信息化数据质量
1、信息化、数字化和数据化有什么区别？
信息化是指将企业在生产经营过程中所发生的业务信息进行记录、储存和管控，用来提供给各层次的人了解一切动态业务信息，如“现在业务情况如何”、“流程进展到什么阶段”，让企业资源合理配置。信息化，是一种对物理世界的信息描述，本质是一种管理手段，侧重于业务信息的搭建与管理。此时，业务流程是核心，信息系统是工具，过程中产生的数据只是一种副产品，信息化还是物理世界的思维模式在进行的。例如，目前经常看到的OA办公自动化系统，CRM系统，MES系统等等，利用信息系统将管理信息化，助力企业高效管理。
数字化是指将许多复杂的、难以估计的信息通过一定的方式变成计算机能处理的0和1的二进制码，形成计算机里的数字孪生。如果说信息化是物理世界思维模式，那么数字化就是通过移动互联网、物联网、区块链、AR等这样的数字化工具来实现更宽更广的数字化世界。物理世界正在被重构，并一一搬到数字化世界当中，这个过程，是技术实现的过程，更是思维模式转变的过程。
而数字化带来了数据化。数据代表着对某一件事物的描述，通过记录、分析、重组数据，实现对业务的指导。这就是“数据化”。数据化最直观的就是企业各式各样的报表和报告。数据化是将数字化的信息进行条理化，通过智能分析、多维分析、查询回溯，为决策提供有力的数据支撑。如果说信息化和数字化更偏向于系统性概念，那么，数据化则更多地是涉及到了执行层的概念，一切业务数据化。以数据分析为切入点，通过数据发现问题、分析问题、解决问题，打破传统的经验驱动决策的方式，实现科学决策。
信息化和数字化绝对不是割裂的、对立的，而是联系的、发展的。
信息化→业务数据化
信息化多半执行业务数据化，即我们所常说的“业务数据化”，它是将整个业务以数据的形式记录下来，如某家公司用ERP系统管理采购、用金蝶系统管理财务、用用友CRM系统管理销售，等等。
数字化→数据业务化
而数字化并不会脱离信息化。信息化建设过程中各个信息系统之间缺乏互通，于是形成了信息孤岛，而数字化则打通了各个信息孤岛，让数据得以连接。通过对这些数据进行综合地、多维地分析，对企业的运作逻辑进行数字建模，指导并服务于企业的日常运营。
有人说：数字化是信息化的高阶阶段，是信息化的广泛深入运用，是从收集数据、分析数据到预测数据、经营数据的延申。而脱离了信息化的支撑空谈数字化也只不过是空中楼阁。
2、数据质量的评价指标有哪些
1、对于高来速数据，主要看眼自形图。
2、对于普通信号，主要看失真度、延迟时间、上升时间、下降时间、超调量、稳定性等。数据是组织最具价值的资产之一。企业的数据质量与业务绩效之间存在着直接联系，高质量的数据可以使公司保持竞争力并在经济动荡时期立于不败之地。有了普遍深入的数据质量，企业在任何时候都可以信任满足所有需求的所有数据。
3、大数据处理中数据质量监控从哪几个方面进行？
数据落地监控
数据掉0监控：实际扩展一下就是数据量阈值监控，少于某个量就告警
重复数据监控：很多表一定要监控重复数据的，这点至关重要。
关键指标监控
数据同比环比监控
4、数据质量的控制方法
一个战略性和系统性的方法能帮助企业正确研究企业的数据质量项目，业务部门与 IT 部门的相关人员将各自具有明确角色和责任，配备正确的技术和工具，以应对数据质量控制的挑战。
Informatica 的六步法为帮助指导数据质量控制而设计，从初始的数据探查到持续监测以及持续进行的数据优化。业务部门与 IT 部门的数据使用者 — 业务分析师、数据管理员、IT 开发人员和管理员，能够在六个步骤的每一步中协同使用 Informatica 数据质量解决方案；并在整个扩展型企业的所有数据领域和应用程序中嵌入数据质量控制。
步骤一：探查数据内容、结构和异常
第一步是探查数据以发现和评估数据的内容、结构和异常。通过探查，可以识别数据的优势和弱势，帮助企业确定项目计划。一个关键目标就是明确指出数据错误和问题，例如将会给业务流程带来威胁的不一致和冗余。
步骤二：建立数据质量度量并明确目标
Informatica的数据质量解决方案为业务人员和IT人员提供了一个共同的平台建立和完善度量标准，用户可以在数据质量记分卡中跟踪度量标准的达标情况，并通过电子邮件发送URL来与相关人员随时进行共享。
步骤三：设计和实施数据质量业务规则
明确企业的数据质量规则，即，可重复使用的业务逻辑，管理如何清洗数据和解析用于支持目标应用字段和数据。业务部门和IT部门通过使用基于角色的功能，一同设计、测试、完善和实施数据质量业务规则，以达成最好的结果。
步骤四：将数据质量规则构建到数据集成过程中
Informatica Data Quality支持普遍深入的数据质量控制，使用户可以从扩展型企业中的任何位置跨任何数量的应用程序、在一个基于服务的架构中作为一项服务来执行业务规则。数据质量服务由可集中管理、独立于应用程序并可重复使用的业务规则构成，可用来执行探查、清洗、标准化、名称与地址匹配以及监测。
步骤五：检查异常并完善规则
在执行数据质量流程后，大多数记录将会被清洗和标准化，并达到企业所设定的数据质量目标。然而，无可避免，仍会存在一些没有被清洗的劣质数据，此时则需要完善控制数据质量的业务规则。Informatica Data Quality可捕获和突显数据质量异常和异常值，以便更进一步的探查和分析。
步骤六：对照目标，监测数据质量
数据质量控制不应为一次性的“边设边忘”活动。相对目标和在整个业务应用中持续监测和管理数据质量对于保持和改进高水平的数据质量性能而言是至关重要的。Informatica Data Quality包括一个记分卡工具，而仪表板和报告选项则具备更为广泛的功能，可进行动态报告以及以更具可视化的方式呈现。 上面介绍的Informatica六步法，该方法运用Informatica数据质量解决方案，提供公司所需要的各种数据质量管理能力，并确保其所有数据均是完整的、一致的、准确的、通用的。该解决方案包括几个针对特定用途优化的组件：
Informatica Data Explorer运用基于角色的工具可促进业务部门与IT部门之间的协作，该数据探查软件发现和分析任何来源中任何类型数据的内容、结构和缺陷。
Informatica Data Quality软件执行清洗、解析、标准化和匹配流程并使得可视记分卡和仪表盘上的持续监测得以进行。与Informatica data Explorer类似，它特有基于角色的工具，业务部门和IT部门可以借此得以协同工作。
Informatica Identity Resolution软件能使各机构从60多个国家/地区以及各企业和第三方应用程序中搜寻和匹配一致数据。 Informatica数据质量解决方案为业务部门与IT部门间的协作提供基础。其基于角色的工具特色设计使得业务分析师、数据管理员、IT开发人员和管理员能够充分利用他们独特的技能体系，并在流程中与所有相关人员沟通。
Informatica Analyst:适用于业务分析师和数据管理员。通过用语义术语表述数据，该款基于浏览器的工具使分析师和数据管理员能够探查数据、创建和分析质量记分卡、管理异常记录、开发和使用规则，以及与IT部门展开协作。
Informatica Developer: 适用于IT开发人员。这个基于Eclipse的开发环境允许开发人员发现、访问、分析、探查和清晰处于任何位置的数据。开发人员可以为逻辑数据对象建模，将数据质量规则与复杂转换逻辑合并，并在逻辑制定后，进行中游探查以验证和调试逻辑。
Informatica Administrator: 适用于IT管理员。该工具为IT管理员带来集中配置和管理的能力。管理员可以监测和管理安全性、用户访问、数据服务、网格和高可用性配置。
5、求问浅析如何提高统计数据的质量
狄文绚/江苏中关村科技产业园经济贸易发展局
【摘要】随着经济的高速发展和改革开放的展开，我国的各级党政机关、企事业单位对数据统计的要求越来越高，提高统计数据的质量至关重要。本文探讨了影响我国数据统计质量的因素，同时主要探讨提高统计数据质量的方法和措施，以精确的数据统计促进我国经济的各方面发展。
【关键词】统计数据；质量；方法
一、统计数据概说
统计数据是表示某一地理区域自然经济要素的特征、规模、结构、水平等指标的数据。它是定性、定位和定量统计分析的基础数据。统计数据是社会经济信息的重要组成部分，在社会经济生活中起着不可替代的作用。随着社会主义经济的迅速发展，党政机关、企事业单位对数据统计的要求和质量越来越高，提高统计数据质量是统计工作的中心任务和根本职责，是统计事业改革和建设的出发点和归宿点，也是当前对统计工作的基本要求。
现阶段影响我国的统计数据的质量的因素主要是：管理体制不完善，这在很大程度上影响着统计数据的真实性；源头数据质量得不到保障；统计设计不明确，这可能使得统计数据的准确性有待怀疑；统计人员素质不高，这在很大程度上也影响着统计数据的可靠性；统计信息自动化程度不高，这也影响着统计数据的顺畅性等等。
二、提高统计数据质量的方法
（一）建立一套完整科学而又可行的统计调查制度，改革统计管理体制
这是提高统计数据质量的关键和首要环节。为了适应新形势的需要，要大力推广和强化采用不同的调查方法。以周期性普查为基础，以经常性抽样调查为主体，辅以各种调查方法，综合运用各种统计调查方法，做到全面统计、抽样调查、典型调查和重点调查结合运用，以适用不同层次的要求。统计数据的搜集方法可以是直接的访问调查或者采用电话调查的方法，其他诸如座谈会、个别深度访问或者网上调查的方法都是较为科学和合理的方法。此外，要不断完善统计部门的监督自律制度，实行单位内部交叉管理制度，保证统计数据的严肃性和真实性，对于违反统计工作原则的人员应该采取一定的行政警告和处罚。
（二）加强统计法制建设，依法统计
使统计工作有法可依，是保障统计数据客观真实性的法律基础。一是统计机构必须是依照法律独立设置的，并且国家统计机构在行政上应保持其独立的地位，对于重要统计数据要有一套严格的发布政策，要使统计数据不受包括政府在内的各方的干扰，确保国家统计数据的公正、客观、真实，保证为国家及社会提供管理和决策的重要信息。二是要健全统计法制建设，依法统计，尤其要严格执法。三是要加大普法力度，广泛宣传《统计法》，增强社会各界的统计法制观念，只有这样才能依法统计，保证统计工作的顺利进行和统计数据的客观真实性。期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆 （三）提高统计人员的业务素质，提高全社会的统计意识
统计人员是数据统计的主体，社会成员作为数据统计的参与者和客体，两者在提高数据的质量方面发挥着主体性的作用。通过开展多层次、多形式的岗前、在岗教育培训工作，对不同岗位的业务人员进行定期轮岗，扩大统计人员的业务知识面，全面提高统计人员综合业务素质。要进一步健全统计法制，充分发挥统计法律法规的作用，在全社会大张旗鼓地宣传统计法制教育的同时，全方位加大统计执法检查力度，像打击刑事犯罪一样，严厉查处一批严重的统计违法案件，树立统计部门的权威，高全社会对统计工作的重要性的认识。此外应当从思想、作风和业务素质等方面加强统计人员的整体队伍建设，适当适时的开展一系列专业培训，以提高统计从业人员的统计分析能力，要保证每一位上岗的统计人员都能掌握一种或多种统计分析方法。单位部门领导要鼓励统计人员积极参与统计人员的从业资格考试、统计师资格考试等，提高统计人员的资质。同时，还要不断提高统计人员的计算机应用技术水平，以便统计信息化的顺利推广。
（四）提高统计信息化建设的水平
加强统计信息化，是提高统计数据质量的坚强后盾。各单位要重视统计信息网站的建设，以避免由于各单位联网上报报表的时间比较集中造成的网路的堵塞问题，影响数据的及时上报。此外要定期组织计算机专业人员和统计人员的相互沟通，不断完善统计信息网络，保证网络的顺畅和正常。同时要注重数据库数据的建设和维护，因为这是统计信息储存、维护和完善的最重要的窗口。每个单位的统计数据在一定程度上都应当是保密的，但网络系统还是可能会受到入侵和攻击，为避免因数据丢失和泄露所造成的重大影响，应建立和完善统计信息网络的备份系统和安全系统，以有效的保障网络信息的安全。在信息技术迅速发展的时代，加强统计的信息化建设迫在眉睫。
（五）加大统计建设投入，改善统计环境，提高源头数据的质量和水平
各级党政机关和企事业单位要加大资金投入，改善统计组织的工作条件。基层是统计数据的源头，是统计工作的基础，统计数据的绝大部分来自基层，统计调查对象又分布在基层。因此，源头数据的正确与否直接关系着统计数据质量。而当前作为统计数据源头的乡镇统计部门，工作条件简陋，信息技术等先进统计设施的普及率和应用率偏低，因此各级党政机关必须加大对基层统计机构、统计人员、统计工作的支持力度，在资金、人力、技术、办公条件等方面给予帮助和倾斜，确保基层统计工作正常运转，以保证统计数据的真实性、时效性。此外统计部门今后应在加强统计信息工程建设的基础上，从数据采集的圈子中跳出来，重点加大统计执法检查，对弄虚作假的单位要坚决严肃查处。在立法上罚款数额大幅增加，以威慑统计违法者，逐渐建立全社会的统计诚信体系。
6、信息化项目的质量控制方法有哪些？
其软件过程是未加定义的随意过程，工作无序，项目的执行混乱，管理无章，缺乏健全的管理制度。处于该级别的软件企业开发的软件不能很好地实现客户需求，往往不能在预定的时间内完成软件的开发。2. 可重复级（Repeatable）在这一级，建立了管理软件项目的政策以及为贯彻执行这些政策而定的措施，管理工作有章可循，实现了管理制度化。项目稳定可跟踪，新项目的计划和管理基于过去的实践经验，具有重复以前成功项目的环境和条件，并且通过管理使部分开发结果成为可以重复使用的模块，是一个按计划执行的且阶段可控的软件开发过程。3. 已定义级（Defined）第二级仅定义了管理的基本过程，而没有定义执行的步骤标准。在定义级，则要求实现开发过程的标准化和文档化，即制定在整个组织里用于软件开发和维护的标准过程，并把这些标准以文档的形式固定下来，建立起文档化的“标准软件过程”。4. 管理级（Managed）第四级是定量管理级。处于这一级的组织已经能够为软件产品和软件过程设定定量的质量目标，即所有的质量目标都有明确的度量指标。达到该级成熟度的组织要对所有项目的重要过程活动进行生产率和质量的度量，并建立过程数据库，使它们可以利用本组织的软件过程数据库汇集各项目软件过程的数据加以分析。企业的项目计划和项目管理的效率性及过程管理和改进的能力因此大大提高，软件产品也因此具有可预期的高质量。量化控制将使软件开发真正变成为一种工业生产活动。5. 优化级（Optimizing）优化级是进化的最高级。达到这个等级的组织具备足够的手段用于事先发现过程的长处及短处以防止发生缺陷；拥有丰富的软件过程成功经验的数据，并且可用于对新技术进行“成本/效益”分析，提出对本组织软件过程的更改建议；它能发现那些可能发掘出最佳软件工程惯例的合理化建议，并使之在整个组织里实现转化。如果一个企业达到了这一级，那么表明该企业可根据过程执行的反馈信息来改善下一步的执行过程，不断调整软件生产过程，达到一个持续完善的境界。
7、数据质量分析的主要内容包括哪些
包括：
1、影响GIS数据质量的因素
2、 GIS数据源的质量问题
3、GIS数据库建立过程中的质量问题
4、GIS分析处理过程引入的数据质量问题
8、统计基础数据质量和统计数据质量有区别吗
数据统计应该是指搜集数据、整理数据，
并使数据易于分析。 数据分析是指根据既有的数据，通过测算，得到相应的结果。分析的对象可以是统计得来的数据，也可以是实验得来的数据。
9、数据质量包括什么方面
数据质量包括数据质量控制和数据治理。
数据是组织最具价值的资产之一。企业的数据质量与业务绩效之间存在着直接联系，高质量的数据可以使公司保持竞争力并在经济动荡时期立于不败之地。有了普遍深入的数据质量，企业在任何时候都可以信任满足所有需求的所有数据。
一个战略性和系统性的方法能帮助企业正确研究企业的数据质量项目，业务部门与 IT 部门的相关人员将各自具有明确角色和责任，配备正确的技术和工具，以应对数据质量控制的挑战。
(9)信息化数据质量扩展资料：
控制方法：
1、探查数据内容、结构和异常
第一步是探查数据以发现和评估数据的内容、结构和异常。通过探查，可以识别数据的优势和弱势，帮助企业确定项目计划。一个关键目标就是明确指出数据错误和问题，例如将会给业务流程带来威胁的不一致和冗余。
2、建立数据质量度量并明确目标
Informatica的数据质量解决方案为业务人员和IT人员提供了一个共同的平台建立和完善度量标准，用户可以在数据质量记分卡中跟踪度量标准的达标情况，并通过电子邮件发送URL来与相关人员随时进行共享。
3、设计和实施数据质量业务规则
明确企业的数据质量规则，即，可重复使用的业务逻辑，管理如何清洗数据和解析用于支持目标应用字段和数据。业务部门和IT部门通过使用基于角色的功能，一同设计、测试、完善和实施数据质量业务规则，以达成最好的结果。
4、将数据质量规则构建到数据集成过程中
Informatica Data Quality支持普遍深入的数据质量控制，使用户可以从扩展型企业中的任何位置跨任何数量的应用程序、在一个基于服务的架构中作为一项服务来执行业务规则。
数据质量服务由可集中管理、独立于应用程序并可重复使用的业务规则构成，可用来执行探查、清洗、标准化、名称与地址匹配以及监测。
5、检查异常并完善规则
在执行数据质量流程后，大多数记录将会被清洗和标准化，并达到企业所设定的数据质量目标。然而，无可避免，仍会存在一些没有被清洗的劣质数据，此时则需要完善控制数据质量的业务规则。Informatica Data Quality可捕获和突显数据质量异常和异常值，以便更进一步的探查和分析。
5、对照目标，监测数据质量
数据质量控制不应为一次性的“边设边忘”活动。相对目标和在整个业务应用中持续监测和管理数据质量对于保持和改进高水平的数据质量性能而言是至关重要的。
Informatica Data Quality包括一个记分卡工具，而仪表板和报告选项则具备更为广泛的功能，可进行动态报告以及以更具可视化的方式呈现。