基于数据治理的企业数据质量管理与保障解决方案.pptx

基于数据治理的企业数据质量管理与保障解决方案

1数据质量问题背景及分类2数据质量体系建设原则3数据质量方案框架及关键技术4数据质量行业实践整理制作：郎丰利1519制作时间：2023年睿利而行整理制作：郎丰利1519制作时间：2023年睿利而行整理制作：郎丰利1519制作时间：2023年睿利而行

1数据质量问题产生的背景2数据质量体系建设原则3数据质量方案框架及关键技术4数据质量行业实践整理制作：郎丰利1519制作时间：2023年睿利而行整理制作：郎丰利1519制作时间：2023年睿利而行整理制作：郎丰利1519制作时间：2023年睿利而行

数据质量管理体系的构成为建立全方位的数据质量管理体系，应同时关注组织、技术和流程三大核心部分，三部分相辅相成才能形成完整的数据质量管理体系。

数据质量体系建设五个原则目标提升数据质量问题解决效率，提升企业数据质量全程监控：从数据的定义、录入、存储、加工、交互、使用全过程进行数据质量监控，明确各部门在全过程中的责任，全方位保证数据质量主动管理：强化对企业发现的各IT系统数据质量问题的主动管理，协同相关部门推动问题的有效解决闭环管理：建立数据质量问题的发现、通报、整改和反馈等环节具体流程，形成数据质量问题的闭环管理自动管理：深入分析业务人员发现的数据质量问题的业务规则和成因，科技部门将其转化为技术规则落地到系统中，实现数据质量问题的自动筛选。全员参与：业务人员、技术人员和运维人员要共同参与数据质量提升工作。12345

全程监控—事前、事中、事后三阶段管理事前预防事中监控事后改善数据质量主动保证，侧重面向未来的数据（指业务运营过程中新增的数据），通过业务流程优化、源系统改造和数据标准规范来提升数据质量。未来数据数据质量持续监控与优化，侧重面向当前的数据（当前数据质量检查周期内更新的数据），根据数据质量检核规则，对数据进行持续、周期性监测。当前数据历史数据数据质量清洗提升，侧重面向历史数据(指某个时间点前已经生成的数据)。按业务系统或主题分批对数据质量分析、清洗，提高既有数据的质量。

从发现到改进闭环管理建立数据质量闭环管理机制、明确各部门关于数据质量提升工作的分工职责并强化执行；同时基于数据管理工具，固化流程，线上支撑企业级数据质量管理，确保企业级数据质量稳步提升。

固化流程、全员参与

借助工具、自动管理数据质量管理员技术人员业务人员问题定义问题发现/分析问题跟踪问题处理评估和统计数据质量问题需求提出,选择系统（检核对象业务实体、属性）需求转化检核规则，通过可配置化方式，自动生成检核脚本，批量检核问题数据。输入数据质量问题管理，疑似问题发布数据质量问题整改。采用问题认责方式，保证问题处理及时行。数据质量问题整改效果确认。未及时处理的问题，纳入考核计分数据质量问题评估与分析，图形化展示统计报表。1）检核维度报表2）机构问题统计报表。3）问题整改效果报表。4）问题分布报表。检核目标库输出企业级元数据管理流程自动化sql脚本引擎问题存储库数据质量问题分析。元数据模块提供影响分析，为下游问题预警

提升意识、主动管理数据标准主题域业务领域子分类业务实体数据项定义责任人标准数据服务指标树指标分类指标项定义责任人算法基础标准标准分类数据项字段内容因子项关联定义数据标准明确数据责任人开展数据质量宣贯提升数据质量意识

智慧城市是利用先进的信息技术和数据分析手段，对城市进行全方位、多角度地信息化、智能化改造，以提高城市管理、服务和生活质量的现代化城市。其中，智慧城市的基础是由各种传感器和设备组成的物联网，以及其所产生的大数据。具体来说，智慧城市的基础建设包括以下几个方面：1.物联网基础设施：构建智慧城市需要广泛应用传感器、控制设备、计算设备等智能设备，它们通过互联网相互连接，形成一个庞大的物联网基础设施，为后续数据采集、处理、分析提供基础。2.数据采集和处理技术：为了发挥物联网技术的作用，必须采集大量的数据并进行实时处理。这需要基于云计算、大数据存储和分析等技术，构建可靠、高效、安全的数据采集和处理系统。3.城市信息化基础设施：包括城市信息资源的数字化、标准化和共享，同时还需要建立城市信息化平台和服务系统，实现政务信息公开、数字城管、电子商务等城市信息化应用。4.智能交通系统：通过采用先进的交通控制和管理技术，实现城市交通拥堵和安全问题的有效解决，提高城市交通运输效率和质量。5.城市公共服务系统：包括城市公共安全服务、教育、医疗、环保等公共服务系统的信息化建设，以便更好地服务城市居民和提高公共服务质量。智慧城市的基础是什么？

3数据质量方案框架及关键技术1数据质量问题背景及分类2数据质量体系建设原则4数据质量行业实践

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