数据质量管控如何对数据质量进行有效地管理？

如何做好品质管控

质量管理发展至今也日臻成熟，企业进行品质控制与质量管理的方法不尽相同。

但主要目的就是帮助制造业企业管控产品质量的质量软件，在质量管理上，质量软件有独特的优势与价值。

下面以专业做质量管理长达二十六年之久的盈飞无限的质量软件SPC 为例进行概述。

一、质量软件能够实现质量管理与节约成本的同步进行。

在盈飞无限的用户中做了一项调查，统计其使用质量软件后所节约不良成本的量化成果。

数百家用户企业参与了问卷调查，并提供了使用质量软件后企业在报废、返 工、缺陷、周期时间、加班时间、质保投诉、MRB/分拣、暂缓出货、漏检、数据采集、制作报表、召回等多项关键指标上获得的成本削减数据。

根据问卷统计结果，平均数据如下：

每周报废削减 12.7%

返工时数及人工削减 14.3%

加工工时削减 14.1%

缺陷损失下降 12.9%

周期缩短 13.6%

质保投诉削减 14.1%

MRB/分拣成本下降 11.5%

暂缓出货削减 12.5%

漏检削减 10.7%

数据采集时间缩短 14.4%

制作报表时间削减 17.1%

二、质量软件能够将生产过程的智能化管理成为可能。

无论是数据采集，还是智能报警通知，质量软件SPC都能轻松实现。

盈飞无限深谙不同的制造环境对于数据采集和管理的不同需求。

盈飞无限强大的数据采集工 具，为用户提供手动、自动及远程脱手输入等多种数据输入功能，同时自带任意量具的支持功能。

因此，实时数据输入变得简单可行，即使计算机操作并不熟练，甚 至毫无计算机操作经验的用户亦可轻松使用。

有的企业可能需要操作员手动录入数据，或者从多数据流、量具设备采集数据。

不论您的数据采集要求是什么，质量软 件不仅能自动采集、分析数据，甚至还适用于无人参与的“暗灯”操作环境。

数据采集后紧接着就可以实时分析，一旦异常就会以警报或者邮件的形式进行通知。

相 较于传统的纸笔记录与事后追究责任，质量软件的优势是显而易见。

三、质量软件轻松实现对供应链的实时管控。

供应商质量管控和绩效监管对于任何风险管理战略来说都是重要的组成部分。

掌握供应链的制造运行状况及质量管控项目能有效提升产品的达标程度，从而降低不合 格批次出厂的风险。

能够看到供应商的实时质量表现水平意味着双方总体供应商网络成本的削减。

供应商也很难再掩盖其报废率和返工率，或者隐瞒其周期时间的延 长。

供应商记分表可以涵盖真实的质量检测值，总体产品供应成本将得到削减。

质量软件实时管控供应链对质量管理起到了巨大助益作用。

作为一种品质管控的工具，无论是质量管理还是品质改进，质量软件以其独特的优势与价值对企业起到了助益作用。

也因此在航空航天、汽车制造、医药医疗等行业被广泛采用并受到好评。

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统计质量管理的基础是什么

GB/T19000系列标准中，GB/T19000标准一直被作为整个系列标准的基础。

包括12条：1、质量管理体系的理论说明。

2、质量管理体系要求和产品要求。

3、质量管理体系方法。

4、过程方法。

5、质量方针和质量目标。

6、最高管理者的作用。

7、文件。

8、质量管理体系评价。

9、持续改进。

10、统计技术的作用。

11、质量管理体系与其他管理体系。

12、质量管理体系与卓越模式的关系。

统计质量管理的基础有哪些

统计质量管理的基础有哪些？ 统计质量管理的基础有以下几点： 1. 具备必要的技术、物质条件，如：配备了品种齐全、示值准确的测量仪器、器具及先进的测试手段，配备了必要的计算器具和记录表格等。

2. 企业的基础管理比较扎实，有正常的管理秩序，产品质量具有可追溯性; 3. 广大职工，特别是质量管理专职人员和技术人员接受过统计方法的系统培训，具有灵活应用各种统计方法的能力; 4. 生产过程稳定，人机料法五大因素已经标准化，工序处于稳定受控状态; 统计质量管理【statisticalqualitycontrol】 应用数理统计学的工具处理工业产品质量问题的理论和方法。

产品质量是指产品的各种性能指标、外观、使用寿命等等。

在没有提出统计质量管理以前，产品的质量是在每件产品完成后进行检查以判别它是否合格。

在大批量、快速生产的现代工业中，迫切需要一种监测、预报的手段，使不合格品在即将形成时能及时发现，予以阻止，于是，统计质量管理应运而生，内容包括：①控制图。

用于对生产过程进行分析和监测，以及时发现异常因素，从而避免不合格品大量出现。

②抽样检验。

即对一批产品作抽查，以对整批产品作出接收或拒收判断。

③可靠性理论和方法。

研究产品的失效规律和寿命分布，以评定和提高产品完成其规定功能的能力。

如何理解关于数据质量管理系统的整合与优化

1、信息系统数据质量——根据“垃圾进，垃圾出（garbagein，garbageout）”的原理，为了使信息系统建设取得预期效果，达到数据决策的目标，就要求信息系统提供的数据是可靠的，能够准确反应客观事实。

如果数据质量得不到保证，即使数据分析工具再先进，模型再合理，算法再优良，在充满“垃圾”的数据环境中也只能得到毫无意义的垃圾信息，系统运行的结果、作出的分析就可能是错误的，甚至影响到后续决策的制定和实行。

高质量的数据来源于数据收集，是数据设计以及数据分析、评估、修正等环节的强力保证。

因此，信息系统数据质量管理尤为重要，这就需要建立一个有效的数据质量管理体系，尽可能全面发现数据存在的问题并分析原因，以推动数据质量的持续改进。

作为信息系统的重要构成部分，数据质量问题是影响信息系统运行的关键因素，直接关系到信息系统建设的成败。

2、大数据环境下数据质量管理面临的挑战，因为大数据的信息系统更容易产生数据质量问题： （1）在数据收集方面，大数据的多样性决定了数据来源的复杂性。

来源众多、结构各异、大量不同的数据源之间存在着冲突、不一致或相互矛盾的现象。

在数据获取阶段保证数据定义的完整性、数据质量的可靠性尤为必要。

（2）由于规模大，大数据获取、存储、传输和计算过程中可能产生更多错误。

采用传统数据的人工错误检测与修复或简单的程序匹配处理，远远处理不了大数据环境下的数据问题。

（3）由于高速性，数据的大量更新会导致过时数据迅速产生，也更易产生不一致数据。

（4）由于发展迅速，市场庞大，厂商众多，直接产生的数据或者产品产生的数据标准不完善，使得数据有更大的可能产生不一致和冲突。

（5）由于数据生产源头激增，产生的数据来源众多，结构各异，以及系统更新升级加快和应用技术更新换代频繁，使得不同的数据源之间、相同的数据源之间都可能存在着冲突、不一致或相互矛盾的现象，再加上数据收集与集成往往由多个团队协作完成，期间增大了数据处理过程中产生问题数据的概率。

3、数据质量管理策略 为了改进和提高数据质量，必须从产生数据的源头开始抓起，从管理入手，对数据运行的全过程进行监控，密切关注数据质量的发展和变化，深入研究数据质量问题所遵循的客观规律，分析其产生的机理，探索科学有效的控制方法和改进措施；必须强化全面数据质量管理的思想观念，把这一观念渗透到数据生命周期的全过程。

结合大数据的参考框架及数据处理实际需求情况，数据质量管理可以从以下几个方面着手，以多方协作改进，最终实现系统数据处于持续高效可用的状态。

3．1建立数据质量评价体系 评估数据质量，可以从如下4个方面来考虑：①完整性：数据的记录和信息是否完整，是否存在缺失情况；②一致性：数据的记录是否符合规范，是否与前后及其它数据集保持统一；③准确性：数据中记录的信息和数据是否准确，是否存在异常或者错误信息；④及时性：数据从产生到可以查看的时间间隔，也叫数据的延时时长。

有了评估方向，还需要使用可以量化、程序化识别的指标来衡量。

通过量化指标，管理者才可能了解到当前数据质量，以及采取修正措施之后数据质量的改进程度。

而对于海量数据，数据量大、处理环节多，获取质量指标的工作不可能由人工或简单的程序来完成，而需要程序化的制度和流程来保证，因此，指标的设计、采集与计算必须是程序可识别处理的。

完整性可以通过记录数和唯一值来衡量。

比如某类的交易数据，每天的交易量应该呈现出平稳的特点，平稳增加、平稳增长或保持一定范围内的周期波动。

如果记录数量出现激增或激减，则需要追溯是在哪个环节出现了变动，最终定位是数据问题还是服务出现了问题。

对于属性的完整性考量，则可以通过空值占比或无效值占比来进行检查。

一致性检验主要是检验数据和数据定义是否一致，因此可以通过合规记录的比率来衡量。

比如取值范围是枚举集合的数据，其实际值超出范围之外的数据占比，比如存在特定编码规则的属性值不符合其编码规则的记录占比。

还有一些存在逻辑关系的属性之间的校验，比如属性A取某定值时，属性B的值应该在某个特定的数据范围内，都可以通过合规率来衡量。

准确性可能存在于个别记录，也可能存在于整个数据集上。

准确性和一致性的差别在于一致性关注合规，表示统一，而准确性关注数据错误。

因此，同样的数据表现，比如数据实际值不在定义的范围内，如果定义的范围准确，值完全没有意义，那么这属于数据错误。

但如果值是合理且有意义的，那么可能是范围定义不够全面，则不能认定为数据错误，而是应该去补充修改数据定义。

通过建立数据质量评价体系，对整个流通链条上的数据质量进行量化指标输出，后续进行问题数据的预警，使得问题一出现就可以暴露出来，便于进行问题的定位和解决，最终可以实现在哪个环节出现就在哪个环节解决，避免了将问题数据带到后端及其质量问题扩大。

3．2落实数据质量信息的采集、分析与监控 有评价体系作为参照，还需要进行数据的采集、分析和监控，为数据质量提供全面可靠的信息。

在数据流转环节的关键点上设置采集点，采集数据质量监控信息，按照评价体系的指标要求，输出分析报告。

3．3建立数据质量的持续改进工作机制 通过质量评价体系和质量数据采集系统，可以发现问题，之后还需要对发现的问题及时作出反应，追溯问题原因和形成机制，根据问题种类采取相应的改进措施，并持续跟踪验证改进之后的数据质量提升效果，形成正反馈，达到数据质量持续改良的效果。

在源头建立数据标准或接入标准，规范数据定义，在数据流转过程中建立监控数据转换质量的流程和体系，尽量做到在哪发现问题就在哪解决问题，不把问题数据带到后端。

导致数据质量产生问题的原因很多。

有研究表示，从问题的产生原因和来源，可以分为四大问题域：信息问题域、技术问题域、流程问题域和管理问题域。

信息类问题是由于对数据本身的描述、理解及其度量标准偏差而造成的数据质量问题。

产生这类数据质量问题的主要原因包括：数据标准不完善、元数据描述及理解错误、数据度量得不到保证和变化频度不恰当等。

技术类问题是指由于在数据处理流程中数据流转的各技术环节异常或缺陷而造成的数据质量问题，它产生的直接原因是技术实现上的某种缺陷。

技术类数据质量问题主要产生在数据创建、数据接入、数据抽取、数据转换、数据装载、数据使用和数据维护等环节。

流程类问题是指由于数据流转的流程设计不合理、人工操作流程不当造成的数据质量问题。

所有涉及到数据流转流程的各个环节都可能出现问题，比如接入新数据缺乏对数据检核、元数据变更没有考虑到历史数据的处理、数据转换不充分等各种流程设计错误、数据处理逻辑有缺陷等问题。

管理类问题是指由于人员素质及管理机制方面的原因造成的数据质量问题。

比如数据接入环节由于工期压力而减少对数据检核流程的执行和监控、缺乏反馈渠道及处理责任人、相关人员缺乏培训和过程资产继承随之带来的一系列问题等。

了解问题产生的原因和来源后，就可以对每一类问题建立起识别、反馈、处理、验证的流程和制度。

比如数据标准不完善导致的问题，这就需要有一整套数据标准问题识别、标准修正、现场实施和验证的流程，确保问题的准确解决，不带来新的问题。

比如缺乏反馈渠道和处理责任人的问题，则属于管理问题，则需要建立一套数据质量的反馈和响应机制，配合问题识别、问题处理、解决方案的现场实施与验证、过程和积累等多个环节和流程，保证每一个问题都能得到有效解决并有效积累处理的过程和经验，形成越来越完善的一个有机运作体。

当然，很多问题是相互影响的，单一地解决某一方面的问题可能暂时解决不了所发现的问题，但是当多方面的持续改进机制协同工作起来之后，互相影响，交错前进，一点点改进，最终就会达到一个比较好的效果。

3．4完善元数据管理 数据质量的采集规则和检查规则本身也是一种数据，在元数据中定义。

元数据按照官方定义，是描述数据的数据。

面对庞大的数据种类和结构，如果没有元数据来描述这些数据，使用者无法准确地获取所需信息。

正是通过元数据，海量的数据才可以被理解、使用，才会产生价值。

元数据可以按照其用途分为3类：技术元数据、业务元数据和管理元数据。

技术元数据：存储关于信息仓库系统技术细节的数据，适用于开发和管理数据而使用的数据。

主要包括数据仓库结构的描述，包括对数据结构、数据处理过程的特征描述，存储方式和位置覆盖整个涉及数据的生产和消费环节。

业务元数据：从业务角度描述了数据仓库中的数据，提供了业务使用者和实际系统之间的语义层。

主要包括业务术语、指标定义、业务规则等信息。

管理元数据：描述系统中管理领域相关概念、关系和规则的数据，主要包括人员角色、岗位职责、管理流程等信息。

由此可见，本文提出的解决思路都需要元数据管理系统的支持。

良好的元数据管理系统能为数据质量的采集、分析、监控、改进提供高效、有力的强大保障。

同时，良好的数据质量管理系统也能促进元数据管理系统的持续改进，互相促进完善，共同为一个高质量和高效运转的数据平台提供支持。

4结语 数据质量（DataQuality）管理贯穿数据生命周期的全过程，覆盖质量评估、数据监控、数据探查、数据清洗、数据诊断等方面。

数据源在不断增多，数据量在不断加大，新需求推动的新技术也不断诞生，这些都对大数据下的数据质量管理带来了困难和挑战。

因此，数据质量管理要形成完善的体系，建立持续改进的流程和良性机制，持续监控各系统数据质量波动情况及数据质量规则分析，适时升级数据质量监控的手段和方法，确保持续掌握系统数据质量状况，最终达到数据质量的平稳状态，为业务系统提供良好的数据保障。

什么是企业一套表数据质量全过程控制办法

一是统一制度设计。

以调查单位生产经营活动为出发点，建立符合社会经济发展实际状况、反映调查单位生产经营全过程的指标体系和统计标准分类体系。

在此基础上，设计统一规范的企业一套表制度，体现科学、精简、方便的原则，保证基层统计数据的可靠性。

二是统一管理调查单位。

通过规范统计单位标准，制定统一管理调查单位及基本信息的相关规定及操作程序，以基本单位名录库为基础，统一管理统计调查单位。

三是统一数据采集处理软件。

制定统一数据采集处理软件的业务需求和技术标准，设计符合企业一套表制度、能够实现业务工作全流程的数据采集处理软件；推广使用联网直报的方式实现基层统计数据的采集。

四是统一规范工作流程。

根据工作流程中统计设计、统计调查、数据加工三个阶段的特点，明确各业务环节中不同部门的分工及职责，保证各部门在各业务环节职责清晰、分工明确、有效衔接、任务落实，改变过去统计生产与业务管理的分散型操作方式带来的工作效率不高、衔接性差、基层工作量大的弊端。

五是实施全过程数据质量控制。

制定《企业一套表数据质量全过程控制办法》，以提高统计数据质量为目标，以过程控制为手段，把数据质量控制管理贯穿于数据生产的全过程，建立数据质量分级分专业管理责任制，实现各业务环节全过程质量控制，确保数据质量。

实施企业一套表是通过“统一设计、统一标准、统一管理调查单位、规范业务流程”，实现从制度设计、数据采集、数据加工等工作流程的统筹和集中管理，实现统计工作的标准化和规范化，促进统计能力建设，提高统计数据质量，推动统计工作的发展。

如何对数据质量进行有效地管理？

可以这么考虑!把数据当成企业资产，认识数据质量的重要性是开始数据质量的第一步。

如果想对数据的质量进行有效的管理，那么可以从以下几个方面入手： 1.业务人员和企业高层都要参与到数据质量管理的活动中来，识别数据相关方的需求； 2.采用科学的理论和方法评估、识别改善数据；加强数据源头错误的控制； 3.不断完善流程，建立管理责任制，循环管理数据质量。

希望可以帮到你。