密级：保密（只限于合作客户单位）
文档编号：HIP060002
第1.0版
分册名称：模版
第2册/共10 册
信息集成平台之
数据质量管理
长沙廖氏软件科技有限公司
2020年07月
版权声明
《信息集成平台之数据质量管理》的版权归长沙廖氏软件科技公司所有，任何侵犯版权的行为将被追究法律责任。未经版权所有者的书面准许，不得将本手册的任何部分以任何形式、采用任何手段(电子的或机械的，包括照相复制或录制)或为任何目的，进行复制或扩散。Copyright ? 2015长沙廖氏软件科技有限公司。版权所有，复制必究。
长沙廖氏软件科技有限公司不对因为使用该软件、安装手册或由于该软件、安装手册中的缺陷所造成的任何损失负责。
阅读指南
〖手册目标〗
本手册详细介绍了信息集成平台之数据质量管理的相关概念，帮助用户迅速了解信息集成平台之数据质量管理的相关知识。
〖阅读对象〗
本手册是针对软件厂商开发人员、实施人员及医疗机构的IT管理人员编写的，用户在使用本系统之前，应先阅读本手册，以避免误操作。
〖手册构成〗
“信息集成平台之数据质量管理”分成两个章节：
第一章：基础知识；
第二章：功能操作；
〖手册约定〗
【界面图示】展示窗口图片
【功能描述】减速模块的功能，让读者有个大概的了解。
【注意】的意思是请读者注意那些需要注意的事项。
【警告】的意思是请读者千万注意某些事项，否则将造成严重错误。
目录
第1章基础知识 (1)
§1.1质量管理的定义 (1)
§1.2质量管理的目的 (1)
§1.3质量规则类型 (2)
第2章功能操作 (3)
§2.1质量扣分规则 (3)
§2.2质量规则定义 (3)
§2.2.1 自动生成质量规则 (3)
§2.2.2 自定义质量规则 (3)
§2.3质量分析报告 (5)
第1章基础知识
§1.1 质量管理的定义
PDCA：Plan(计划)、Do(执行)、Check(检查)和Act(处理)。
PDCA循环又叫戴明环，是美国质量管理专家戴明博士提出的，它是全面质量管理所应遵循的科学程序。全面质量管理活动的全部过程，就是质量计划的制订和组织实现的过程，这个过程就是按照PDCA循环，不停顿地周而复始地运转的。
参考PDCA管理方法，实现信息集成平台的全面数据质量管理实现，形成如下图如示的数据质量管理框架构：
§1.2 质量管理的目的
质量管理的目的是提高数据的质量。
§1.3 质量规则类型
1、强制类型
a) 数据元编码
b) 数据元长度
c) 数据元类型
d) 数据值格式
2、宽松类型
a) 非空：不能为空的定义。定义时只需要选择质量类型属性为非空就完成定
义；
b) 值域范围：如果数据元定义指定了值域，则配置成数据对应的值域编码；
或者配置成值域代码中维护的其它值域编码；
c) 取值范围：如果数据元是数字型且取值是有一个范围内的话，可以定义相
应的取值范围，定义方法参考这个例子：数据元>= and( or ) 数据元<=；
d) 数据项逻辑：通过SQL语句配置数据集上的逻辑关系。
第2章功能操作
§2.1 质量扣分规则
1、质量扣分是根据表“公共代码值域表（p_b_codevalue）”进行扣分。
2、具体扣分值是根据列“specialtype”。
3、具体扣分值则是根据所制定的质量规则进行扣分。
4、系统代码表中的编码是：2016。
§2.2 质量规则定义
§2.2.1自动生成质量规则
系统以数据集为单元进行质量标准定义，系统提供自动化生成质量标准，单击“质量标准定义”中“自动质量规则”生成功能，能自动生成一些数据质量规则。如下图：
§2.2.2自定义质量规则
如果自动生成质量规则不能满足需求的话，我们也可以对质量规则进行自定义。单击‘质量标准定义’而后选中具体需要生成规则的数据集，新增或者选择需要修改的规则进行修改、删除。如下图：
系统提供了以下几种质量规则定义方式：
1、非空：不能为空的定义。定义时只需要选择质量类型属性为非空就完成定义；
2、值域范围：如果数据元定义指定了值域，则配置成数据对应的值域编码；或者配置
成值域代码中维护的其它值域编码；
3、取值范围：如果数据元是数字型且取值是有一个范围内的话，可以定义相应的取值
范围，定义方法参考这个例子：数据元>= and( or ) 数据元<=
4、数据项逻辑：通过SQL语句配置数据集上的逻辑关系。
§2.3 质量分析服务
制定好质量规则后，需要修改配置文件启动质量分析服务，配置文件路径为：datacenter\ WEB-INF\classes\config\app下的app.extend.xml和app.service.xml 如下面两张图：
§2.4 质量分析报告
发布数据后平台会自动将按照制定好的质量规则将扣分结果存储到“数据质量监控表（P_Q_MONITORDETAIL）”中,如果需要查看自己的数据是否符合定义的质量规则、是否被扣分、扣分的数值与具体细节可以点击“质量分析报告”进行查询。如下图：
质量管理信息平台规划报告 面对未来企业发展的需要，对质量管理要求也越来越高，这对系统的研制、协作、管理和质量控制提出了更高的要求。企业在质量控制方面还采用老式的方法和手段，这使得质量信息缺乏控制、不能从整体上对质量信息进行跟踪处理、质量问题的处理低效、不规范；如何更加有效、充分的利用质量信息，为管理决策提供支持，急需建设一套以质量为核心的集成平台。 建设目标 建立质量管理业务运行保障平台； 建立质量信息的集中管理平台； 建立质量系统集成平台； 建立质量运行状态监控、决策支持平台。 总体架构 建立统一标准的系统管理基础平台为质量管理系统提供IT运行的基础，包括任务管理、用户管理、权限管理、日志管理、流程管理、报表定制、质量算法、系统接口等； 质量应用层由设计质量管理、采购质量管理、质量质量管理、市场品质管理等子系统构成，实现了产品全生命周期的质量管理； 质量管理层由质量体系、质量成本、质量改进等子系统构成，保障质
量的日常管理运营； 质量决策层由质量目标、质量监控、仪表盘等子系统构成，是企业质量的门户层，满足管理者对质量监管需要。 功能描述 ●设计质量管理 与研发主业务PDM系统集成，由研发节点展开质量策划工作，找到研发过程的控制点，梳理输入、输出的质量控制要求，对研发过程做设计评审、工艺评审、质量评审，对评审问题进行归零处理，对过程图纸审签、齐套性检查，对评审结果进行质量复查，整体提高研发质量。 ●采购质量管理 由供应商准入开始，形成合格供方名录，日常的评审与评价，供方审核与改进，来料检验的过程管理，理化试验管理，检验结果输出给采购系统入库，建立全面丰富的供应商档案、多维度的报表统计与数据分析，为企业提供供方质量管理科学的依据。 ●制造过程 制造过程是保证产品质量的核心部分，贯彻“预防控制，精益生产”的原则，以型号产品为主线，系统以检验管理为基础，SPC统计过程控制为特色，结合不合格品闭环管理，保障产品实物质量，最终形成产品质量档案，为质量跟踪、追溯、复查提供依据，自动生成产品卷宗、履历本。 ●测量系统 以企业计量管理工作流程为基础，以有效开展计量保证工作为目的，实现计量器具所有的自然状态、管理状态以及维护情况的所有相关信息均能够及时更新、查询、统计。 ●市场品质管理 建立产品外场质量档案，外场问题在线处理，现场派工、返厂维修、培训管理、备品备件管理、客户满意度调查等工作，对外场问题的闭环管理形成外场经验库。 ●质量体系管理
1协同设计系统建设意义 1.1建设背景 传统设计管理模式下，延期、返工、变更等情况时有发生，并且普遍性存在，这不仅会增加成本、降低利润，还会降低企业的生产效率。 影响当下进度、质量、成本的因素有很多，系统地解决这些问题的难度很大
1.2建设目标 ?精诚协作－构建交流平台，改变单兵模式，生产全程信息化管理，减少了错漏碰缺，提升设计质量； ?避免返工－上游专业发生变化自动通知下游专业，避免差错与无谓返工； ?集中管理－将散落的资源自动收集起来形成权威过程与成果库； ?安全共享－图档资料、知识资源、涉密资料分别单独存储，没有权限的用户无法检索到，图档资料根据权限只能在线浏览，无法下载、拷贝、修改； ?质量管理－实现设—校—审全程带图电子化管理，杜绝ISO贯彻两张皮； ?过程追踪－图纸版本随校审统一管理，实现电子化圈阅审图与图纸历史追溯； ?远程办公－笔记本/平板/手机/4G上网，领导出差照常办公，不耽误院内生产工作； ?提高效率－自动电子签名，自动图纸比较，自动图纸分析提取图名，自动图纸质量检查进一步提升了设计效率； ?提升管理－工时进度生产过程中动态采集，项目真实情况一目了然； ?建立设计过程的全生命周期的管理，企业领导/设计项目负责人可以随时随地了解设计进展状况、调阅设计图纸（含草图）、查阅办理过程、掌握实时的设计进度信息、质量信息以及标准规范执行的情况。 协同设计平台定位：建立以数据为中心，以“流程+事务”驱动的生产模式。
“协同设计平台”是面向设计生产全生命周期管理的一套软件产品，它以设计项目为管理单元、以设计标准为前提、以设计流程为核心，严格控制设计成果的设计、修改、批阅、校审、出版、签章（盖章）、归档、分享与利用的全过程，达到精细化生产管理的目标。 2协同设计关键技术 2.1支持分布式部署 大型的集团公司一般在全国各地都有分支机构，协同设计系统可以采用分布式部署的方式，即在集团总部服务器部署主文件服务器，在异地的分公司也部署从文件服务器，在不同公司的人员登录协同设计系统的时候，将根据人员所在地来自动调整访问文件服务器的位置。另外系统采用C/S与B/S架构的混合模式，结合屏幕校审、数字签名等技术，打破了地域的限制，实现了各分支机构与总部间的异地协同设计。同时，通过集中—分散同步处理技术，保证了异地协同过程中文件的上传与下载的速度。
数据质量管理 定义： 是指对数据从计划、获取、存储、共享、维护、应用、消亡生命周期的每个阶段里可能引发的各类数据质量问题，进行识别、度量、监控、预警等一系列管理活动，并通过改善和提高组织的管理水平使得数据质量获得进一步提高。 目录 1数据质量管理 2数据质量管理评估维度 3分析影响数据质量的因素 4MTC-DQM 数据质量管理的方法与步骤 一数据质量管理 数据质量管理是循环管理过程，其终极目标是通过可靠的数据提升数据在使用中的价值，并最终为企业赢得经济效益。 二数据质量管理评估维度 由于数据清洗（DataCleaning）工具通常简单地被称为数据质量（Data Quality）工具，因此很多人认为数据质量管理，就是修改数据中的错误、是对错误数据和垃圾数据进行清理。 这个理解是片面的，其实数据清洗只是数据质量管理中的一步。数据质量管理（DQM），不仅包含了对数据质量的改善，同时还包含了对组织的改善。针对数据的改善和管理，主要包括数据分析、数据评估、数据清洗、数据监控、错误预警等内容；针对组织的改善和管理，主要包括确立组织数据质量改进目标、评估组织流程、制定组织流程改善计划、制定组织监督审核机制、实施改进、评估改善效果等多个环节。 任何改善都是建立在评估的基础上，知道问题在哪才能实施改进。通常数据质量评估和管理评估需通过以下几个维度衡量。
1 数据质量评估维度 完整性Completeness：完整性用于度量哪些数据丢失了或者哪些数据不可用。 规范性Conformity：规范性用于度量哪些数据未按统一格式存储。 一致性Consistency：一致性用于度量哪些数据的值在信息含义上是冲突的。 准确性Accuracy：准确性用于度量哪些数据和信息是不正确的，或者数据是超期的。 唯一性Uniqueness：唯一性用于度量哪些数据是重复数据或者数据的哪些属性是重复的。 关联性Integration：关联性用于度量哪些关联的数据缺失或者未建立索引。 2 管理质量评估维度 配置管理Config Management：此维度用于度量数据在其生命周期内的一切资源是否得到了控制和规范，即数据的计划、产生、变更直至消亡的过程中，与数据相关的计划、规范、描述是否收到控制。评估指标包括：评估配置项的细化粒度、评估基线准确度和频度以及变更流程是否合理完善等。 培训 Training：此维度用于度量数据的生产和使用者在数据生命周期内的一切活动中是否经过了知识和技能的培训、培训效果是否满足岗位需要；受训的知识和技能是否经过审核和确认，受训的内容是否与企业文化和价值观一致；培训流程是否合理完善等； 验证和确认Verify & Validation：此维度用于度量数据在其生命周期内是否得到验证和确认。评估内容包括是否通过验证流程确保工作产品（数据）满足指定的要求、是否通过“确认”流程保证工作产品（数据）在计划的环境中满足使用的要求；“验证”和“确认”的流程是否完善； 监督和监控Monitoring：此维度用于度量产生和使用数据的流程在数据的整个生命周期内是否真正受控。脱离监控的信息、技术、计划、流程、制度，会导致数据质量低下。监督和监控的流程是否完善。 三分析影响数据质量的因素 影响数据质量的因素主要来源于四方面：信息因素、技术因素、流程因素和管理因素
2017年质量管理体系数据分析报告 一、综合概述 2017年集团发展稳中求胜，在建项目管理体系均正常运行，过程均在受控状态。项目的管理、收益、声誉得到改善，提高了公司的市场竞争力。通过对施工过程控制，体现了质量、环境、职业健康安全管理的有效性，使一些管理瑕疵和产品瑕疵得到改进和改正。对体系运行的适宜性和有效性提供了支撑，使企业赢得了良好地信誉和效益。 二、数据分析范围本年度数据分析范围包括所有在建项目和集团体系覆盖范围的管理控制、运行过程有关的信息范围，对数据的收取采取了调查、交谈、现场采集记录等方式。对体系覆盖的绩效、监视结果、资源配置情况等相关数据进行了评价。 三、数据分析过程数据采集监控点放在施工组织设计、工期进度、施工过程、产品质量抽样等关键点上。得出了施工组织的策划率、进度偏差、工序检查合格率、分部分项合格率、强度合格率、不合格纠正预防控制率等数据。分析得出了企业项目管理的实用信息，产品的符合性及其趋势。 1、施工组织设计 施工的组织设计采取项目经理组织项目编制，分公司技术负责人审核批准后报集团总工程师审批的控制流程。检查项目的施工组织设计编制率100%，审批率100%。建筑产品从管理源头上得到了有效
控制，重难点专项施工方案项目组织专家进行评审。施工组织设计得到业主、监理审批并备案。 2、施工进度 项目的施工进度与合同工期比较都有拖延，拖延率达100%。其中原因各不相同。有业主征地滞后拖延工期、有气候（雨、雪）原因拖延工期、有业主设计优化更改设计造成工期拖延、有工程款支付不到位停工（待工）造成工期拖延、有甲供材料不及时停工待料造成工期滞后。这些原因都普遍存在各个项目上，工期的拖延采取的措施包括：协商业主让步延后工期、按照合同条款索赔工期、缩短关键线路工序的施工持续时间满足工期要求。 针对工期滞后的普遍性，检查组对工期的处置进行了审查跟踪，发现一些不利项目的趋势： （1）、提出的索赔事实与索赔证据衔接不紧，有代沟，容易遭到业主的反索赔。 （2）、协商的手段和方式粗暴，一度追求目标得到赔偿，忽略协商的知识、技巧、逻辑思维、时机动机，索赔的赔偿率不高。 （3）、管理上存在超前意识不强，对一些可以预测估计的气象、地质、技术的应急、物质、机械、资金储备不足。 3、施工过程针对公司的经营范围，公司的技术性密集、劳动力密集的特点。一些特殊的施工过程控制存在瑕疵，对管理提出了较大要求。我们跟踪检查发现回访工程中对于填充墙体裂缝、卫生间，
XX医院质量控制管理平台整体解决方案 XX医院医疗质量控制管理平台解决方案 质量控制标准规则库主要包括病案质量评价标准缺陷库和环节质量指标规则库(根据不同的业务和技术实现进行区分)。 质量控制环节管理主要包括修改或删除监控环节，支持通过监控环节名称和质量控制点进行模板查询，可编辑进入配置界面，支持用户手动配置子项目，支持用户设置质量控制规则。如果在主要项目下没有选择质量控制项目，系统将不会将其添加到监控链接。 3.8.4。关键病人管理 医患关系是当今卫生系统中的一个敏感话题。医疗纠纷日益成为社会和老百姓关注的焦点，是医疗机构正常运行和发展的难点。 重点病人管理为业务院长和医务部全面、重点掌握住院病人情况提供及时、准确的信息，便于医院各分支机构对重点病人的宏观控制、及时指挥、支持、协调和组织诊治。 该系统为重点患者提供报告管理和自动筛查管理。通过重点患者分类字典管理和重点患者数据维护的编制，系统根据预警规则筛选重点患者数据，对风险较高的患者进行预警。 第41页 XX医院医疗质量控制管理平台解决方案 关键患者管理功能图 ？关键患者管理流程 重点患者管理业务流程图
？重点患者筛查 目前，XX医院质控部负责符合报告规则的患者(多项血常规检查、大额退款、多项危重疾病、多项手术、特殊住院、超高费用、多次会诊、一周内再次入院、检查标记、一周内重复门诊、重症监护室等)。)在患者信息数据中。 第42页 XX医院医疗质量控制管理平台解决方案 选择重点患者，并向住院组的质量控制专家报告。质量控制专家对其进行审查，并将跟踪情况报告给管理医生。 为重点患者提供系统自动筛查和医生报告。 重点病人的管理医生是负责的记者。该报告包括患者的住院号、姓名、性别、年龄、床号、当前诊断和主要问题。 重点患者管理-医院患者名单原型图 第43页 XX医院医疗质量控制管理平台解决方案 关键患者管理-关键患者报告的原型图 ？关键患者信息管理 提供医院重点病人的生命周期管理，包括重点病人的诊疗记录和护理细节等。，根据字典管理中的预警规则在后台判断重点患者，并给出当前时间住院的重点患者列表和预警信息。 关键患者管理-关键患者信息列表的原型图 关键患者数据来自业务系统，如住院工作站和护士工作站，从支持系
质量管理信息化平台数据库的设计与开发 发表时间：2014-12-05T16:37:19.840Z 来源：《工程管理前沿》2014年第11期供稿作者：李岩1 刘炜铭2 顾磊3 刘平丽[导读] 文件数据库文件数据库主要存储日常质量管理工作中所需的各类体系文件、管理文件及重要的往来文件等。李岩1 刘炜铭2 顾磊3 刘平丽4（1、2、3.南京南瑞集团公司；4.河南省沙颍河流域管理局）摘要：质量管理工作在面对业务涉及领域和专业的扩展、产品线的不断丰富、业务量的增长及质量问题的多样化与复杂化时，对质量数据的收集、统计及分析提出了更高更专业的要 求，传统的电子文档及纸质记录无法满足相应需求，必须将质量数据信息化、整编化。本文以此为研究背景，结合关系数据库设计开发技术，详细论述了作者所在企业建设质量信息化平台过程中数据库的设计与开发。 关键词：质量信息采集与管理，质量决策与分析，关系数据库设计与开发 1 引言质量系统作为研发和生产过程的监督和质量保障，在企业中具有举足轻重的作用。然而作者供职的企业中，质量管理信息化的薄弱已经严重地与其他系统的发展失衡，主要质量管理过程信息化工具的缺失以及信息孤岛的存在已经使企业的质量管理部门在信息化平台上无法与其他部门对话。 2 需求分析2.1 质量管理工作现状作者所在企业的质量管理部门主要负责产品检验、售后服务、体系文件管理及安全生产管理等工作，工作内容庞杂且信息化程度较低。 2.2 存在问题从质量管理工作情况分析来看，管理方式较为原始，主要存在以下几个方面的问题：(1)数据收集方式原始，日常工作记录普遍采用Office 及纸质文档的方式，缺乏统一的数据规范，不利于质量信息的查询和追溯。 (2)收集的质量数据需要重新整理加工，且不方便存档与调阅。 (3)对产品质量进行统计与分析时，需要使用专业软件重新录入数据生成图形报表，且生成的图表难以存档。 (4)体系文件与部门间往来的质量文件缺少统一的共享及发布平台。 (5)大量日常工作缺少量化或统计手段，在绩效考核时需要人工测算，工作量大且准确率低。 2.3 需求分析矩阵通过以上对质量管理工作中存在的问题进行分析可知，建立一个信息化的质量数据库十分必要。 3 数据库设计根据质量管理信息化平台数据库需求分析，结合质量管理部门日常工作流程，以数据流程及存储类型进行分类，将质量信息化平台数据库分为静态资料库、动态信息数据库、文件数据库及过程数据库四类。 3.1 静态资料库静态资料库主要存储质量管理工作中所需的静态信息，如产品信息、项目信息、不合格项定义、部门及人员信息、各质量指标计算方法等。基础数据采用唯一数字编码作为索引标识，并使用分层结构对信息的相同属性进行分类，便于查询、更新及管理。以产品信息为例。 产品信息：笔者所在公司产品涵盖多个专业领域，类别繁多型号庞杂，必须对产品按一定属性进行分类，便于产品信息的检索和更新。结合公司产品实际情况，将产品信息分为专业、类型、名称、型号四层，建立相应四张关系数据表专业定义(见表3-1-1)、产品类型定义(见表3-1-2)、产品名称定义(见表3-1-3)、产品型号定义(见表3-1-4)，相应表结构信息如下：表3-1-1 专业定义表3-1-2 产品类型定义 它静态资料如项目定义、不合格项定义、供方信息、人员信息等，采用同样设计思路建立数据表，并以数字编码代替详细信息，并组成完整信息视图供质量信息化平台使用。 3.2 动态信息数据库动态数据库主要存储日常质量管理工作中产生的数据记录，包括检验信息记录、质量问题跟踪记录、服务单记录等。在日常工作中，此类信息均以相应工作单的形式进行记录，因此在数据库中,同样以工作单的形式存储，并以单号作为主键索引，以便查询、更新及统计分析。 检验申请单登记：检验申请单是质量管理部门进行出厂检验工作的依据，检验申请单包含项目信息、产品信息及部门人员信息，这些信息均已在静态资料库中进行定义，因此只需建立相应字段，并在该字段中引用所需信息的唯一标识。在实际工作中，经常会出现同一张检验申请单中包含多个产品的情况，在设计检验登记表时，必需采用多主键的方式，以申请单号和产品型号同时作为主键包含了日常出厂检验工作中所有的基础信息，实现了通过时间、项目、人员、部门、专业等多个维度均可以检索相应出厂检验信息的目的。 其它动态信息如不合格品信息、工作记录、返修品登记等，采用同样设计思路建立数据表，并以数字编码代替详细信息，并在相关属性定义完成后，组成完整信息视图供质量信息化平台使用。 3.3 文件数据库文件数据库主要存储日常质量管理工作中所需的各类体系文件、管理文件及重要的往来文件等。此类信息均以电子文档的形式进行记录，为保证系统的运行效率，不采用传统二进制文件的存储方式，只在数据库中建立地址索引表，记录相关文件的分类信息及存放路径。 文件仍然以电子文档的形式存储在物理设备上，信息化平台只需调用地址索引，即可从本地设备上进行下载、预览等操作。 3.4 过程数据库过程数据库用于记录特定工作及相关管理流程的进度，如产品型式试验，体系文件发布，新产品研发备案，计量设备检定等，每项事务以公司ERP 系统编号作为主键，以质量管理部对各项工作的管理节点信息，增加与数字编码相对应的静态资料定义，作为节点标志，并建立每个管理节点信息发生时间的字段，以便信息化平台通过状态或时间进行分析检索。 4 结论质量管理信息化平台数据库的设计需要与质量管理工作紧密结合，尽量以现有工作流程为基础，同时确保数据结构的扩展性与一致性。合理保留传统电子或纸制记录的数据格式，将有利于传统工作向信息化平台工作的平稳过渡。针对复杂且缺乏规律的数据，应着重考虑标准统一的索引编码，并尽量以信息量较大的数据为基础，采用一定的冗余设计，保证基础数据的完整性。
数据质量管理 数据质量管理系统应用----生活篇 最近在看关于综合分析数据质量管理规范的时候，结合实际生活当中的例子。在这里说出来，可以讨论一下。这里主要是指标值数据质量的管理： 1：数值检查可以和我们固定的阈值检查结合起来，即通过检查单个指标的数值和阈值的比较发现指标的异常和变动的情况。这个就是固定阈值的一种情况。比如当地铁离近站只有4分钟的时候，地铁旁边的灯会一直闪烁。地铁离开车只有一分钟要关门的时候，就会告警即将开车。以免突然开车造成人的伤害。 2：波动检查：一般就是同比波动的检查和环比波动的检查。先计算指标的同比或环比波动率，然后与预订的波动率上下限（阈值）进行比较。这个就是范围阈值。例如昨天公交车上有一条新闻就是重庆目前一小时之内公交车换成免费。那么这一个小时之内就是一个范围阈值，只要在一个小时之内不收钱，即什么也不做，但是当超过一个小时之后就要收钱。那么我们这里就需要告警。 3：还有一种日常当中常用的就是动态阈值比如我们乘坐地铁的时候根据路程的不同地铁价格不同。以及依照路程计价的公交车也一样，路程不同，价格不同。本质上都是乘坐地铁或者公交，但是由于距离
问题因此价格不同，比如收入指标阈值制定的时候，比如不同的地市，在同一时间维度阈值是不同。比如经济发达地区应该制定高一点，经济欠发达地区制定低一点。 4：指标之间的关联检查，比如我们常说的同增同减关联关系，还是以地铁为例，路程增加了，那价格相应就增加了。比如我们理论上我们的用户数增加了，那么收入应该有所增加。但是有时候反而用户量增加了，收入却下降了。增加的用户数比丢失的用户数多因此整体上用户量增加了。但是增加的用户量都是一些劣质用户，而丢失了一部分高端用户。从而导致用户数增加，收入下降的局面。 5：指标平衡检查：对若干个指标值的简单四则运算（加、减、乘、除），来检验各个指标间潜在的平衡或其他比较关系。比如有些指标日指标汇总应该与月指标的值平衡。（也许还可以研究更科学的复杂计算） 当发现数据出现异常的时候，首先先分析一下，是不是一些因素导致指标的变化，比如节假日，周末，市场营销策略，以及外部的一些政策对指标造成的变化，然后再查看是不是真的是数据质量的问题，以及源接口数据的问题。 数据质量管理系统----理论篇 一：从以下5个方面对数据的质量进行管控 1：及时性：数据获取是否及时，主要指数据提取、传送、转换、加
数据质量管理系统： 一：从以下5个方面对数据的质量进行管控 1：及时性：数据获取是否及时，主要指数据提取、传送、转换、加载、展现的及时性。在数据处理的各个环节，都会涉及到及时性。我们一般考虑两个方面第一就是接口数据是否能够及时的抽取过来。第二就是展现层能否及时的展现出来。 2：完整性：是指数据是否完整，描述的数据要素，要素属性及要素关系存在或不存在，主要包括实体缺失、属性缺失、记录缺失以及主外键参照完整性的内容。 3：一致性：第一就是原始数据即文件接口和入库的数据记录条数是一致的。 第二就是同一指标在任何地方都应该保持一致。 4：有效性：描述数据取值是否在界定的值域范围内，主要包括数据格式、数据类型、值域和相关业务规则的有效性。（可获取性） 5：准确性：主要是指指标算法、数据处理过程的准确性。这个准确性主要是通过元数据管理中定义的指标的算法、数据处理顺序和人工检查相结合的方式来保证。 项目背景 财务管理是企业管理的中心环节，对企业的兴衰成败有着深远影响。 当前，提升企业财务风险管理能力至关重要。随着市场经济的深入进行，我国企业在改革和发展过程中面临着越来越多、越来越复杂的财务风险，这些风险给企业经营造成了极大的冲击，经济活动的高风险迫使企业必须识别所面临的财务风险，了解风险的性质以及风险事故发生可能造成的损失后果，并在此基础上制定与实施对自己最有效的风险防范措施，尽量避免可能出现的不利后果，减少可能的损失，维持企业正常的经营活动。此外，国资委、财政部等五部委分别通过《中央企业全面风险管理指引》、《企业内部控制基本规范》及配套指引对企业风险管理和内部控制工作提出了具体的要求，指出企业应建立健全内部控制体系、不断提高风险管控能力，确保企业健康稳定发展。 财务数据质量建设是财务风险管理的重要一环，财务数据的真实性和可靠性是保证数据使用者做出正确决策的基本前提和条件，财务数据质量的好坏直接影响到企业的生存和发展。财务数据质量低下会造成国有资产严重流失、社会交易费用昂贵，甚至会使企业难以筹措资金，故提升财务数据质量变得非常重要。
密级：保密（只限于合作客户单位） 文档编号：HIP060002 第1.0版 分册名称：模版 第2册/共10 册 信息集成平台之 数据质量管理 长沙廖氏软件科技有限公司 2020年07月
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阅读指南 〖手册目标〗 本手册详细介绍了信息集成平台之数据质量管理的相关概念，帮助用户迅速了解信息集成平台之数据质量管理的相关知识。 〖阅读对象〗 本手册是针对软件厂商开发人员、实施人员及医疗机构的IT管理人员编写的，用户在使用本系统之前，应先阅读本手册，以避免误操作。 〖手册构成〗 “信息集成平台之数据质量管理”分成两个章节： 第一章：基础知识； 第二章：功能操作； 〖手册约定〗 【界面图示】展示窗口图片 【功能描述】减速模块的功能，让读者有个大概的了解。 【注意】的意思是请读者注意那些需要注意的事项。 【警告】的意思是请读者千万注意某些事项，否则将造成严重错误。
目录 第1章基础知识 (1) §1.1质量管理的定义 (1) §1.2质量管理的目的 (1) §1.3质量规则类型 (2) 第2章功能操作 (3) §2.1质量扣分规则 (3) §2.2质量规则定义 (3) §2.2.1 自动生成质量规则 (3) §2.2.2 自定义质量规则 (3) §2.3质量分析报告 (5)
质量管理创新总结 质量是企业的生命，在不懈地追求中完善，在不断地完善中完美。核桃峪项目部将公司的“诚信守约，追求卓越”质量理念，体现在作业流程的每一个环节，体现在每一个环节的每一处细节。每一个环节和细节之中尽精微，求精到，没有止境，没有最好。 核桃峪项目部按照创建西部典范工程目标要求。坚持“三零全闭合”管理目标，以零事故、零缺陷、零违规、全闭合，确保土建单元工程评定优良率不低于95%，确保不因管理原因形成工程质量缺陷及工程事故。项目生产、技术及质量会议安排工作闭合率100%。质量管理体系年度内审、外审过程中无不合格项。顾客外部投诉整改回复率100%。 在这样强烈的质量决定生存的使命感下，项目部明确将整体提高全员质量意识为目标，把危机教育作为提高全员意识的重要内容，同时在抓好全员质量意识的整体提升上，还在各作业队营造比质量、上水平、做贡献的竞争氛围，不断提高员工的使命感和责任感，增强员工对质量的认同感，真正引导员工树立以“改善质量为荣，损害质量为耻”的荣辱观。从身边具体事情做起，努力在本单位上下营造比质量、上水平、做贡献的强烈氛围。各部门、作业队在工序质量和工作质量上不断完善标准、树立标杆，自我超越，通过扎实的工作，不断缩小在质量管理上的差距。 通过加强质量管理工作，项目部在质量管理方面取得了明显进步和成绩，项目部质量保障能力得到了提高，项目部各作业队通过对产品控制不断进行技术改造，使产品质量的保障能力有了明显提高，质量管理体系建设得到了加强，总体保证了质量水平的稳定和提高，分项工程质量抽检合格率保持在百分之百，单位工程质量水平不断地提升。 一年来，核桃峪项目部按照“提高员工素质、规范工作行为、追求完美品质、满足用户要求”质量管理目标，不断完善质量管理工作措施，持续深化质量管理体系建设，使质量管理体系真正发挥基础管理平台的作用。项目部加大力度抓好质量管理体系的执行，做到规范行为、严格执行、预防事故、持续改进、确保产品质量。深入优化整合项目部现行各管理体系的建设，以技术标准为核心，
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/3a18357139.html, 企业级数据治理框架下的数据质量管理 作者：许佳伟 来源：《科技信息·下旬刊》2017年第09期 摘要：我国金融机构在经营发展过程中拥有大量的客户资源及数据资源，通过对这些数据的分析、筛选，从而挖掘出更具价值的信息资料。虽然客户信息数据能够为企业的发展创造更多的经济效益，但是行业监管力度的不断升高，及信息泄露现象日益加剧，这也对金融机构的数据管理提出更为苛刻的要求。近年来数据质量问题频频出现，所以基于企业级数据治理框架基础上，加强数据质量的管理已成为相关领域亟待解决的问题。 关键词：企业级数据治理；数据治理框架；数据质量管理 1.数据治理体系的相关概论 数据治理是企业信息管理的核心环节，其通过制定合理的流程、规范、准则及技术等方式，为信息的实用性、有效性、安全性提供保障。构建数据治理体系主要是为了能够整合数据主户、用户、数据框架，站在整个企业的角度对各个环节的数据管理进行有效的协调与指导，从而为相关人员能够提供快速有效的数据支持与服务。而数据质量管理对企业存储的数据资源实施高质量的管理，通过采取科学的管理措施、规范化的管理流程、制定有效的评价考核技术，对于数据质量问题及时的发现、分析和解决，从而不断强化数据的完整性、时效性、准确性。 2.数据质量管理基础和问题分析 （1）数据质量管理的基础 ①数据质量的高低很大程度上取决于用户与数据自身具备的价值。②数据质量是否具有优势主要表现在：数据知识应用中、数据存在的系统中、数据应用的过程中的频率和价值。③当数据被系统或用户所接收其进行应用时，对于数据质量的讨论在具有实际意义。④由于数据每时每刻都在发生变化，所以数据质量的管理是一个长期的过程。 （2）数据质量管理问题 ①定义缺失。对于关键业务的概论不清，使得字段存在较大的歧义。②数据异常。主要是系统信息某一字段发生了异常情况，如：取值错误、格式错误、多余字符、乱码等。③信息缺失、错误。主要是系统对于相关字段进行了设置，但是在应用过程中，部分记录中没有该字段信息，或信息显示错误、信息重复记录等情况。④系统间数据不同。其主要表现在两个方面：其一是系统间数据维护存在差异。其二是系统间数据更新时间不同导致的昌邑。⑤数据完整性问题。其主要表现在两个方面：其一是参照完整性，主要是一个表A的外键排除无效键值； 其二是数据含义冲突，通过账户属性、存期来看是存款产品，但是通过科目看就是常规定期产
企业统计数据的质量管理 企业统计数据的质量管理 一、统计信息的特点与存在的问题 (一)统计信息的特点 企业的统计信息包括统计数据信息、文字报告信息、图表信息与音像信息等。根据统计信息的要求，它应具备以下特点： (1)真实、准确。是指统计信息要坚持“实事求是”的原则，如实地反映情况和问题。既要看到主流，肯定成绩，又要客观地分析问题，找出差距，不能报喜不报忧。准确性是统计信息的生命，统计工作决不能粗心大意，更不能弄虚作假。统计信息失真失准，统计的功能就无法谈起。虚假的统计信息必然导致决策的失误，对企业有百害而无一利。 (2)全面、系统。是指企业的统计指标和统计报表要形成一个完整的体系。其指标数据要能覆盖企业生产经营活动的各个层面。因为每个统计指标都有各自特定的指标含义与经济内容，只能反映企业生产经营活动的某一个侧面或局部情况，而各个统计指标之间又是相互联系与相互制约的。只有通过完事的统计指标体系来观察与分析问题，才可以避免片面性和表面性，从总体上把握事物发展的趋势和特征。 (3)及时、方便。是指统计报表的上报和统计资料信息的提供必须按照规定的时间和要求。统计工作的特点就是要掌握时效性，及时提供各种统计信息或咨询建议。统计信息失去了时效性，就无法满足各级领导决策的需要和对生产经营活动的监督。方便是指提供统计信息或咨询建议的方式方法要灵活多样，能适应各级领导和管理层次的不同需要，便于决策者抉择和管理者使用。
(4)经济、实用。是指要用“经营”的观念进行统计信息产品的生产与服务，要注重统计信息产品的成本费用和使用价值，以较少的投入较好地完成各项统计工作任务。要紧紧围绕企业的经营方向与经营目标去搞好统计信息资料的收集和整理，进行市场调查与预测分析，提高统计信息产品的服务质量与水平。 (二)统计信息存在的问题 由统计信息工作的特点，可以看出对加强统计数据质量管理的重要性和必要性。但在目前，企业统计信息与统计数据的质量问题，还未引起企业领导和有关部门的高度重视，主要反映在以下几个方面： (1)统计信息的质量意识相对薄弱。企业统计部门的主管领导和统计人员，还没有形成统计信息也是一种产品，也要加强质量管理的观念。对统计信息的重要性仅仅停留在认识阶段，还没有采取比较健全的质量保证措施。 (2)对统计数据的质量缺乏全过程的质量管理。目前，无论是企业上报的各种统计报表，还是国家下达的大型统计调查任务，都是在报表的最终审核和事后把关上比较重视，而对事前控制与事中控制重视不够。统计信息既然是一种产品，就应该把对统计信息的质量管理贯穿到统计工作的全过程。即对统计数据的调查、收集、整理、编辑、传输、分析、利用等所有环节，都应加强质量管理与质量控制，要建立健全统计信息的质量保证体系，从源头上把好统计信息产品的质量。 (3)统计资料开发不足。目前，由于企业统计工作的改革进展缓慢，许多企业的统计工作还停留在原有的工作模式上。企业的统计人员只习惯于做做报表、上上台账、画画图表，不重视统计分析和对统计资料的开发和利用，造成了统计信息产品相对单一，服务面较窄，利用率不高的现状。 二、如何加强统计信息的质量管理 (一)抓好以预防为主的全过程的质量管理
质量管理体系十大作用分析 一、一个“调子”：确定了组织应“以顾客满意为宗旨”这一基调计划经济环境下，人们习惯于“识别和满足上级需求”，即完成上级一达的计划任务。在市场经济环境中，组织的管理团队必须清醒地认识到：不断地识别顾客，持续满足并超越顾客的要求，才是组织赖以生存的基础。IS09000族标准确定了顾客满意”这一宗旨，同时也指出了组织发展还需要在顾客、投资者、员工、社会供方的需求之间寻求一种平衡方可持续发展这一规律。统一认识——“定调子”，对任何一个组织来说都是非常重要的。在此基调下，自然少不了领导重视和全员参与。可目前我国许多贯标组织无论是机构设置、职能分配还是过程的识别和展开，ISO9000 族标准所提供的“顾客满意测量”和“顾客需求调查” 这两项“引擎活动”，往往相当薄弱。常常是“调子定了”，但却“没戏”，活动即使开展起来也是方法单一、成本颇高、效果平平，组织难以得到的信息发挥不了应有的作用，“跑调”就在所难免。 二、一只靶子”制订质量目标并分解ISO9000族标准指出，组织在“定基调”之后，就该立“靶子”制订组织的质量目标并在各层次上分解。可以说，设目标、“立靶子”是质量管理体系中一项非常重要的系统性活动，做好了，纲举目张；做不好“靶子”立了没用，结果只能是“无的放矢”，有时还会带来负面作用。因此，不能轻易或草率地制订一套目标/ 指针就与业绩考核评价甚至奖惩挂钩，因为对于一个组织或一个过程网络来说，真正识别和确定对业绩提升起关键作用的目标或指针（KPI关键绩效指针），是一件非常容易的事情，仅
仅通过研讨或评审是不够的，还需要在实践中加以验证和确认。目标管理（MBO）活动是组织管理中的一项最为重要的活动。立靶子”不能简单地认为只是目标的确认和分解过程，应包括确定和分解目标、实时监测、汇总统计、差异分析、业绩评价以及必要时实施目标调整等环节。只有这样，才能使“靶子”发挥应有的作用。 三、一把“梳子”：梳理过程网络和管理思路在立“靶子”的同时，管理团队必须仔细地梳理过程网络和管理思路，理顺工作关系和工作接口，清理并评估现有文件，确定资源需求。只有对上述各方面梳理到位，组织的管理才能变得系统和透明。用一个好的过程管理来确保得到的好的结果，才是管理者所期望的。ISO9000族标准为组织梳理过程网络和管理思路提供了非常有价值的方法，尤其是能够帮助组织迅速识别有关体系控制、管理职责、资源管理、产品实现和测量改进等方面的过程及过程网络，并帮助理清管理思路，并帮助理清管理思路、明确管理要求。对于一个组织来说，贯标是否成功，关键不是仅看其能否通过认证获得证书，而应判断其最高管理者及管理团队是否将ISO9000族标准的原则、原理、方法、概念和要求等理论精髓与管理者的管理思路、组织实际以及组织的企业文件相融合。对于一个贯标组织来说，简单的“对标”或套用标准可能是有害的。“梳子”的作用发挥好了，管理的有效性和效率才有保证，否则就 一定会直接影响具体 工作绩效。 四、一根“钉子”：明确各方面的要求过程网络和管理思路梳理清楚后，就该对
质量管理信息系统平台 ----长沙卷烟厂 1、客户概况 长沙卷烟厂是烟草行业的核心企业，是国家一类卷烟生产企业和重点企业。成功培育了“白沙”系列知名卷烟品牌，产品畅销全国。长沙卷烟厂被国家局列为“十五”重点技术改造企业之一，烟草行业36家重点企业之一。 2、客户背景及存在的问题 2004年，根据“总体规划、需求牵引、滚动开发、分步实施”的建设思路，长沙卷烟厂实施了质量信息平台一期工程，共建设了供应商管理子系统、检验管理子系统、价格库子系统、计量管理子系统、SPC（统计过程控制）子系统。其中，SPC对三个指标进行了试点开发，随着用户对SPC认识的不断深入，SPC的功能已不能满足用户的使用需求。在一期SPC实施的基础上，长沙卷烟厂亟需重点结合新国标、结合长沙卷烟厂实际情况，搭建有效的SPC系统，充分利用生产采集数据库，通过对生产关键指标及参数、生产过程能力等的分析和监控，发现与预警趋势性质量问题，同时结合质量经验库的搭建，充分满足质量诊断和质量改进的需要。 3、解决方案 3.1设计思路 质量管理信息系统是企业信息系统的重要组成部分，与企业的科研信息系统、生产信息系统、企业资源管理系统以及办公管理系统之间具有着非常密切的联系。因此，在质量管理信息系统的建设初期，必须坚持系统规划的原则，在整体考虑企业实际情况、相关信息系统资源以及以后信息化规划的基础之上，站在企业整体信息系统的高度规划和定位质量信息系统。 系统规划的基本原则就是基于质量系统在企业中的定位，即质量工作平台、
信息管理平台、系统集成平台、决策支持平台等四个平台，以实现四个平台为目标来规划整个系统。 3.2总体定位 质量信息系统平台的建设和完善，将成为长沙卷烟厂信息系统中的重要组成部分。该系统是建立在生产管理系统和ERP系统之上，联结原烟系统、产品开发系统和营销呼叫中心的重要纽带。作为企业管理层面的重要平台，实现对基础信息系统数据的提取，分析和处理，实现对重点管理过程的监控、审批和流转，实现以产品质量为核心的持续改进、产品质量提升和管理效能提高。 系统的建设和完善，从质量价值链的角度，打通了企业从研究开发、采购、生产和计量保证的重要过程，实现了这些业务过程技术质量数据的获取、整合、分析和利用。系统对生产系统、ERP、原烟系统的资源整合和数据利用起到了十分重要的作用。系统逐步将作为企业管理决策的重要平台，为管理者的决策提供数据依据。 系统主要应用于生产部、设备管理部、制丝车间、卷包车间、成型车间、科研所、质检站和内配中心。 3.3总架构 长沙卷烟厂制丝SPC系统主要完成了数据采集、过程监控、质量分析、优化设计、查询统计、经验库、系统设置等功能模块。
生产质量管理验证示范平台介绍
1验证示范平台名称 生产质量管理验证示范平台（Manufacturing Quality Management） 2验证示范平台目标和概述 顾名思义，生产质量管理（MQM）侧重于生产过程的质量管理。简单来说，质量管理是通过测量生产过程中产品质量的某一方面并利用测量结果对生产流程做出优化调整，从而提高产品质量。 该验证示范平台将深度聚焦于识别一个可复制的质量管理流程来帮助现有的生产设施进行革新，使之更加现代化，以满足未来高质量标准的挑战。因此，验证示范平台将专注于“棕色地带”情况来利用现有设备中已有的投资。 生产质量管理验证示范平台具备以下几个关键特征: 1.采用先进技术改进现有生产设施； 2.利用物联网（IoT）和传感网络技术采集有效数据； 3.融入认知计算技术提升生产处理能力； 4.能量效率和环境无害控制包含在生产处理流程中。 生产质量管理（MQM）也是“智能制造”的基本构建块，这是在2015 年中国倡议的“中国制造2025”中的核心点，拟建的生产质量管理验证示范平台是这次提出的94 个国家许可项目之一。
3预期成果 3.1商业价值 生产质量管理验证示范平台目的是提供一个可复制的对于“传统”质量管理流程改造来帮助现有的生产设施进行革新，使之更加现代化，以满足未来高质量标准的挑战。此验证示范平台将有效地提高最终产品的合格率，并将广泛应用于“智能工厂”。制造企业、物联网解决方案和网络运营商之间将建立新的商务合作。此外，“工厂改造服务”等新的商业模式也将被引入。生产质量管理验证示范平台能够提高产品的质量，并有效地降低生产成本。此验证示范平台也可以应用到其他智能工厂应用案例。 3.2经济效益 验证示范平台的经济效益包括： 1.减少整体的操作成本，提高效率和可靠性，并能最大化生产； 2.降低维护成本，提高资源的利用率和客户的满意度。 3.3社会价值 验证示范平台的主要优点是通过引入物联网及认知技术到传统的制造业工厂环境中升级生产效率，这样可以消除不经济的生产流程、生产故障并提升了生产效率。此外，减少工人的伤害也是一个动因。其他的好处包括在供应链中获得更高层次的品质和一致性。 还有一个无形的好处是生产质量管理过程完全不需要关闭工厂进行，从而防止解雇工人。4验证示范平台技术可行性 验证示范平台系统布置架构如图 1 所示。验证示范平台建立一个基础系统为工厂生产质量自动和智能控制提供端到端的解决方案。一些用来存储和分析生产环境产生的大量的实时数据的新技术也会包括在此验证示范平台中。验证示范平台中要使用的特定组件将在本节中进行介绍。
论企业数据管理体系建设 数据是企业在持续经营活动中积累下来的宝贵资产, 数据本身以及围绕数据所进行的活动必须得到管控, 以确保在合理的成本范围内数据价值充分发挥并进一步增值, 实现投资回报最大化。 本文分析企业数据管理存在的突出问题和挑战, 对数据管理体系构成、建设原则、建设关键点、演进策略提出一些建议, 力图为企业建立或完善本企业的数据管理体系提供一些参考。 背景和问题 信息技术进步使信息化成为企业发展和快速扩张的有效支撑手段, 多年来, 国内外各行各业分别建设了适合本企业的信息系统, 如生产支撑型、业务支撑型、管理支撑型, 以及分析决策型系统等; 与此同时, 随着全球经济发展、市场竞争加剧、新技术的推陈出新和逐渐商用, 信息系统所承载的业务内涵、系统规模和数量和复杂性也在不断攀升。 林林总总的这些信息系统, 在长期使用中积累、沉淀了大量的核心业务数据, 如客户资料、营销策划内容、产品资料、合作伙伴、合同契约、企业资源、进销存、生产、工程建设、财务数据等, 这些既是企业的关键信息, 也是企业的核心资产, 如果不对数据生命周期全过程加以管治, 将可能带来多方面问题, 例如:
数据安全问题: 数据的不恰当使用可能泄漏企业机密, 导致企业在竞争中失利, 危及企业生存和发展; 另外国内外对上市企业也有相关法律要求, 例如美国《Sarbanes-Oxley法案》和中国《企业内部控制基本规范》, 均提出上市公司的内控管理必须切实做到保护财务数据、维护系统安全、保护客户数据免遭盗窃与破坏, 以提高公司披露的准确性和可靠性等。 价值发挥问题: 面对众多信息系统, 如果缺乏完整、一致的企业数据视图, 业务部门将不知道企业内哪些系统拥有自己所需的数据; 用户在不知道数据质量状况或明知数据不可靠的情况下, 不可能放心使用数据, 无从根据数据作出正确判断、决策和快速响应。这些都将遏制数据价值的完整释放。 数据升值问题: 在数据质量有保障的前提下, 对企业的大量历史数据采用商业智能、数据挖掘、预测能技术手段, 能从数据中发现事物发展的深层次规律, 例如客户偏好、收入预测、客户流失倾向预测等, 为企业提供经验总结和预见性的业务支撑; 另一方面, 良好的数据管理机制将在企业内形成良好的知识共享和传承体系, 促进企业的人才培养和组织进步, 实现数据增值。反之, 数据的零散分布、数据歧义、低劣的数据质量, 以及制度和平台的缺乏, 将严重遏制数据价值的进一步发挥和增值。 成本效率问题: