理統計技術，而應該根據不同的情況、針對不同的因素，靈活運用各種現代化管理方法和手段，將眾多的影響因素系統地控制起來，實現統籌管理，全面管好。在全面數據質量管理中，還會用到各種最優化技術、網絡計劃技術、預測和決策技術,以及計算機輔助質量管理技術等。

　　(2)全員性。全員性的質量管理，即全面數據質量管理，要求參加質量管理的人員是全面的，是依靠單位全體人員參加的質量管理。數據質量的好壞，是許多工作和統計活動環節的綜合反映，因此它單位所有部門和所有人員。這就是說,一方面，數據質量與每個人的工作有關，提高數據質量需要依靠所有人員的共同努力；另一方面，在這個基礎上產生的數據質量管理和其他各項管理，如科研、維護、技術保障等各方面之間，存在著有機的辯證關系，它們以質量管理為中心環節相互聯系，又相互促進。因此，實行全面數據質量管理要求各單位在集中統一領導下，把各部門的工作有機地組織起來，人人都必須為提高數據質量、為加強質量管理盡自己的職責。只有人人關心數據質量，都對質量高度負責，信息系統的質量管理才能搞好，數據質量才有堅定基礎和可靠保證。

　　(3)全過程。全過程的數據質量管理，即質量管理范圍是全面的。同生產質量一樣，數據的質量也有一個逐步產生和形成的過程，它是經過各個不同單位的數據產生、采集、錄人、檢測、清洗、檢驗、評估等全過程一步一步形成的。所以，良好的數據質量，是設計和生產出來的，不是僅靠檢驗得到的。根據這一規律，全面數據質量管理要求從數據質量形成的全過程，從數據設計、生產到使用的各環節致力于質量的提高，做到防檢結合、以防為主。質量管理向全過程管理的發展，就有效地控制了各項數據質量影響因素，它不僅充分體現了以預防為主的思想，保證質量標準的實現，而且著眼干工作質量的提高，爭取實現新的質量突破。根據需求，從每一個環節做起，都致力于數據質量的提高，從而形成一種更加積極的管理。如圖2所示，為全面數據質量管理的工作過程模型DMAI(即：定義define，測量measure，分析analyze，提高improve)。

　　此外，全面數據質量管理還具有突出改進的動態性的特點。在傳統的質量管理中，產品生產的目標是符合質量技術要求，而現在對數據質量的要求是能夠符合信息化條件下組織的管理需求。但是，由于技術的不斷進步，信息化水平的不斷提升，管理需求是不斷發生變化的：通常會隨著數據質量的提高而變得更高，這就要求我們有動態的數據質量管理概念。全面數據質量管理不但要求數據質量管理過程中有控制程序，而且要有改進程序。

　　二、信息系統與全面數據質量管理的關聯性分析

　　2.1相關性分析。

　　全面數據質量管理強調以數據質量為中心，全體員工以及有關部門有機組織起來，將專業技術、經營管理、數理統計和思想教育工作融合在一起，建立全過程的數據質量管理體系，使人力、物力、財力和信息資源得到有效利用，以最經濟的手段生產出讓用戶滿意的信息數據,確保組織獲得長期的發展和優勢。從信息系統的本質來看，最終也是服務于用戶，因此，信息系統數據質量管理在全面數據質量管理的范疇內。下面結合全面數據質量管理的特點，分析與信息系統的相關性。

　　(1)首先，全面數據質量管理要求全體人員參與，這與信息系統的開放性緊密相關。其開放性使得與外界環境保持者密切關系，如圖3所示。與外界環境不斷發生輸人與輸出、需求與服務關系；而組織中任何一個環節，任何一個人的工作質量都會不同程度地影響著數據質量，特別是信息系統數據的錄人人員、加工人員、維護人員等。由此可見，一個處于動態運行、有生命力的信息系統必然需要全員參與。

　　(2)其次，全面數據質量管理要求全過程，與信息系統的構成與應用本質密切相關。信息系統通常由人、設備、信息、規則和目的等要素組成，具有收集、處理、存儲、傳遞交流功能。其構成要素需要在日常工作中相互關系、影響。如信息數據的采集、錄人需要人工直接作用，到在系統內部流動，最后提供用戶使用。這必然涉及到組織信息系統管理的全過程，而要保證全過程工作質量的最優化，全面數據質量管理的應用是實現這一目標的有效手段。

　　(3)此外，全面數據質量管理要求組織全面參與，一方面要求組織各個管理層都有明確的數據質量管理活動內容，并且各有側重；另一方面是指數據質量職能分散在組織的相關部門中，只有將分散到各部門的數據質量職能充分發揮出來，才能達到提高數據質量的目標。而這一點有助于信息系統充分發揮其功能，與組織各部門密切配合。從上到下,從一般部門到職能部門，實現系統的協調發展，實現數據質量管理的預期目標。

　　(4)最后，全面數據質量管理要求利用多種多樣的科學管理方法，與信息系統的發展和信息處理技術的進步是一致的�，F代化的技術設備是實現信息系統可靠、高效的物質基礎，而信息系統本質上就是一種管理思想的體現，是將管理的過程由早期的人工發展為人工和機器的結合，其先進與否與管理方法和思想是密切相關的。同時，用戶對數據質量的要求越來越高，影響數據質量的因素也越來越復雜，只有根據不同情況，靈活運用多種管理方法，才能有效控制影響數據質量的復雜因素，解決數據質量問題。

　　2.2必要性分析。

　　(1)從信息化發展的進程來看，目前的信息系統雖然能夠實現組織的一般管理，但是距離精細管理和高效管理的目標還有一定差距，數據質量成為關鍵問題。全面數據質量管理作為美國采用解決其數據質量問題的方法[4]，立足數據質量問題的源頭，致力于預防質量問題的出現，對數據質量進行全過程控制，及時反饋并解決數據質量問題，取得良好的效果。這為我們解決數據質量問題提供了良好的借鑒。

　　(2)隨著數據庫存量越來越龐大，簡單的數據質量管理方法是遠遠滿足不了實際需求的，必須建立科學實用的數據質量管理體系，將數據質量管理落實到各個日常管理環節。由此可以采用全面數據質量管理模式，充分發揮其“全面性”特點，建立體制健全、執行規范、賞罰分明的數據質量管理體系。

　　(3)對數據質量的管理歸根到底關鍵在于對人員管理。信息系統先進與否，設備配置如何都不是數據質量管理的決定因素，只有人員盡職盡責、按章辦事、牢記數據質量的重要性，才能保證工作效果。全面數據質量管理強調以人為本，通過傳授全體人員的數據質量管理理論，提高數據質量意識，設立專業數據質量管理人員和業務人員共同完成對數據質量的控制。

　　三、總結

　　通過研究，筆者認為全面數據質量管理是解決組織數據質量問題的可行方案。通過構建完整、健全、規范的數據質量管理體系，進行“主動數據質量管理”，以避免數據質量問題的產生為最高目標而不是待問題出現再進行糾正、彌補，大大提高管理的效率。全面數據質量管理體系的具體構建方法值得我們繼面究。

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