数据质量管理工具的平台构建特点是什么

[关系数据库系统的主要特点是什么]关系型数据库的主要特征 1）数据集中控制，在文件管理方法中，文件是分散的，每个用户或每种处理都有各自的文件，这些文件之间一般是没有联系的，因此，不能按照统一的方法来控制、维护和...+阅读

数据质量管理工具的平台构建特点是什么

数据质量管理工具QualityStream是一种通过访问分析对象数据来诊断质量、导出结构并进行分析，确保可持续维持提高数据质量管理的系统。对于分析对象数据库执行profiling，并对当前的质量水准进行分析后，对管理对象（Business Rule）及调度分析结果进行注册，以及应用维护流程来进行管理的系统。

系统结构主要由业务标准化和企业数据品质管理组成，进行数据源管理、质量基准管理、测量管理、系统管理、作业管理和分析，最后集成元数据，完成对数据品质的管理。

数据质量管理工具平台的主要特征分为QS-Base、QS-Broker和QS-Base-UI。QS-Base作为核心的质量管理Framework，它以java为基础进行创建，并用于UI与Server 联系及与质量分析引擎及集成的Framework。由于以集成的Repository进行管理，因此与公司其他产品可实现完美的连接。QS-Broker由用于质量数据分析的模块组成，其每个模块分别由元数据联系及元信息收集引擎、功能分析引擎组成的核心批处理模块。

QS-Base-UI提供用于质量分析及控制的用户画面，以及提供分析用功能定级及调度功能、控制过程功能、维护计划及管理结果功能等多重画面组成的用户画面。

数据质量管理工具平台的主要功能是为了提高数据质量，提供以基于质量管理指标、数据质量验证、质量验证结果统计及整备程序的数据质量验证基础。有支持作为质量诊断基础的数据库的元信息管理及变更管理的元数据管理；作为质量诊断的主要基准信息及验证对象信息，可与调度程序联系的profiling管理；对于复杂的business rule进行管理及分析，可与调度程序进行联系的rule管理；综合管理品质诊断结果信息，并按各种特定基准提供结果搜索及统计信息的验证结果管理；通过对错误数据的验证及分析、维护流程的支持，可持续保证数据质量的维护管理；通过企业内工具的联系，可支持实时质量管理；支持有关企业内管理解决方案之集成管制系统的独立性potal系统。

数据质量管理工具平台是为了达到在Data Governance Model中管理数据质量，管理数据质量指数（DQI），并以其为基础提供核分析错误数据的预期效果。

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...

如何应用条形码来实现汽修企业实施质量追溯

应用条形码来实现汽修企业实施质量追溯条码质量追溯帮助汽修企业更实时、高效、准确、可靠实现生产过程和质量管理为目的，结合最新的条码自动识别技术、序列号管理思想、条码设备（条码打印机、条码阅读器、数据采集器等）有效收集管理对象在生产和物流作业环节的相关信息数据，质量追溯跟踪管理对象在其生命周期中流转运动的全过程，使企业能够实现对采、销、生产中物资的追踪监控、产品质量追溯、销售窜货追踪、仓库自动化管理、生产现场管理和质量管理等目标。质量追溯系统已经成功的在制药、快速消费品、汽车零部件、食品加工和汽修企业等生产型企业成功推广部署。拥有杨森制药、诺华制药、联合利华、卡夫食品等世界顶尖企业的用户基础。系统可以使企业具有更完善与有竞争力的生产过程、全面产品品质管理能力，提高客户的满意度，实现信息的实时分享。并帮助企业降低生产成本，提高盈利，从而使企业在整个生产环节中具备了更多的竞争优势。同时通过系统提供的灵活ERP接口能够帮助企业快速进行信息平台的整合。汽修企业通过实施车间信息化质量追溯管理系统，可以实现车间生产计划和调度、生产任务查询、生产过程监控、智能数据采集、质量检测与控制、物料跟踪、原辅料消耗控制、车间考核和管理、统计分析、人力资源和设备管理等功能，彻底帮助企业改善生产现场管理的暗箱操作。通过控制包括物料、设备、人员、流程指令和设施在内的所有工厂资源来提高制造竞争力，提供了一种系统地在统一平台上集成诸如质量控制、文档管理、生产调度等功能的方式，从而实现了实时化的EPR/MES/过程控制系统的集成一体化，它形成了一个信息交换的桥梁，使企业管理者能够实时地掌握生产信息，进行生产决策。什么是质量追溯制质量追溯制就是在生产过程中，每完成一个工序或一项工作，都要记录其检验结果及存在问题，记录操作者及检验者的姓名、时间、地点及情况分析，在产品的适当部位做出相应的质量状态标志。这些记录与带标志的产品同步流转。需要时，很容易搞清责任者的姓名、时间和地点，职责分明，查处有据，这可以极大加强职工的责任感。我国大中型企业都很重视产品的追溯性管理，甚至实行跟踪管理制度。产品出厂时还同时附有跟踪卡，随产品一起流通，以便用户把产品在使用时所出现的问题，能及时反馈给生产者，这是企业进行质量改进的重要依据。质量追溯制有三种管理办法：

1、批次管理法根据零件、材料或特种工艺过程分别组成批次，记录批次号或序号，以及相应的工艺状态。在加工和组装过程中，要将批次号逐步依次传递或存档。

2、日期管理法对于连续性生产过程、工艺稳定、价格较低的产品，可采用记录日历日期来追溯质量状态。

3、连续序号管理法这种方法就是根据连续序号追溯产品的质量档案。质量追溯的目的主要有两个方面：

1、便于标识产品，防止混料、误发和误用。适当的产品质量检验标识可以防止在加工过程中出现混淆；可以保证只有合格的原材料和零件才会进入生产，避免不合格品在生产现场出现；可以使仓储的原材料等按先进先出的原则投入生产。

2、便于通过质量检验标识及其相关记录实现产品质量追溯。质量追溯包括自企业外部追溯到企业内部，把用户在产品使用中出现的问题及时反馈给生产者，辨明责任、分析原因、采取纠正措施，为质量改进提供依据；还包括自企业内部发现质量问题时能够追溯到用户，将有问题的产品及时追回或采取补救措施，维护用户利益和企业声誉，避免更大的损失。一般的产品质量检验标识的方法和要：

1、产品质量检验标识的内容一般有产品的型号、件号、名称、规格和厂名、商标等。对于大批量生产的产品，可用批次号、生产的日历日期等。

2、产品质量检验标识的形式一般有粘贴标签、挂标牌、打钢印、记号笔手写、喷墨射印、电笔刻蚀和条形码等，也可采用随行文件（如流转单）的方式。

3、产品质量检验标识的部位一般在产品上、包装上、料架上、专用手推车上、工位器具上和座位上等。