系統數據如何管理及跟進

Ⅰ 如何理解關於數據質量管理系統的整合與優化

1、信息系統數據質量——根據「垃圾進，垃圾出（garbagein，garbageout）」的原理，為了使信息系統建設取得預期效果，達到數據決策的目標，就要求信息系統提供的數據是可靠的，能夠准確反應客觀事實。如果數據質量得不到保證，即使數據分析工具再先進，模型再合理，演算法再優良，在充滿「垃圾」的數據環境中也只能得到毫無意義的垃圾信息，系統運行的結果、作出的分析就可能是錯誤的，甚至影響到後續決策的制定和實行。高質量的數據來源於數據收集，是數據設計以及數據分析、評估、修正等環節的強力保證。因此，信息系統數據質量管理尤為重要，這就需要建立一個有效的數據質量管理體系，盡可能全面發現數據存在的問題並分析原因，以推動數據質量的持續改進。作為信息系統的重要構成部分，數據質量問題是影響信息系統運行的關鍵因素，直接關繫到信息系統建設的成敗。
2、大數據環境下數據質量管理面臨的挑戰，因為大數據的信息系統更容易產生數據質量問題：
（1）在數據收集方面，大數據的多樣性決定了數據來源的復雜性。來源眾多、結構各異、大量不同的數據源之間存在著沖突、不一致或相互矛盾的現象。在數據獲取階段保證數據定義的完整性、數據質量的可靠性尤為必要。
（2）由於規模大，大數據獲取、存儲、傳輸和計算過程中可能產生更多錯誤。採用傳統數據的人工錯誤檢測與修復或簡單的程序匹配處理，遠遠處理不了大數據環境下的數據問題。
（3）由於高速性，數據的大量更新會導致過時數據迅速產生，也更易產生不一致數據。
（4）由於發展迅速，市場龐大，廠商眾多，直接產生的數據或者產品產生的數據標准不完善，使得數據有更大的可能產生不一致和沖突。
（5）由於數據生產源頭激增，產生的數據來源眾多，結構各異，以及系統更新升級加快和應用技術更新換代頻繁，使得不同的數據源之間、相同的數據源之間都可能存在著沖突、不一致或相互矛盾的現象，再加上數據收集與集成往往由多個團隊協作完成，期間增大了數據處理過程中產生問題數據的概率。
3、數據質量管理策略
為了改進和提高數據質量，必須從產生數據的源頭開始抓起，從管理入手，對數據運行的全過程進行監控，密切關注數據質量的發展和變化，深入研究數據質量問題所遵循的客觀規律，分析其產生的機理，探索科學有效的控制方法和改進措施；必須強化全面數據質量管理的思想觀念，把這一觀念滲透到數據生命周期的全過程。
結合大數據的參考框架及數據處理實際需求情況，數據質量管理可以從以下幾個方面著手，以多方協作改進，最終實現系統數據處於持續高效可用的狀態。
3．1建立數據質量評價體系
評估數據質量，可以從如下4個方面來考慮：①完整性：數據的記錄和信息是否完整，是否存在缺失情況；②一致性：數據的記錄是否符合規范，是否與前後及其它數據集保持統一；③准確性：數據中記錄的信息和數據是否准確，是否存在異常或者錯誤信息；④及時性：數據從產生到可以查看的時間間隔，也叫數據的延時時長。
有了評估方向，還需要使用可以量化、程序化識別的指標來衡量。通過量化指標，管理者才可能了解到當前數據質量，以及採取修正措施之後數據質量的改進程度。而對於海量數據，數據量大、處理環節多，獲取質量指標的工作不可能由人工或簡單的程序來完成，而需要程序化的制度和流程來保證，因此，指標的設計、採集與計算必須是程序可識別處理的。
完整性可以通過記錄數和唯一值來衡量。比如某類的交易數據，每天的交易量應該呈現出平穩的特點，平穩增加、平穩增長或保持一定范圍內的周期波動。如果記錄數量出現激增或激減，則需要追溯是在哪個環節出現了變動，最終定位是數據問題還是服務出現了問題。對於屬性的完整性考量，則可以通過空值佔比或無效值佔比來進行檢查。
一致性檢驗主要是檢驗數據和數據定義是否一致，因此可以通過合規記錄的比率來衡量。比如取值范圍是枚舉集合的數據，其實際值超出范圍之外的數據佔比，比如存在特定編碼規則的屬性值不符合其編碼規則的記錄佔比。還有一些存在邏輯關系的屬性之間的校驗，比如屬性A取某定值時，屬性B的值應該在某個特定的數據范圍內，都可以通過合規率來衡量。
准確性可能存在於個別記錄，也可能存在於整個數據集上。准確性和一致性的差別在於一致性關注合規，表示統一，而准確性關注數據錯誤。因此，同樣的數據表現，比如數據實際值不在定義的范圍內，如果定義的范圍准確，值完全沒有意義，那麼這屬於數據錯誤。但如果值是合理且有意義的，那麼可能是范圍定義不夠全面，則不能認定為數據錯誤，而是應該去補充修改數據定義。
通過建立數據質量評價體系，對整個流通鏈條上的數據質量進行量化指標輸出，後續進行問題數據的預警，使得問題一出現就可以暴露出來，便於進行問題的定位和解決，最終可以實現在哪個環節出現就在哪個環節解決，避免了將問題數據帶到後端及其質量問題擴大。
3．2落實數據質量信息的採集、分析與監控
有評價體系作為參照，還需要進行數據的採集、分析和監控，為數據質量提供全面可靠的信息。在數據流轉環節的關鍵點上設置採集點，採集數據質量監控信息，按照評價體系的指標要求，輸出分析報告。
3．3建立數據質量的持續改進工作機制
通過質量評價體系和質量數據採集系統，可以發現問題，之後還需要對發現的問題及時作出反應，追溯問題原因和形成機制，根據問題種類採取相應的改進措施，並持續跟蹤驗證改進之後的數據質量提升效果，形成正反饋，達到數據質量持續改良的效果。在源頭建立數據標准或接入標准，規范數據定義，在數據流轉過程中建立監控數據轉換質量的流程和體系，盡量做到在哪發現問題就在哪解決問題，不把問題數據帶到後端。
導致數據質量產生問題的原因很多。有研究表示，從問題的產生原因和來源，可以分為四大問題域：信息問題域、技術問題域、流程問題域和管理問題域。信息類問題是由於對數據本身的描述、理解及其度量標准偏差而造成的數據質量問題。產生這類數據質量問題的主要原因包括：數據標准不完善、元數據描述及理解錯誤、數據度量得不到保證和變化頻度不恰當等。技術類問題是指由於在數據處理流程中數據流轉的各技術環節異常或缺陷而造成的數據質量問題，它產生的直接原因是技術實現上的某種缺陷。技術類數據質量問題主要產生在數據創建、數據接入、數據抽取、數據轉換、數據裝載、數據使用和數據維護等環節。流程類問題是指由於數據流轉的流程設計不合理、人工操作流程不當造成的數據質量問題。所有涉及到數據流轉流程的各個環節都可能出現問題，比如接入新數據缺乏對數據檢核、元數據變更沒有考慮到歷史數據的處理、數據轉換不充分等各種流程設計錯誤、數據處理邏輯有缺陷等問題。管理類問題是指由於人員素質及管理機制方面的原因造成的數據質量問題。比如數據接入環節由於工期壓力而減少對數據檢核流程的執行和監控、缺乏反饋渠道及處理責任人、相關人員缺乏培訓和過程資產繼承隨之帶來的一系列問題等。
了解問題產生的原因和來源後，就可以對每一類問題建立起識別、反饋、處理、驗證的流程和制度。比如數據標准不完善導致的問題，這就需要有一整套數據標准問題識別、標准修正、現場實施和驗證的流程，確保問題的准確解決，不帶來新的問題。比如缺乏反饋渠道和處理責任人的問題，則屬於管理問題，則需要建立一套數據質量的反饋和響應機制，配合問題識別、問題處理、解決方案的現場實施與驗證、過程和積累等多個環節和流程，保證每一個問題都能得到有效解決並有效積累處理的過程和經驗，形成越來越完善的一個有機運作體。
當然，很多問題是相互影響的，單一地解決某一方面的問題可能暫時解決不了所發現的問題，但是當多方面的持續改進機制協同工作起來之後，互相影響，交錯前進，一點點改進，最終就會達到一個比較好的效果。
3．4完善元數據管理
數據質量的採集規則和檢查規則本身也是一種數據，在元數據中定義。元數據按照官方定義，是描述數據的數據。面對龐大的數據種類和結構，如果沒有元數據來描述這些數據，使用者無法准確地獲取所需信息。正是通過元數據，海量的數據才可以被理解、使用，才會產生價值。
元數據可以按照其用途分為3類：技術元數據、業務元數據和管理元數據。技術元數據：存儲關於信息倉庫系統技術細節的數據，適用於開發和管理數據而使用的數據。主要包括數據倉庫結構的描述，包括對數據結構、數據處理過程的特徵描述，存儲方式和位置覆蓋整個涉及數據的生產和消費環節。業務元數據：從業務角度描述了數據倉庫中的數據，提供了業務使用者和實際系統之間的語義層。主要包括業務術語、指標定義、業務規則等信息。
管理元數據：描述系統中管理領域相關概念、關系和規則的數據，主要包括人員角色、崗位職責、管理流程等信息。由此可見，本文提出的解決思路都需要元數據管理系統的支持。良好的元數據管理系統能為數據質量的採集、分析、監控、改進提供高效、有力的強大保障。同時，良好的數據質量管理系統也能促進元數據管理系統的持續改進，互相促進完善，共同為一個高質量和高效運轉的數據平台提供支持。
4結語
數據質量（DataQuality）管理貫穿數據生命周期的全過程，覆蓋質量評估、數據監控、數據探查、數據清洗、數據診斷等方面。數據源在不斷增多，數據量在不斷加大，新需求推動的新技術也不斷誕生，這些都對大數據下的數據質量管理帶來了困難和挑戰。因此，數據質量管理要形成完善的體系，建立持續改進的流程和良性機制，持續監控各系統數據質量波動情況及數據質量規則分析，適時升級數據質量監控的手段和方法，確保持續掌握系統數據質量狀況，最終達到數據質量的平穩狀態，為業務系統提供良好的數據保障。

Ⅱ 公司的客戶應用系統非常很多，各種系統的數據管理困難，如何實現統一管理呢

推薦使用XSKY 星辰天合的XEDP，這是一個以數據為中心的多業務存儲平台。他有塊存儲、文件存儲、對象存儲等多應用介面，滿足不同虛擬化平台的存儲需求，簡化存儲基礎架構。

Ⅲ 系統的數據管理方式有哪些

值型和非數值型兩類，這些數據在計算機中都必須以二進制形式表示。一串二進制數既可表示數量值，也可表示一個字元、漢字或其他。一串二進制數代表的數據不同，含義也不同。這些數據在計算機的存儲設備中是如何進行組織存儲的？

數據單位

· 位（bit）

位(bit)，音譯為「比特」，是計算機存儲設備的最小單位，由數字0或1組成。

· 位元組（Byte）

位元組(Byte)，簡寫為「B」，音譯為「拜特」，簡寫為「B」。8個二進制位編為一組稱為一個位元組，即：1B = 8bit。位元組是計算機處理數據的基本單位，即以位元組為單位解釋信息。通常，一個ASCII碼佔1個位元組；一個漢字國標碼佔2個位元組；整數佔2個位元組；實數，即帶有小數點的數，用4個位元組組成浮點形式等。

· 字（word）

計算機一次存取、處理和傳輸的數據長度稱為字，即：一組二進制數碼作為一個整體來參加運算或處理的單位。一個字通常由一個或多個位元組構成，用來存放一條指令或一個數據。

· 字長

一個字中所包含的二進制數的位數稱為字長。不同的計算機，字長是不同的，常用的字長有8位、16位、32位和64位等，也就是經常說的8位機、16位機、32位機或64位機。例如，一台計算機如果用8個二進制位表示一個字，就說該機是八位機，或者說它的字長是8位的；又如，一個字由兩個位元組組成，即16個二進制位，則字長為16位。字長是衡量計算機性能的一個重要標志。字長越長，一次處理的數字位數越大，速度也就越快。

存儲設備

用來存儲信息的設備稱為計算機的存儲設備，如內存、硬碟、軟盤及光碟等。不論是哪一種設備，存儲設備的最小單位是「位」，存儲信息的單位是位元組，也就是說按位元組組織存放數據。

· 存儲單元

表示一個數據的總長度稱為計算機的存儲單元。在計算機中，當一個數據作為一個整體存入或取出時，這個數據存放在一個或幾個位元組中組成一個存儲單元。存儲單元的特點是，只有往存儲單元送新數據時，該存儲單元的內容用新值代替舊值，否則永遠保持原有數據。

· 存儲容量

某個存儲設備所能容納的二進制信息量的總和稱為存儲設備的存儲容量。存儲容量用位元組數來表示，如：4MB、2GB等，其關系為：1KB = 1024 B、1MB = 1024 KB、1GB = 1024 MB。1千位元組相當於210 Byte，即1024 Byte， 記為1KB；1兆位元組相當於220 Byte，即1024 KB，記為1MB；而1吉位元組相當於230 Byte ，即1024 MB，記為1GB。

內存容量是指為計算機系統所配置的主存(RAM)總位元組數，度量單位是「KB」「MB」，如32MB、64MB、128MB等。外存多以硬碟、軟盤和光碟為主，每個設備所能容納的信息量的總位元組數稱為外存容量，度量單位是「MB」「GB」，如800MB、6.5GB。

目前，高檔微型計算機的內存容量已從幾MB發展到幾百MB，外存容量已從幾百MB發展到幾GB～幾十GB。

編址與地址

· 編 址

對計算機存儲單元編號的過程稱為「編址」，是以位元組為單位進行的。

· 地 址

存儲單元的編號稱為地址。

注意：地址號與存儲單元是一一對應的，CPU通過單元地址訪問存儲單元中的信息，地址所對應的存儲單元中的信息是CPU操作的對象，即數據或指令本身。地址也是用二進制編碼表示，為便於識別通常採用16進制。

問題2
它所提供的功能有以下幾項：
（1）數據定義功能。DBMS提供相應數據語言來定義（DDL）資料庫結構，它們是刻畫資料庫框架，並被保存在數據字典中。
（2）數據存取功能。DBMS提供數據操縱語言（DML），實現對資料庫數據的基本存取操作：檢索，插入，修改和刪除。
（3）資料庫運行管理功能。DBMS提供數據控制功能，即是數據的安全性、完整性和並發控制等對資料庫運行進行有效地控制和管理，以確保數據正確有效。
（4）資料庫的建立和維護功能。包括資料庫初始數據的裝入，資料庫的轉儲、恢復、重組織，系統性能監視、分析等功能。
（5）資料庫的傳輸。DBMS提供處理數據的傳輸，實現用戶程序與DBMS之間的通信，通常與操作系統協調完成。

問題3
著名資料庫管理系統
MS SQL SYBASE DB2 ORACLE MySQL ACCESS VF 常見的資料庫管理系統 目前有許多資料庫產品，如Oracle、Sybase、Informix、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、Visual FoxPro等產品各以自己特有的功能，在資料庫市場上佔有一席之地。下面簡要介紹幾種常用的資料庫管理系統。

資料庫管理系統（DBMS）的主要功能
DBMS的主要目標是使數據作為一種可管理的資源來處理，其主要功能如下： 1.數據定義：DBMS提供數據定義語言，供用戶定義資料庫的三級模式結構、兩級映像以及完整性約束和保密限制等約束。 2.數據操作：DBMS提供數據操作語言，供用戶實現對數據的操作。 3.資料庫的運行管理：資料庫的運行管理功能是DBMS的運行控制、管理功能，包括多用戶環境下的並發控制、安全性檢查和存取限制控制、完整性檢查和執行、運行日誌的組織管理、事務的管理和自動恢復，即保證事務的原子性。這些功能保證了資料庫系統的正常運行。 4.數據組織、存儲與管理：DBMS要分類組織、存儲和管理各種數據，包括數據字典、用戶數據、存取路徑等，需確定以何種文件結構和存取方式在存儲級上組織這些數據，如何實現數據之間的聯系。數據組織和存儲的基本目標是提高存儲空間利用率，選擇合適的存取方法提高存取效率。 5.資料庫的保護：資料庫中的數據是信息社會的戰略資源，隨數據的保護至關重要。DBMS對資料庫的保護通過4個方面來實現：資料庫的恢復、資料庫的並發控制、資料庫的完整性控制、資料庫安全性控制。DBMS的其他保護功能還有系統緩沖區的管理以及數據存儲的某些自適應調節機制等。 6.資料庫的維護：這一部分包括資料庫的數據載入、轉換、轉儲、資料庫的重組合重構以及性能監控等功能，這些功能分別由各個使用程序來完成。 7.通信：DBMS具有與操作系統的聯機處理、分時系統及遠程作業輸入的相關介面，負責處理數據的傳送。對網路環境下的資料庫系統，還應該包括DBMS與網路中其他軟體系統的通信功能以及資料庫之間的互操作功能。

Ⅳ 如何有效的進行數據治理和數據管控

從技術實施角度看，主要包含「理」「采」「存」「管」「用」這五個，即業務和數據資源梳理、數據採集清洗、資料庫設計和存儲、數據管理、數據使用。

數據資源梳理：數據治理的第一個步驟是從業務的視角釐清組織的數據資源環境和數據資源清單，包含組織機構、業務事項、信息系統，以及以資料庫、網頁、文件和 API 介面形式存在的數據項資源，本步驟的輸出物為分門別類的數據資源清單。

數據採集清洗：通過可視化的 ETL 工具（例如阿里的 DataX，Pentaho Data Integration）將數據從來源端經過抽取 (extract)、轉換 (transform)、載入 (load) 至目的端的過程，目的是將散落和零亂的數據集中存儲起來。

基礎庫主題庫建設：一般情況下，可以將數據分為基礎數據、業務主題數據和分析數據。基礎數據一般指的是核心實體數據，或稱主數據，例如智慧城市中的人口、法人、地理信息、信用、電子證照等數據。主題數據一般指的是某個業務主題數據，例如市場監督管理局的食品監管、質量監督檢查、企業綜合監管等數據。而分析數據指的是基於業務主題數據綜合分析而得的分析結果數據，例如市場監督管理局的企業綜合評價、產業區域分布、高危企業分布等。那麼基礎庫和主題庫的建設就是在對業務理解的基礎上，基於易存儲、易管理、易使用的原則抽像數據存儲結構，說白了，就是基於一定的原則設計資料庫表結構，然後再根據數據資源清單設計數據採集清洗流程，將整潔干凈的數據存儲到資料庫或數據倉庫中。

元數據管理：元數據管理是對基礎庫和主題庫中的數據項屬性的管理，同時，將數據項的業務含義與數據項進行了關聯，便於業務人員也能夠理解資料庫中的數據欄位含義，並且，元數據是後面提到的自動化數據共享、數據交換和商業智能（BI）的基礎。需要注意的是，元數據管理一般是對基礎庫和主題庫中（即核心數據資產）的數據項屬性的管理，而數據資源清單是對各類數據來源的數據項的管理。

血緣追蹤：數據被業務場景使用時，發現數據錯誤，數據治理團隊需要快速定位數據來源，修復數據錯誤。那麼數據治理團隊需要知道業務團隊的數據來自於哪個核心庫，核心庫的數據又來自於哪個數據源頭。我們的實踐是在元數據和數據資源清單之間建立關聯關系，且業務團隊使用的數據項由元數據組合配置而來，這樣，就建立了數據使用場景與數據源頭之間的血緣關系。 數據資源目錄：數據資源目錄一般應用於數據共享的場景，例如政府部門之間的數據共享，數據資源目錄是基於業務場景和行業規范而創建，同時依託於元數據和基礎庫主題而實現自動化的數據申請和使用。

質量管理：數據價值的成功發掘必須依託於高質量的數據，唯有準確、完整、一致的數據才有使用價值。因此，需要從多維度來分析數據的質量，例如：偏移量、非空檢查、值域檢查、規范性檢查、重復性檢查、關聯關系檢查、離群值檢查、波動檢查等等。需要注意的是，優秀的數據質量模型的設計必須依賴於對業務的深刻理解，在技術上也推薦使用大數據相關技術來保障檢測性能和降低對業務系統的性能影響，例如 Hadoop，MapRece，HBase 等。

商業智能（BI）：數據治理的目的是使用，對於一個大型的數據倉庫來說，數據使用的場景和需求是多變的，那麼可以使用 BI 類的產品快速獲取需要的數據，並分析形成報表，像派可數據就屬於專業的BI廠商。

數據共享交換：數據共享包括組織內部和組織之間的數據共享，共享方式也分為庫表、文件和 API 介面三種共享方式，庫表共享比較直接粗暴，文件共享方式通過 ETL 工具做一個反向的數據交換也就可以實現。我們比較推薦的是 API 介面共享方式，在這種方式下，能夠讓中心數據倉庫保留數據所有權，把數據使用權通過 API 介面的形式進行了轉移。API 介面共享可以使用 API 網關實現，常見的功能是自動化的介面生成、申請審核、限流、限並發、多用戶隔離、調用統計、調用審計、黑白名單、調用監控、質量監控等等。

Ⅳ 企業如何有效的進行主數據管理

企業主數據治理主要分為4個階段：主數據規劃階段、主數據標准梳理階段、主數據治理階段、主數據平台落地階段。

1.主數據規劃階段

主數據規劃階段是主數據管理的第一個階段，這個階段的工作一般都是主數據管理的頂層工作。該階段的工作包括制定主數據管理組織、完善主數據管理制度、搭建主數據管理體系，從而保證主數據的穩定運行。

2.主數據標准梳理階段

主數據標准梳理階段需要梳理主數據分類標准、主數據編碼標准及主數據屬性標准。需要調研收集企業現有標准、參考相關國家/行業標准，做差異及對標分析，從而找到現有標准不足，確定新標準的內容。

3.主數據治理階段

主數據治理階段需要梳理並檢查現有數據中的缺失數據及雜訊數據，發現現有數據的錯誤；並通過清洗、質檢規則，完成歷史主數據的治理工作，保障主數據管理平台鋪地數據的准確性。

4.主數據平台落地階段

主數據落地階段也是主數據治理的最後一步。通過可靠的主數據管理平台，錄入主數據標准，實現主數據規范化管理。這里推薦億信主數據管理平台。

億信主數據管理平台由北京億信華辰軟體有限責任公司自主研發，覆蓋主數據標准；主數據質量；主數據採集、申請、新增、變更、審核、生效、失效、分發等全生命周期管理。全程「零」編碼，幫助用戶高效完成主數據管理流程制定；豐富的可視化報表，完成主數據全生命周期監控。億信主數據管理平台通過其高可用性幫助企業快速搭建主數據管理平台，保障各業務系統主數據的一致性，提高企業運營效率