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数据治理(三):数据质量管理

数据质量管理​​​​​​​一、数据质量概述在大数据早期,做数据治理最主要的目的,就是为了提升数据质量,让报表、分析、应用更加准确。 到今天,虽然数据治理的范畴扩大了很多,我们开始讲数据资产管理、知识图谱、自动化的数据治理等等概念,但是提升数据的质量,依然是数据治理最重要的目标之一。 因为数据要能发挥其价值,关键在于其数据的质量的高低,高质量的数据是一切数据应用的基础。在数据质量不高的环境下,做数据分析可谓问题重重,数据质量问题已经严重影响了组织业务的正常运营。 通过科学的数据质量管理,持续地提升数据质量,已经成为组织内刻不容缓的优先任务。 二、数据质量问题根源做数据质量管理首先要搞清楚数据质量问题产生的原因,原因有很多方面,例如:技术、管理、处理流程、业务逻辑错误等都会碰到,但从根本上来讲数据质量问题产生的绝大多数原因在业务上。

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数据中心运营质量管理

质量管理定义 数据中心运营质量管理指的是在数据中心运营的全生命周期中,有计划、有策略地对数据中心各子系统(IT、配电、空调、自控、安防、消防)进行巡检、维护、改造、优化等工作,确保各子系统都能保持在一个可靠的 质量管理目标 (1)举例:实现腾讯某数据中心全年电力系统可用率指标99.9999%。 ? (2)举例:实现腾讯某数据中心全年制冷系统可用率指标99.9999%。 ? (3)举例:实现腾讯某数据中心基础设施全年可用率指标99.9998%。 数据中心基础设施可用率=电力系统可用率×制冷系统可用率。 (4)电力、空调系统中断重大事件为0。 质量管理工作内容 为确保达成以上各项质量管理目标,在不同时期,需要制定不同的技术管理应对策略,以最终确保运营质量管理目标的达成。 质量管理的工作分类 按照日常工作种类划分,质量管理主要可分为以下几块内容: ?

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    数据治理(四):数据仓库数据质量管理

    数据仓库数据质量管理下面我们针对音乐数据中心数仓项目第四个业务:“统计地区营收情况业务”来说明数据质量如何进行管理。 此业务数据质量管理重点放在 ODS层,EDS层(DWD层、DWS层)、DM层几个方面,每层数据校验的内容不一样,我们可以通过自己编写通用shell+Hive脚本或者使用质量监控工具Griffin来进行数据质量监控 ODS层数据是贴源层,是数仓开始的地方,所以这里检验时一般不需要验证与原始数据条目是否相同,在ODS层数据质量监控中一般验证当日导入数据的记录数、当日导入表中关注字段为空的记录数、当日导入数据关注字段重复记录数 对DWD层数据质量校验关注点在于是否与ODS层对应的数据来源表数据记录数是否一致、导入到DWD层的数据有效比例等,针对不同的DWD层的数据表也可以根据具体业务来决定质量检验的内容。 由于DWS层数据基于DWD层数据进行了聚合,所以对于DWS层数据质量校验关注点可以放在数据条目是否和上一层一致(需要分清主题重要字段),更重要的是这里检验DWS层表中数据总条数,某些重要字段为空的记录数

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    质量管理体系五核心工具

    来源:http://www.51testing.com/ 质量管理概述   质量管理是指在质量方面指挥和控制组织的协调的活动。 质量管理,通常包括制定质量方针和质量目标以及质量策划、质量控制、质量保证和质量改进。  质量管理工具,也称品管五工具。 1、统计过程控制(SPC)   SPC是一种制造控制方法,是将制造中的控制项目,依其特性所收集的数据,通过过程能力的分析与过程标准化,发掘过程中的异常,并立即采取改善措施,使过程恢复正常的方法。    在日常生产中,我们经常根据获得的过程加工部件的测量数据去分析过程的状态、过程的能力和监控过程的变化;那么,怎么确保分析的结果是正确的呢? 我们必须从两方面来保证:   1)是确保测量数据的准确性/质量,使用测量系统分析(MSA)方法对获得测量数据的测量系统进行评估;   2)是确保使用了合适的数据分析方法,如使用SPC工具、试验设计、方差分析

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    浅谈数据仓库质量管理规范

    一、 背景 现在数据仓库层面的工作越来越多,开发人员也越来越多,如何保障数据准确性是一项非常重要的工作,,数据仓库的很多应用数据直接呈现给用户或者支撑企业分析决策的,容不得数据出现错误。 随着开展的业务越来越多,数据模型越来也多,我们管控的越晚就越容易出问题。尽管有数据仓库建设规范,同样在数据模型命名,数据逻辑开发,每个人都可能不一样,而这些也容易导致数据模型准确性的问题。 我们迫切需要制定一套数据的准确性验证流程,让大家都按规范流程来做,保障数据的准确性。 二、 数据指标管理 首先我们看下数据仓库的数据流转,要确认计算出的指标正确,就要保证数据源的准确和逻辑的准确。 3、每天新增的记录数波动范围 某一天你发现数据量出现大幅增长或下降,而规则1和2都已校验通过。这种波动可能是正常的,比如电商行业某天的促活动,或者社交软件的营销活动。 三、总结 通过以上内容,我们对如何管控数据仓库的数据质量管理方法和流程有了初步的认识。

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    数据仓库系列之数据质量管理

    数据质量一直是数据仓库领域一个比较令人头疼的问题,因为数据仓库上层对接很多业务系统,业务系统的脏数据,业务系统变更,都会直接影响数据仓库的数据质量。 数据质量管理是通过计划、实施和控制活动,运用质量管理技术度量、评估、改进和保证数据的恰当使用。 四、数据质量管理   大多数企业都没有一个很好的数据质量管理的机制,因为他们不理解其数据的价值,并且他们不认为数据是一个组织的资产,而把数据看作创建它的部门领域内的东西。 缺乏数据质量管理将导致脏数据、冗余数据、不一致数据、无法整合、性能底下、可用性差、责任缺失、使用系统用户日益不满意IT的性能。   在做数据分析之前一般都应该初步对数据进行评估。 ​ 数据报告中列出了很多的检查项都是围绕数据质量管理相关的检查,所以做一个数据分析项目前一定要知道客户的数据质量情况。

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    数据数据治理之数据质量管理系统架构设计

    架构设计文档 一、引言 1.1 项目背景 数据质量监测是大数据处理中最重要的一个环节,是数据服务、数据分析、数据挖掘等活动的必备支持条件。 1.2 项目概述 提出了一个基于大数据平台的数据质量管理服务Qualitis,提供统一的流程来定义和检测数据集的质量并及时报告问题。 来源: https://www.toutiao.com/i6877417878354657795/ “IT咖说”欢迎广大技术人员投稿,投稿邮箱:aliang@itdks.com ? 来都来了,走啥走,留个言呗~ IT咖说 | 关于版权 由“IT咖说(ID:itdakashuo)”原创的文章,转载时请注明作者、出处及微信公众号。 感谢您对IT咖说的热心支持!

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    关于数据质量管理之正态分布验证

    数据质量管理中很重要的一个部分就是数据的离散程度,通常而言,连续值性数据录入是遵循正态分布的,从直方图上容易看,但如何自动化验证数据满足正态分布呢,本文尝试了kstest,normaltest,shaprio 等方法,最终结论是建议通过normaltest作为正态分布验证标准,p值>0.05,此外也尝试拓展dataframe.describe,并为以后的数据质量收集做好准备。 normaldistribution # value1 value2 # normaldistribution True True # 构建正态分布数据 stats.normaltest(x) # NormaltestResult(statistic=0.6771164970693714, pvalue=0.7127972587837901) # 创建原始数据图 scatter(dataset.index, dataset['value1']) ax1.scatter(dataset.index, dataset['value2']) plt.grid() # 绘制数据分布图

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    数据质量管理的一些思考

    数据质量管理相对来说成本比较高。因为它涉及到企业数据标准的制定、规范的落地、生命周期的管理等多个环节。从收益上来说,数据质量的效益和结果并不是十分明显,大部分企业不会把数据质量作为KPI。 所以数据质量管理往往被会边缘化甚至趋向于无。 数据质量评估 那么我们如何对一份数据进行质量评估呢?这是一个比较难以回答的问题。因为数据质量本身有这么几个问题。 数据质量管理 数据工作流质量管理 下面来谈谈数据质量管理质量管理前面提到了,涉及到数据工作流的各个环节。数据的工作流可以分为以下几部分:数据产生、加工处理、存储、挖掘和应用。 质量管理的前提是在每一个环节建立质量标准。 构建完整的数据质量管理体系,既是支持企业系统稳定运行的基本保障,同时也是企业进行数字化转型、创新的必备条件。

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    IDEA代码质量管理插件

    SonarQube SonarQube是一个开源的代码质量管理平台 解压&本地启动 https://docs.sonarqube.org/latest/setup/get-started-2-minutes compile sonar:sonar 成功后,可以在控制台中看到这样的输出 再次刷新 http://localhost:9000/ 会看到跟刚才不一样了 以上只是本地演示,在正式环境中这些数据当然要保存到数据库中

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    如何做好质量管理?了解这五要素就够了

    本文介绍了构建质量管理系统的五要素:适应流程的灵活性、流程可追溯性、基于风险的四维、整合能力、强大的报告工具,他们可以增强将质量延伸到组织其他部门的能力。   尽管这些系统也很强大,且消除了某种程度的数据重复输入,但真正的整合不仅是从生产系统中提取数据,还会将数据反馈到这些系统,如不合格品问题、质量活动的总体成本等。    报 告   当你让一个质量管理系统自动化运行时,会创建大量数据。如果没有一些方便的数据访问方式,该质量管理系统就很难获得有关质量的趋势和见解。 同时,对数据进行报告的方式有很多种。报告是获取正确信息进行管理的驱动因子,如果没有能力报告数据并且实现关键绩效指标(KPI)的可视化,管理层就会失明。 质量管理关乎人员和流程,质量管理系统提供了一个人员与流程互动的自动化平台。

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    PMP之项目质量管理

    项目质量管理过程:规划质量管理→管理质量→控制质量 管理质量:质量是规划出来的,质量包括产品质量和过程,人人有责,管理层承担85%责任,满意度最重要,质量靠预防和评估 控制质量 检查的结果通常包括相关的测量数据,也可在任何层面上进行。可以检查单个活动的结果,也可以检测项目的最终产品。 检查也可称为审查、同行审查、审计或巡检等,而在某些应用领域,这些术语的含义比较狭窄和具体。 为了说明质量,需要数据表现质量。 因果图:又称鱼骨图,石川图,将问题陈述的原因分解为离散的分支,有助于识别问题的主要原因和根本原因。 直方图:展示数字数据的条形图。 控制图:确定一个过程是否稳定,是否有可预测的绩效。常用来跟踪批量生产中的重复性活动,也可用来检测成本与进度偏差,产量,范围变更频率或其他管理工作成果。 它需要用可靠的数据来证明项目已经达到发起人或客户的验收标准。 确认范围:是正式验收已完成的项目可交付成果的过程。通过确认每个可交付的成果,来提高最终产品服务或成果获得验收的可能性。

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    数据时代下,数据感知在数据质量管理系统中的应用

    关于数据质量管理,可能与大部分人没有太大的关系。虽然,市面上有很多的公司在进行数据的挖掘、分析方面业务的工作,但是关于数据质量管理方面的公司真的是屈指可数。 而对于数据感知技术,大部分没有了解过。为了说明,大数据时代下,数据感知在数据质量管理系统中的应用,这里我们需要先解决几个问题: 什么是数据质量管理系统? 什么是数据感知技术? 数据感知技术的用途? 而数据质量管理系统就是对数据进行处理后能够提供高质量的数据,最终的目的是挖掘数据价值,推动业务发展,实现盈利。 而数据质量管理系统主要由如下一些部分组成: 数据清洗与去重 数据可视化 数据评估 数据治理 数据挖掘 数据分析 而当前系统主要采用纯Python来实现。 总结 实际上,数据感知只是数据质量管理中的1个很小的环节,通过这种自动化的技术,可以节省人工的成本及提高效率。

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    数据治理案例 | 某大型集成电路企业数据质量管理实践

    综上,该企业需要一款独立于业务系统之外的数据质量管理平台,一方面满足技术部门长效的数据质量管控,另一方面能够形成业务精英为主、技术精英为辅的业务数据梳理体系。 该企业利用亿信华辰睿治数据治理软件搭建数据质量管理平台,主要用于解决业务系统运行、数据仓库建设及数据治理过程中的数据质量问题。 项目价值该企业数据质量管理平台的建设,满足了公司数据质量管控的需求,实现了数据质量检查的自动执行和问题数据短信预警,大大地提升了业务数据的质量,为公司数仓、数据分析、数据挖掘应用提供标准、可靠的基础数据支撑 1)数据质量管理平台提供了可视化的页面就能完成数据质量检查工作,大大降低了数据质检的技术门槛,不仅仅只靠公司数据部门的技术人员来提升数据质量,现在也将业务部门的人员也参与到数据质量提升工作中,形成业务精英为主 3)随着公司业务数据不断增大,大数据平台的应用不断深入,数据质量平台支持多种基于Hadoop的数据源的接入进行质检,为公司业务的发展和质量管理奠定了基础。

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    政务数据质量管理提升的5个最佳实践

    二、多数据来源,明确数据可信度业务痛点:目前政务数据存在比较大的问题是信息分散,且信息不一致的情况,导致数据质量差。 在某政数局数据治理项目上,通过收集国标、行标的元标准,配置进亿信华辰睿治数据质量模块质检规则模块,定期对各部门系统的数据库表进行数据质量的检查,产出数据质量报告提供给各部门,协助定位问题数据,为他们整改数据提供了有利依据 解决问题:为了保证数据状态的准确,通过亿信华睿治数据治理平台图形化配置界面进行了接口数据的接入,需要查询数据时,即时调用接口查询数据最新信息。 上述实践案例都离不开亿信华辰睿治数据治理平台,其提供数据质量管理模板,以数据标准为数据检核依据,以元数据数据检核对象,通过向导化、可视化等简易操作手段,将质量评估、质量检核、质量整改与质量报告等工作环节进行流程整合 ,形成完整的数据质量管理闭环。

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    QMS产品 - MasterControl 质量管理活动

    主要质量管理活动如下所示: CAPA 纠正措施/预防措施 Corrective Maintenance 纠正措施 Preventive Maintenance 预防措施 Customs Complaint

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    关于DAMA数据质量管理的解读和一些看法

    数据质量管理是组织变革管理中一项关键的支撑流程,包括整合数据源、创建一致的数据副本、交互提供数据或整合数据数据清洗不能解决数据缺陷的根本原因。 数据质量管理是一个持续的过程,为满足业务需求的数据质量标准制定规格参数,并且保障量能够满足这些标准。 仔细品味,详细读之,在DAMA晦涩的语言下,其实包含了不少真知灼见,提出了供给者、参与者、消费者的概念,也提到了数据认责,提到了流批质量处理,并且强调将利益相关方和绩效管理纳入到数据质量管理范畴,而这一点恰恰是数据质量管理避讳的 8、持续测量和监控数据质量 传统的数据质量管理一般是离线处理,或者在数据仓库中进行数据质量管理的,DAMA中显著的提到了流式和批量两种数据质量检查方式,并基于三种监控粒度:数据值、记录、数据集;不得不说传统的数据质量监控或管理存在严重的滞后性问题 11、设计并实施数据质量管理操作程序 关于数据质量管理操作程序,这里面提到的4项活动,主要包括检查和监控,诊断和评估补救办法,解决问题和报告,个人认为目前的数据质量管理在诊断和评估补救办法和解决问题做的还远远不够

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    【PMP】八、项目质量管理

    项目质量管理 规划质量管理 管理质量 控制质量 规划质量管理 识别项目及其可交付成果的质量要求和或标准,并书面描述项目将如何证明符合质量要求和或标准的过程 管理质量 把组织的质量政策应用于项目 ,并将质量管理计划转化为可执行的质量活动的过程 控制质量 为了评估绩效,确保项目输出完整、正确,并满足客户期望,而监督和记录质量管理活动执行结果的过程 8.1 规划质量管理 输入 工具与技术 输出 标杆对照 头脑风暴 访谈 3.数据分析 成本效益分析 质量成本 4.决策 多标准决策分析 5.数据表现 流程图 逻辑数据模型 标杆对照 头脑风暴 访谈 3.数据分析 成本效益分析 质量成本 4.决策 多标准决策分析 5.数据表现 流程图 逻辑数据模型 矩阵图 思维导图 6.测试与检查规划 7.会议 1 控制质量的数据收集: 核对单,有助于结构化方式管理控制质量活动 核查表,计数表,有效地收集关于q潜在问题的有用数据 统计抽样 文件调查 数据分析包括绩效审查和RCA 绩效审查,针对实际结果,测量,比较和分析规划质量管理中的定义的质量测量指标

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    浅析Android代码质量管理

    public abstract void init(); /** * 查找所有的控件 */ public abstract void findViews(); /** * 初始化页面数据 public abstract class CommonAdapter<T extends BaseAdapter { //需要显示的数据,List中的类型为泛型,因为不知道用户的封装Bean setDatas(holder,getItem(position)); return holder.getConvertView(); } /** * 为各个item中的控件设置数据 代码就不贴了,自己去源码demo里查看ParamSwitchView,这个View是图1的一个Item,封装了布局和所需要的遥控按键左右切换数据的逻辑。

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