IBM数据质量解决方案
软件质量管理部规范文档
软件质量管理部规范文档 1部门职责 1.1质量管理部 部门职责： 接受公司所有系统的质量测试任务 发现并提出系统存在的缺陷，间接保证上线系统无缺陷或在允许缺陷范围内 协助项目经理重现、分析系统缺陷 提供系统测试报告并做可上线结论定性 系统上线质量跟踪 部门经理： 部门日常行政事务管理、人力资源招聘、分配及管理 制定或协助测试工程师制定项目测试计划 制定或协助测试工程师制定项目测试进度 检查项目测试用例 测试过程管理、保证系统测试的全面性、完整性 保证项目测试结果的高质量性 审核测试报告 测试人力资源培训及技能提高管理 系统上线质量跟踪 测试工程师： 接受部门经理分配的测试任务 制定项目测试计划 制定项目测试进度 高质量完成测试任务 编写测试报告 系统上线质量跟踪 2工作流程及制度 2.1进度表编写及更新 测试进度 在接受《功能需求说明书》及项目《详细设计》、《数据字典》等资料后，质量
管理部经理需主导及督促测试工程师制定项目测试计划及测试进度，审核 通过后纳入项目开发进度表一起形成整体进度表。 进度变更申请 申请条件：涉及功能变更、人力资源、外部因素、进度制定估计严重不足的情况。 申请时间：前置一个工作日以上的当前工作日下班内申请，进度过期再申请按项目非正当延迟纳入考核。 审核人：中心经理。 项目立项后,需要出具测试进度安排表; 进度表相关的注意事项: (1)进度安排表: 先安排第一轮测试所使用的时间,回归测试要等第一轮测试完成后,根据BUG数量,BUG牵涉面等来综合考虑,给出回归测试进度安排后,要及时更新到project上; (2)测试报告不算在测试时间内; (3)性能测试,安排的进度表,也是第一轮测试所需的时间,测试完成后,提交报告给开发,进行软硬件调整后,再根据需要配合开发做后续调整工作; 但过程中可以先反馈一些情况给开发,让他们做调整准备; 2.2项目立项流程管理 流程中与测试经理及测试人员相关的步骤包含如下： （1）需求评审: 主持人：产品经理 参与人：产品部经理、产品经理、项目经理、测试经理及测试工程师，及其它须邀请人员目的：评审直至《功能需求说明书》被项目组接受 注：需求确认将穿插与后续需求分析的全过程，涉及后续开发中需求变更内容，项目经理需会知产品经理以保持开发与功能需求的一致性，产品经理须承担起功能变更管理职责 （2）编写测试计划: 编写人：质量管理部经理、测试工程师 产物：《测试计划》 标准：项目经理、质量管理部经理、中心经理审核通过 （3）编写测试用例: 编写人：测试工程师 产物：测试用例，见TD 编写依据：《功能需求说明书》为主《详细设计》、《数据字典》为辅 标准：项目经理、质量管理部经理、中心经理审核通过
九种数据仓库产品及解决方案评析
前言： 随着我国企业信息化建设步伐的不断加快，全球性市场竞争的加剧，越来越多的企业开始建设自己的数据仓库系统，希望能对历史数据进行具体而又有针对性的分析与挖掘，以期从中发现新客户和客户新的需求。 目前市场上各种数据仓库产品及其解决方案品种繁多，且大多属于“舶来品”，产品定位不同，各有特点，究竟选择哪家的产品能更适合自己的企业特点与未来发展？ 本文对目前市场上九种主流数据仓库产品(Business Objects、Oracle、IBM、Sybase、Informix、NCR、Microsoft、SAS、CA)进行分析与总结，根据各公司提供的数据仓库工具的功能，将其分为三大类：单点产品、提供部分解决方案的产品、提供全面解决方案的产品。下面对其进行一一介绍，以期能够给你的选择提供一定的参考。 九种数据仓库产品及解决方案评析 =============================================== 一、单点产品 这类产品仅局限于数据仓库方案实施中的一部分或某一特定功能，主要是作为第三方产品或者和其它公司的产品结合起来进行使用。比较有特色的是Business Objects。 Business Objects 所谓单点产品是指仅局限于数据仓库方案实施中的一部分或某一特定功能，主要是作为第三方产品或者和其它公司的产品结合起来进行使用。 ?产品特点： Business Objects是一个集查询、报表和OLAP技术为一身的智能决策支持系统。它使用独特的“语义层”技术和“动态微立方”技术来表示数据库中的多维数据，具有较好的查询和报表功能，提供钻取(Drill)等多维分析技术，支持多种平台（所有Windows 平台及Unix平台）和多种数据库（如Oracle、informix、Sybase、Microsoft SQL Server、DB2、CA-Ingres、Teradata、Red Brick、FoxFro、dBase、Access等），同时它还支持Internet/Intranet，可以通过WWW进行查询、报表和分析决策。 ?主要工具： Business Objects提供工具如下： BusinessObjects是集成查询，报表和分析功能的工具； Webintelligence是世界上第一个通过Web进行查询、报表和分析的决策支持工具； Businessquery是第一个可以在Microsoft Excel中集成企业公共数据源中数据的工具； Businessminer是面向主流商业用户的数据挖掘工具，可以实现深入的分析用以发掘深层次的数据之间的关系。
IBM数据仓库解决方案简
1.1技术架构设计 成功地实施一个仓库项目，通常需要很长的时间。如果仅仅着眼于短期成果，缺乏整体考虑，采用一种不健全的体系结构，不仅会增加系统开发和维护成本，而且必将对发挥数据仓库的作用造成不利的影响。因此一个综合，清晰的远景规划及技术实施蓝图将在整个项目的实施过程中起到重要作用。 技术架构必须具有高度先进性和可扩展性，以满足业务需求的不断变化。一个完整的数据仓库系统包括数据源、数据转换区、数据仓库、数据集市、和数据展现层，通过数据仓库不同层次之间的加工过程，实现财政从数据资产向信息资产的转化过程。在不同层次之间的数据加工过程需要通过ETL技术实现，并对整个过程进行有效的元数据管理。 基于对需求的理解，基于财政部的信息系统框架模型基础之上的财政决策支持系统技术架构如下图所示： 如上图所示意，通过搭建灵活的、可扩展技术架构，在保持数据集市稳定性的同时，可以不断增加数据源，增加应用数据层、增加应用层，满足不断增加的业务分析应用需求。 采用DW+ODS的数据仓库体系结构，使用全新的ETL模式对ODS进程每日数据更新，按周或月周期对数据仓库执行ETL过程。使用COGNOS BI做为前端的查询分析和数据挖掘工具，可满足各种日常数据处理操作，从即时简单报表查询到多维多级数据分析和挖掘，都能够在统一COGNOS BI平台上完成。 1.1.1数据源和数据接口 数据源指存储于财政各个业务系统的业务数据，以及未来的财政监管和外部数据。数据仓库系统将整合来自于这些系统的数据，形成财政统一的、一致的基础数据集，并提供给不同的应用主题形成数据集市。各个系统在体系架构、开发平台、数据定义、接口标准都会存在不同程度的差异；另外由于业务的不断变化，
MES系统质量管理解决方案
MES系统质量管理解决方案 信息化是企业管理的一部分，它既可以反映企业管理的效果，又是企业管理的一个载体;在现代化信息技术不断发展的前提下，怎样把信息系统与质量管理有效结合，并利用信息系统为质量管理工作服务，是当今企业管理者与质量工作者关注的问题。本厂在技改过程中，基于MES系统(制造执行系统)质量管理模块的开发，结合质量管理体系建设的现状，规范工作流程，完善质量管理方法和质量管理手段，有效促进了质量管理工作的提升。本文将以卷烟加工企业质量管理为研究对象，初步探讨MES系统在质量管理中的应用。 1质量管理模块的建立 质量管理是在质量方面指挥和控制组织的协调的活动。当前卷烟加工企业质量管理的主要职能是为实现组织的质量方针和目标，制定完善的技术和管理标准，实施全过程的监视与测量，通过质量控制与改进，确保整个过程稳定受控。 在质量管理与MES整合过程中，首先在基于质量管理标准的基础上，在MES系统中分别建立了Iterspec、Unilab、SPC、报表四个功能模块(图1)，组成质量管理系统(MES)，分别承担不同的功能。通过各功能模块与质量管理职能的衔接，以及各功能模块间的交互作用，从而实现质量管理的闭环式管理。 图1 质量管理模块结构图 2质量管理功能模块设计 2.1技术标准 技术标准是为确保产品质量建立的规范信息，是生产过程中共同遵守的技术依据。这些规范信息的录入、维护和输出，通过MES系统的Iterspec功能模块来实现，Iterspec功能模块包含了烟叶原料、辅助材料、过程产品以及成品的加工工艺参数、BOM和质量检验、考核标准等规范信息，这些信息随MES将ERP下达的订单分解后的生产工单传递至各生产工艺段，指导生产，并经录入(维护)、存储之后可反复调用。
数据质量监控管理制度
1 目的 加强对ERP基础数据和业务数据监控，确保数据准确及各业务操作规范，以提升各业务水平。 2 适用范围 本制度适用于集团各ERP上线单位。 3 关键控制指标 ERP基础数据包括物料主数据、物料清单、工艺路线、供应商数据、客户主数据、工作中心等。 ERP业务数据包括计划、制造、采购、物流、营销等模块的业务数据。 检查方式：必检为存在财务风险的数据（包括收付款、成本、存货等）；抽检为对业务有影响，但无财务风险的数据。 4 岗位职责 业务部门对本部门业务规范情况进行自查，及时处理异常业务数据，并出具周报。 事业部IT部负责对过程控制指标和关键绩效指标的提升进行分析提出改进措施，并出具周报。 各职能总部负责对不规范业务数据处理情况进行检查，发布半月报。 IT总部ERP管理部负责对通报与监控情况进行检查，每半月通报一次，并每月发布ERP绩效指标考核情况。 5 程序要求及关键控制点 事业部各业务部门每天对业务数据规范性情况自行检查并处理（监控内容方法见附一），每周二出具周报并抄送责任人、事业部IT部和IT总部、职能总部。 事业部IT部每周三对过程控制指标及关键绩效指标提升进行分析并提出改进措施，OA通报抄送IT 总部ERP管理部和各业务部门领导。 职能总部对业务部门提交的监控周报中的不规范业务数据进行监督处理，并于每周三出具上周异常数据处理情况通报，逾期未处理完成按附件细则处罚责任人。（通报抄送各业务部门领导和IT总部）。 IT总部ERP管理部不定期对各事业部IT部的监控工作进行抽查与评价，并对事业部的业务提升措施进行指导。 IT总部ERP管理部于IT双周例会对各事业部ERP 绩效指标提升进行通报和排名考核。 IT总部ERP管理部对所有ERP系统内业务数据进行归口检查和管理。 6 激励措施 业务部门未按时提交数据监控周报处罚部门主管2分/次。 各IT部未按时提交过程控制指标和绩效指标提升分析周报处罚IT部长2分/次。 各职能总部未按时出具异常数据处理情况检查通报，处罚责任人2分/次。 各业务部门限期未整改的，对业务部门主管处罚5分/项，责任人按细则处罚。 对ERP绩效指标排名前三和后三的IT部长和业务部门主管1比2给予10分、5分、2分/次奖罚。事业部IT部通报中如有虚假行为处罚IT部长30分/次，IT总部如发现业务部门有虚假提升指标行为，事业部IT部未通报的，对IT部长处罚20分，对业务部门主管处罚50分。 7 相关文件 《物料主数据管理规定》 《标准成本维护控制制度》 《物料清单维护管理制度》 《工艺流程维护管理制度》 《三一集团全面数据质量管理技术标准》 8 附加说明 本制度由IT总部ERP管理部起草，并归口管理。 9 附件 附件一：《ERP数据监控明细》 附件二：《ERP过程控制指标、关键绩效指标一览表》附件三：《ERP数据监控通报模板》
全面品质管理解决方案
全面品质管理解决方案 随着电子科技的快速发展与应用，以及居民生活质量的不断提高，业户对与物业公司之间的交流与诉求产生了更高的要求，对物业公司服务品质的关注度也在不断上升。业户如何及时获得完善、周到、多样化的服务，物业公司如何满足业户高标准、多变化、快速扩展的服务需求，已成为衡量高品质物业项目的重要标准。 建立物业品质管理系统，有助于降低管理成本，完善客户关系管理，提升物业管理服务质量。极致物业品质管理子系统为物企提供多种服务，包括现场巡检、语音呼叫、线上业主服务、员工APP、承接查验、短信通知、微信通知等。
物业品质管理流程结构图
一、物业公司新接项目如何与地产公司进行客户服务对接？ 物业公司与地产公司移交管理需经过查验、整改、验收、复验等多个环节，流程复杂，涉及内容繁多，人工统计追踪查验难度大、效率低。极致物业系统中承接查验功能预设五个大类：共用部位、共用设备、共用设施、精装修房和毛坯，879个查验国标和查验方法，故障描述标准211类共1964个明细指引，同时提供了查验工作流程自定义安排、移动查验、验收数据汇总分析等功能。物业工作人员可实时查看整改情况，通过预警提醒，及时追踪交接进度，提高交接效率。 1、承接查验 极致科技为物业公司提供的整套承接查验服务模块，支持记录资料移交与实物移交；支持整改流程自动流转，无需人工干预，减少人力成本；查验方式多样化，满足物业公司不同应用场景；支持离线提交，保存查验记录到本地，待有网络时再批量提交；支持移动端问题复验，摆脱场所的限制； 承接查验功能界面图
承接查验流程图
1.1查验资料电子化管理 物业公司实施验收或查验前，地产公司需要向物业公司移交完整的技术材料，物业公司可通过系统记录资料移交过程，移交的资料可通过电子档的形式保存在系统，方便后续人员查找，做到无纸化、电子化管理。 1.2查验工作统筹安排 传统专有部分的分户验收，还是共有部分的承接查验，缺乏系统的工作计划进行统筹安排，极致承接查验子系统提供了项目移交总体规划功能，物业公司和地产公司可研讨出可操作的查验规划。
最新农村商业银行数据质量专项治理工作方案
ⅩⅩ农村商业银行数据质量专项治理工作方案 为切实落实ⅩⅩ农商银行数据质量管理主体责任，提升非现场监管报表数据质量，全面准确反映经营状况，根据《银行业监管统计管理办法》、《银行业监管统计数据质量管理良好标准》等制度，结合本行实际，特制定数据质量专项治理工作方案如下： 一、成立领导小组，积极开展数据质量专项治理工作 成立以行长为组长，稽核审计部、合规风险部、计划财务部、个人金融部等部门负责人为小组成员的数据质量专项治理小组，负责本方案的组织实施。 二、明确领导小组数据质量管理工作职责 行长是监管统计数据质量管理的高管层，负责推动数据质量管理和监管统计工作；稽核审计部是监管统计归口管理部门，负责监管统计组织、协调和管理；合规风险部是监管统计数据质量审核部门，负责系统数据质量全面审核；计划财务部、个人金融部等是业务数据提供部门，负责其所提供的数据的准确、真实性。 三、数据质量专项治理工作重点 （一）组织领导与机制方面 董事会和高管层要高度重视并积极推动数据质量管理和监
管统计工作；要建立数据质量管理内部纠错和稽核检查机制，要建立数据质量问责机制，按规定落实法定代表人手签纸质报表制度。 （二）监管统计归口管理部门履职方面 1、加强制度建设。稽核审计部要根据监管统计规定，制定适时的统计制度或统计制度实施细则等统计管理制度，根据非现场监管报表年度统计制度要求，制定适时覆盖所有监管统计报表和数据要求的统计业务制度，统计业务制度取数规则要按照“会计科目－统计指标－监管统计指标”的原则，保证监管统计报表和数据中每一个统计项目的归属关系及取数路径清晰、准确。 2、强化监管统计管理工作。稽核审计部根据授权要有效履行监管统计组织、协调和管理职责，主要包括：一是按照监管要求和统计管理制度设置满足履行监管统计职责的岗位；二是严格履行监管统计报表的组织、汇总、复核、上报职责；三是定期开展数据质量检查工作，对检查发现的问题采取有效措施予以纠正；四是加强统计人员培训；五是认真执行和落实监管部门下发的监管统计制度与监管要求。 （三）数据质量流程控制方面 1、加强流程制度建设。建立有效覆盖监管统计报表“填报－复核－汇总－复核－上报”的数据质量流程管理规程，明确流程
(项目管理)项目质量管理方案
1、目的 为确保万邦置业工程质量，科学有序地进行工程质量管理工作，提高工程质量管理的程序化、标准化，从而保证工程质量，规范现场管理，特制定此工作指引。 2. 定义及适用范围 2.1 定义：工程质量管理工作是指公司在获得土地之后，地区公司的工程管理部门为保证工程的顺利进行，达到项目的总体发展目标，针对具体工程而制定的各种质 量保障计划和措施。 2.2 适用范围：本制度适用于公司全额投资或控股项目的内部工程质量管理，不属此范围的项目，区域公司结合实际情况确定其具体管理办法。 3、管理依据 3.1 《招投标文件》。 3.2 《施工合同》、《监理合同》。 3.3 《施工组织设计》。 3.4 施工图纸等设计文件。 3.5 国家、地方现行施工规范、验收规范、法律法规行政性文件等。 4、项目质量管理工作流程 见图示 5、工程质量管理 5.1 质量目标：本项目工程全部达到合同规定目标，现场管理全部达
到安全文明示范工地 5.2 项目开工前的质量管理 5.2.1 对监理工程师的资格审查 工程管理部应对监理单位派出的监理工程师进行资格审查，核对监理人员数量、资格证书是否与监理合同的规定相一致、是否具备资格、工作人员数量是否足够等。在核对无误后，再将监理工程师的姓名、性别、专业、技术职称、资格证书名称、证书号码进行登记，为了更有效的监控监理工作，要求监理单位在各施工阶段上报工程管理部《监理人员分工表》 5.2.2 场地“三通一平”的实施，施工临时排水、施工路口手续的办理 及各种施工许可证的报批报建。工程开工之前，工程管理部负责安排现场的“三通一平”（水通、电通、路通、场地平整），市场研发部办理场地临时排水及施工路口手续的工作。同时，市场研发部根据项目发展总体进度计划并按照政府有关之规定及程序办理各项施工许可证的报批报建手续。 5.2.3图纸会审及设计交底：工程开工前要先做好图纸会审和设计交底工作。图纸会审至少应有两次，第一次为公司内部（设计部、营销部、工程管理部及设计院等）的会审，主要解决建筑及功能上的问题，由设计部主持；第二次会审为开工前或开工前期的会审（设计部、工程管理部、设计院、监理单位、施工单位等），主要解决施工工艺上的问题，由工程管理部主持。图纸会审中提出问题及处理意见要详见
银行监管统计数据质量管理良好标准(DOC版)
银行监管统计数据质量管理良好标准 （试行DOC版） 本标准适用范围为根据《银行业监管统计管理暂行办法》(2004年第6号主席令)开展监管统计工作的全部银行业金融机构（下文简称“银行”）。标准的总体框架包含5方面要素，分别为：组织机构及人员，制度建设，系统保障和数据标准，数据质量的监控、检查与评价，数据的报送、应用和存储。5方面要素下共有15项原则，每项原则下有若干具体标准，共61条标准。 （一）组织机构及人员 原则1 组织领导 银行董事会和高级管理层高度重视并积极推动本行数据质量管理和监管统计工作，明确政策和目标，建立机制和流程，落实各环节责任。 具体标准： 1.1银行董事会制定明确的政策，将本行数据质量管理纳入内控合规体系和战略规划之中，并定期对其有效性和执行情况进行评估。 1.2银行高级管理层确立数据质量管理的目标，建立机制和流程，明确职权和责任，定期对本行数据质量管理水平进行评估，并有效落实数据质量问责制。
1.3银行法定代表人或主要负责人对本行监管统计数据的真实性负责，亲自或委派领导班子成员（以下简称“主管领导”）组织领导监管统计工作，对制度性变革等重大监管统计事项能够及时研究部署，在资源调配方面予以充分支持和保障。 原则2 归口管理 银行对监管统计工作实行统一管理、分级负责的管理体制，确定归口管理部门组织管理本机构的监管统计工作。 具体标准： 2.1银行总行确定监管统计归口管理部门，授权其负责全行监管统计领导、组织、协调和管理工作。 2.2总行归口管理部门根据授权负责制定全行监管统计工作制度和流程，提出监管统计数据质量管理措施，协调和督促其他相关业务部门，共同做好监管统计工作，定期检查并发现监管统计数据质量存在的问题，提出合理化建议，向主管领导报告。 2.3银行各级分支机构确定相应的归口管理部门，负责本级机构监管统计工作，在总行归口管理部门统一领导下，有效履行监管统计相关职责。 原则3 岗位设置 银行在监管统计归口管理部门和其他相关业务部门设立相应的监管统计岗位，岗位职责明确，并配备能满足岗位履职所需的资源。 具体标准： 3.1银行在监管统计归口管理部门设立与本行业务规模和复
企业数据仓库概要设计说明书ETL概要设计分册
XXXX企业数据仓库概要设计说明书ETL概要设计分册 （文档编码：OM-BIDW-C008） （版本01.00.000） 未经许可，不得以任何形式抄袭 XXXX版权所有，翻板必究 OM数据仓库XXXX企业数据组 2009年3月
文档变更历史
目录 1概述 (4) 2设计原则和前提 (5) 2.1 整体部署 (5) 2.2 前提条件 (6) 2.3 设计原则 (6) 3整体框架 (7) 3.1 ETL系统架构图 (7) 3.2 ETL系统功能模块描述 (7) 4数据抽取模块 (9) 4.1 假设与约定 (9) 4.2 模块功能图 (9) 4.3 各子模块功能及处理流程 (11) 5数据加载模块 (11) 5.1 假设与约定 (11) 5.2 数据加载模块图 (11) 5.3 数据加载功能模块描述 (12) 6作业调度模块 (13) 6.1 模块概述 (13) 6.2 假设与约定 (13) 6.3 作业调度流程 (13) 6.4 ETL作业种类及调度实现方法 (14) 7监控管理模块 (15) 7.1 监控管理模块图 (15) ETL监控内容 (16) 附录1控制表及控制文件设计 (16) 附录2：文件目录及编码说明 (19)
1概述 ETL是数据仓库系统开发中至关重要的一个过程，它涉及到对源数据的抽取、整合及各种转换，并最终形成面向用户的分析数据。由于数据仓库系统的数据源来自于多个分散的业务系统，对不同业务系统的数据整合及清洗转换将是一个复杂的过程，ETL过程决定了数据仓库系统获取数据的准确性。 另外由于ETL包括数据抽取、数据清洗、数据转换及数据加载等数据处理过程，这些处理过程分散在不同的系统平台及开发工具上，对这些作业过程的统一调度将是一个重要的问题，作业调度涉及到系统的稳定性。
数据质量管理
数据质量管理 定义： 是指对数据从计划、获取、存储、共享、维护、应用、消亡生命周期的每个阶段里可能引发的各类数据质量问题，进行识别、度量、监控、预警等一系列管理活动，并通过改善和提高组织的管理水平使得数据质量获得进一步提高。 目录 1数据质量管理 2数据质量管理评估维度 3分析影响数据质量的因素 4MTC-DQM 数据质量管理的方法与步骤 一数据质量管理 数据质量管理是循环管理过程，其终极目标是通过可靠的数据提升数据在使用中的价值，并最终为企业赢得经济效益。 二数据质量管理评估维度 由于数据清洗（DataCleaning）工具通常简单地被称为数据质量（Data Quality）工具，因此很多人认为数据质量管理，就是修改数据中的错误、是对错误数据和垃圾数据进行清理。 这个理解是片面的，其实数据清洗只是数据质量管理中的一步。数据质量管理（DQM），不仅包含了对数据质量的改善，同时还包含了对组织的改善。针对数据的改善和管理，主要包括数据分析、数据评估、数据清洗、数据监控、错误预警等内容；针对组织的改善和管理，主要包括确立组织数据质量改进目标、评估组织流程、制定组织流程改善计划、制定组织监督审核机制、实施改进、评估改善效果等多个环节。 任何改善都是建立在评估的基础上，知道问题在哪才能实施改进。通常数据质量评估和管理评估需通过以下几个维度衡量。
1 数据质量评估维度 完整性Completeness：完整性用于度量哪些数据丢失了或者哪些数据不可用。 规范性Conformity：规范性用于度量哪些数据未按统一格式存储。 一致性Consistency：一致性用于度量哪些数据的值在信息含义上是冲突的。 准确性Accuracy：准确性用于度量哪些数据和信息是不正确的，或者数据是超期的。 唯一性Uniqueness：唯一性用于度量哪些数据是重复数据或者数据的哪些属性是重复的。 关联性Integration：关联性用于度量哪些关联的数据缺失或者未建立索引。 2 管理质量评估维度 配置管理Config Management：此维度用于度量数据在其生命周期内的一切资源是否得到了控制和规范，即数据的计划、产生、变更直至消亡的过程中，与数据相关的计划、规范、描述是否收到控制。评估指标包括：评估配置项的细化粒度、评估基线准确度和频度以及变更流程是否合理完善等。 培训 Training：此维度用于度量数据的生产和使用者在数据生命周期内的一切活动中是否经过了知识和技能的培训、培训效果是否满足岗位需要；受训的知识和技能是否经过审核和确认，受训的内容是否与企业文化和价值观一致；培训流程是否合理完善等； 验证和确认Verify & Validation：此维度用于度量数据在其生命周期内是否得到验证和确认。评估内容包括是否通过验证流程确保工作产品（数据）满足指定的要求、是否通过“确认”流程保证工作产品（数据）在计划的环境中满足使用的要求；“验证”和“确认”的流程是否完善； 监督和监控Monitoring：此维度用于度量产生和使用数据的流程在数据的整个生命周期内是否真正受控。脱离监控的信息、技术、计划、流程、制度，会导致数据质量低下。监督和监控的流程是否完善。 三分析影响数据质量的因素 影响数据质量的因素主要来源于四方面：信息因素、技术因素、流程因素和管理因素
大数据仓库建设方案设计
第1章数据仓库建设 1.1数据仓库总体架构 专家系统接收增购项目车辆TCMS或其他子系统通过车地通信传输的实时或离线数据，经过一系列综合诊断分析，以各种报表图形或信息推送的形式向用户展示分析结果。针对诊断出的车辆故障将给出专家建议处理措施，为车辆的故障根因修复提供必要的支持。 根据专家系统数据仓库建设目标，结合系统数据业务规范，包括数据采集频率、数据采集量等相关因素，设计专家系统数据仓库架构如下： 数据仓库架构从层次结构上分为数据采集、数据存、数据分析、数据服务等几个方面的内容： 数据采集：负责从各业务自系统中汇集信息数据，系统支撑Kafka、Storm、Flume
及传统的ETL采集工具。 数据存储：本系统提供Hdfs、Hbase及RDBMS相结合的存储模式，支持海量数据的分布式存储。 数据分析：数据仓库体系支持传统的OLAP分析及基于Spark常规机器学习算法。 数据服务总线：数据系统提供数据服务总线服务，实现对数据资源的统一管理和调度，并对外提供数据服务。 1.2数据采集 专家系统数据仓库数据采集包括两个部分内容：外部数据汇集、内部各层数据的提取与加载。外部数据汇集是指从TCMS、车载子系统等外部信息系统汇集数据到专家数据仓库的操作型存储层（ODS）；内部各层数据的提取与加载是指数据仓库各存储层间的数据提取、转换与加载。 1.2.1外部数据汇集 专家数据仓库数据源包括列车监控与检测系统（TCMS）、车载子系统等相关子系统，数据采集的内容分为实时数据采集和定时数据采集两大类，实时数据采集主要对于各项检测指标数据；非实时采集包括日检修数据等。 根据项目信息汇集要求，列车指标信息采集具有采集数据量大，采集频率高的特点，考虑到系统后期的扩展，因此在数据数据采集方面，要求采集体系支持高吞吐量、高频率、海量数据采集，同时系统应该灵活可配置，可根据业务的需要进行灵活配置横向扩展。 本方案在数据采集架构采用Flume+Kafka+Storm的组合架构，采用Flume和ETL 工具作为Kafka的Producer，采用Storm作为Kafka的Consumer，Storm可实现对海量数据的实时处理，及时对问题指标进行预警。具体采集系统技术结构图如下:
面向制造业的质量管理解决方案
面向制造业的质量管理解决方案 【概述】 如今，移动制造经理面临着通常需要立即引起注意的关键业务决策。远程了解工厂运作情况使经理不管身处何方，都可以立即解决问题，从而有效规避生产停滞现象。 该质量管理解决方案将手持式数据终端、高级数据采集、无线射频识别(RFID)和无线局域网(WLAN)技术与合作伙伴的应用程序相结合，使您能够按组或成批跟踪和追踪在制造流程中使用的部件或材料，在整个供应链确保质量。 【优点】 ·自动记录整个产品组装流程中使用的部件 ·使用户可以轻松访问准确的信息，如果发生产品召回，可用于说明法规遵从性 ·该解决方案具有扫描流程控制统计信息和以电子方式填写报表的功能，可显著节约时间和提高性能 ·通过对制造流程中的各个环节进行更准确的评估，管理人员可以对客户需求迅速做出响应【架构】 ·防止出错 使用移动技术和数据采集系统验证所有操作和基于纸张的作业都已按规范完成。操作员可以在操作前、操作后或整个流程中扫描数据，从而轻松发现被忽略的流程、组装或过程步骤，并在其影响生产率或导致代价高昂的返工前对其进行纠正。 ·检验
基于纸张的检验流程（包括表单）效率低下并且易出错。为您的质量工程师和检验员配备移动数据终端，有助于转变这些手工流程并减少相关错误。这意味着他们可以更有效地开展检验和验证工作—并且可以实时获得信息，进而实现整个流程的有效监控。 ·隔离 隔离不合规范或超出容许范围的材料和产品是任何质保计划关键但又耗时的一部分。移动数据终端和数据采集系统有助于快速识别和处置隔离材料。实时获得此类信息有助于避免对不合规范的材料的未授权使用或误用，从而保护公司避遭由于产品召回带来的经济损失和品牌影响。 ·批次可跟踪性 通过与应用软件相结合，移动数据采集技术有助于通过采集准确的批次序列号来高效且准确地跟踪原材料批次。这种电子记录提供了对所有产品批次的有效监控，从而实现对产品质量问题的快速响应。对于采用移动跟踪解决方案来创建电子产品“家谱”的谨慎制造商也是如此，这个“家谱”包含组装产品的所有部件的序列号，有助于在需要时实现快速、高效和负面影响最小的召回。
银行监管统计数据质量管理良好标准试行银监发
银行监管统计数据质量管理良好标准试行银监 发 SANY标准化小组 #QS8QHH-HHGX8Q8-GNHHJ8-HHMHGN#
附件一： 银行监管统计数据质量管理良好标准 （试行） 本标准适用范围为根据《银行业监管统计管理暂行办法》(2004年第6号主席令)开展监管统计工作的全部银行业金融机构（下文简称“银行”）。标准的总体框架包含5方面要素，分别为：组织机构及人员，制度建设，系统保障和数据标准，数据质量的监控、检查与评价，数据的报送、应用和存储。5方面要素下共有15项原则，每项原则下有若干具体标准，共61条标准。 （一）组织机构及人员 原则1 组织领导 银行董事会和高级管理层高度重视并积极推动本行数据质量管理和监管统计工作，明确政策和目标，建立机制和流程，落实各环节责任。 具体标准： 银行董事会制定明确的政策，将本行数据质量管理纳入内控合规体系和战略规划之中，并定期对其有效性和执行情况进行评估。
银行高级管理层确立数据质量管理的目标，建立机制和流程，明确职权和责任，定期对本行数据质量管理水平进行评估，并有效落实数据质量问责制。 银行法定代表人或主要负责人对本行监管统计数据的真实性负责，亲自或委派领导班子成员（以下简称“主管领导”）组织领导监管统计工作，对制度性变革等重大监管统计事项能够及时研究部署，在资源调配方面予以充分支持和保障。 原则2 归口管理 银行对监管统计工作实行统一管理、分级负责的管理体制，确定归口管理部门组织管理本机构的监管统计工作。 具体标准： 银行总行确定监管统计归口管理部门，授权其负责全行监管统计领导、组织、协调和管理工作。 总行归口管理部门根据授权负责制定全行监管统计工作制度和流程，提出监管统计数据质量管理措施，协调和督促其他相关业务部门，共同做好监管统计工作，定期检查并发现监管统计数据质量存在的问题，提出合理化建议，向主管领导报告。 银行各级分支机构确定相应的归口管理部门，负责本级机构监管统计工作，在总行归口管理部门统一领导下，有效履行监管统计相关职责。 原则3 岗位设置
IBM公司数据仓库商业智能解决方案(DOC 45页)
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1. 技术瓶颈：海量数据收集、海量数据存储、海量数据多维分析等一系列的问题，即使最热门最被业内人士看好的Hadoop技术能否撑得住？ 2. 资源投入：海量数据处理伴随着相应的硬件、软件需求的增长，技术人员的投入上对企业势必成为新的负担。 3. 价值金矿：海量数据中的非结构化数据蕴含着的“价值金矿”，能够帮助企业从未所触及的角度和维度为企业提供商业决策和辅助。 从海量数据价值挖掘层面上看，传统的思维是数据量加大是一定要考虑OLAP的，一般的报表可能5、6个小时出来结果，而基于Cube的查询可能只需要几分钟，因此从一般意义上认为处理海量数据的利器是OLAP多维分析，即建立数据仓库，建立多维数据集，基于多维数据集进行报表展现和数据挖掘等。 然而目前OLAP存在的最大问题是: 业务灵活多变,必然导致业务模型随之经常发生变化,而业务维度和度量一旦发生变化,技术人员需要把整个Cube重新定义并重新生存,业务人员只能在此Cube上进行多维分析,这样就限制了业务人员快速改变问题分析的角度,从而使所谓的BI系统称为死板的日常报表系统. 在思达商业智能平台 Style Intelligence上进行海量数据的多维数据分析，从业务需求的角度出发，维度和度量才是直接针对业务人员的分析语言。在自主知识产权数据块儿技术支持下，直接把维度和度量的生成交给业务人员，由业务人员自己定义好维度和度量之后，将业务的维度和度量直接运行，并最终生成报表。 此种以终为始的设计思路，首先能解决传统OLAP分析中维度难以改变的问题，利用思达商业智能平台 Style Intelligence中数据非结构化的特征，业务人员可以灵活地改变问题分析的角度，对业务人员非常友善。其次思达商业智能平台Style Intelligence 在海量数据处理中利用分布式数据处理架构强大的分布式数据处理能力，无论OLAP分析中的维度增加多少，系统开销并不显著增长。
数据质量管理
数据质量管理 数据质量管理系统应用----生活篇 最近在看关于综合分析数据质量管理规范的时候，结合实际生活当中的例子。在这里说出来，可以讨论一下。这里主要是指标值数据质量的管理： 1：数值检查可以和我们固定的阈值检查结合起来，即通过检查单个指标的数值和阈值的比较发现指标的异常和变动的情况。这个就是固定阈值的一种情况。比如当地铁离近站只有4分钟的时候，地铁旁边的灯会一直闪烁。地铁离开车只有一分钟要关门的时候，就会告警即将开车。以免突然开车造成人的伤害。 2：波动检查：一般就是同比波动的检查和环比波动的检查。先计算指标的同比或环比波动率，然后与预订的波动率上下限（阈值）进行比较。这个就是范围阈值。例如昨天公交车上有一条新闻就是重庆目前一小时之内公交车换成免费。那么这一个小时之内就是一个范围阈值，只要在一个小时之内不收钱，即什么也不做，但是当超过一个小时之后就要收钱。那么我们这里就需要告警。 3：还有一种日常当中常用的就是动态阈值比如我们乘坐地铁的时候根据路程的不同地铁价格不同。以及依照路程计价的公交车也一样，路程不同，价格不同。本质上都是乘坐地铁或者公交，但是由于距离
问题因此价格不同，比如收入指标阈值制定的时候，比如不同的地市，在同一时间维度阈值是不同。比如经济发达地区应该制定高一点，经济欠发达地区制定低一点。 4：指标之间的关联检查，比如我们常说的同增同减关联关系，还是以地铁为例，路程增加了，那价格相应就增加了。比如我们理论上我们的用户数增加了，那么收入应该有所增加。但是有时候反而用户量增加了，收入却下降了。增加的用户数比丢失的用户数多因此整体上用户量增加了。但是增加的用户量都是一些劣质用户，而丢失了一部分高端用户。从而导致用户数增加，收入下降的局面。 5：指标平衡检查：对若干个指标值的简单四则运算（加、减、乘、除），来检验各个指标间潜在的平衡或其他比较关系。比如有些指标日指标汇总应该与月指标的值平衡。（也许还可以研究更科学的复杂计算） 当发现数据出现异常的时候，首先先分析一下，是不是一些因素导致指标的变化，比如节假日，周末，市场营销策略，以及外部的一些政策对指标造成的变化，然后再查看是不是真的是数据质量的问题，以及源接口数据的问题。 数据质量管理系统----理论篇 一：从以下5个方面对数据的质量进行管控 1：及时性：数据获取是否及时，主要指数据提取、传送、转换、加
九大数据仓库方案特点横向比较[1]
九大数据仓库方案特点横向比较[1] 本文针对几大知名的数据仓库解决方案的性能和特点做分析和比较…… IBM、Oracle、Sybase、CA、NCR、Informix、Microsoft、和SAS等有实力的公司相继(通过收购或研发的途径)推出了自己的数据仓库解决方案，BO和Brio等专业软件公司也在前端在线分析处理工具市场上占有一席之地。 IBM--IBM公司提供了一套基于可视数据仓库的商业智能(BI)解决方案，包括：Visual Warehouse(VW)、Essbase/DB2 OLAP Server 5.0、IBM DB2 UDB，以及来自第三方的前端数据展现工具(如BO)和数据挖掘工具(如SAS)。其中，VW是一个功能很强的集成环境，既可用于数据仓库建模和元数据管理，又可用于数据抽取、转换、装载和调度。Essbase/DB2 OLAP Server 支持“维”的定义和数据装载。Essbase/DB2 OLAP Server不是ROLAP(Relational OLAP)服务器，而是一个(ROLAP和MOLAP)混合的HOLAP服务器，在Essbase完成数据装载后，数据存放在系统指定的DB2 UDB数据库中。 严格说来，IBM自己并没有提供完整的数据仓库解决方案，该公司采取的是合作伙伴战略。例如，它的前端数据展现工具可以是Business Objects的BO、Lotus的Approach、Cognos 的Impromptu或IBM的Query Management Facility; 多维分析工具支持Arbor Software的Essbase和IBM(与Arbor联合开发)的DB2 OLAP服务器; 统计分析工具采用SAS系统。 Oracle--Oracle数据仓库解决方案主要包括Oracle Express和Oracle Discoverer两个部分。Oracle Express由四个工具组成：Oracle Express Server是一个MOLAP (多维OLAP)服务器，它利用多维模型，存储和管理多维数据库或多维高速缓存，同时也能够访问多种关系数据库; Oracle Express Web Agent通过CGI或Web插件支持基于Web的动态多维数据展现; Oracle Express Objects前端数据分析工具(目前仅支持Windows平台)提供了图形化建模和假设分析功能，支持可视化开发和事件驱动编程技术，提供了兼容Visual Basic语法的语言，支持OCX和OLE; Oracle Express Analyzer是通用的、面向最终用户的报告和分析工具(目前仅支持Windows平台)。Oracle Discoverer即席查询工具是专门为最终用户设计的，分为最终用户版和管理员版。 在Oracle数据仓库解决方案实施过程中，通常把汇总数据存储在Express多维数据库中，而将详细数据存储在Oracle关系数据库中，当需要详细数据时，Express Server通过构造SQL语句访问关系数据库。但目前的Express还不够灵活，数据仓库设计的一个变化往往导致数据库的重构。另外，目前的Oracle 8i和Express 之间集成度还不够高，Oracle 8i和Express之间需要复制元数据，如果Oracle Discoverer(或BO)需要访问汇总数据，则需要将汇总数据同时存放在Oracle和Express中，系统维护比较困难。值得注意的是，刚刚问世的Oracle 9i把OLAP和数据挖掘作为重要特点。 Sybase--Sybase提供的数据仓库解决方案称为Warehouse Studio，包括数据仓库的建模、数据抽取与转换、数据存储与管理、元数据管理以及可视化数据分析等工具。其中，Warehouse Architect是PowerDesigner中的一个设计模块，它支持星形模型、雪花模型和ER模型; 数据抽取与转换工具包括PowerStage、Replication Server、Carleton PASSPORT，PowerStage 是Sybase提供的可视化数据迁移工具。 Adaptive Server Enterprise是Sybase企业级关系数据库，Adaptive Server IQ是Sybase公司专为数据仓库设计的关系数据库，它为高性能决策支持系统和数据仓库的建立作了优化处理，Sybase IQ支持各种流行的前端展现工具(如Cognos Impromptu、Business Objects、Brio Query等); 数据分析与展现工具包括PowerDimensions、EnglishWizard、InfoMaker、PowerDynamo等，PowerDimensions是图形化的OLAP分析工具，它支持SMP和多维缓存技术，能够集成异构的关系型数据仓库和分布式数据集市，从而形成单一的、新型的
全面质量管理和持续改进实施方案
英萃中心卫生院 全面质量管理和持续改进实施方案 医疗质量是医院发展之本，优质的医疗质量必然产生良好的社会效益和金济效益。为保证我院在医疗市场竞争中保持优势、不断发展，特此制定全面质量管理和持续改进实施方案，以求正确有效地实施标准化医疗质量管理。 一、指导思想 (一)实行全面质量管理和全程质量控制。建立从患者就医到离院，包括门诊医疗、病 房医疗和部分院外医疗活动的全程质量控制流程和全程质量管理体系。明确管控内容并将其 纳入医疗管理部门的日常工作，实施动态监控并与科室目标责任制结合，保证质控措施的落实。 (二)以规章制度和医疗常规为依据，并不断修订完善。 (三)强化各种医疗技术把关制度，如三级医师查房制度、会诊制度和疑难病例讨论制度等，将医务人员个人医疗行为最大限度地引导到正确的诊疗方案中。 (四)质量控制部门有计划、有针对性地进行干预，对多因素影响或多项诊疗活动协同作用的质量问题，进行专门调研，并制定全面的干预措施。 二、管理体系 全程医疗质量控制系统的人员组成可分为医院医疗质量管理委员会、科室医疗质量控制 小组和各级医务人员自我管理三级管理体系。 (一) 医院医疗质量管理委员会 医院医疗质量管理委员会由院领导和相关职能部门主任及各科科主任组成，院长任主任，院长是医疗质量管理工作的第一责任者。医务科、护理部、门诊部、院感办等为医院质量管理职能部门，其职责分述如下： 1、医疗质量管理委员会职责 (1)教育各级医务人员树立全心全意为患者服务的思想，改进医疗作风，改善服务态度，增强质量意识。保证医疗安全，严防差错事故。 (2)审校医院内医疗、护理方面的规章制度，并制定各项质量评审要求和奖惩制度。 (3)掌握各科室诊断、治疗、护理等医疗质量情况?及时制定措施，不断提高医疗护理 (4)对重大医疗、护理质量问题进行鉴定，对医疗护理质量中存在的问题，提出整改要求。 (5)定期向全院通报重大医疗、护理质量情况和处理决定。 (6)对院内有关医疗管理的体制变动，质量标准的修订进行讨论，提出建议，提交院长办公会审议。 2、医务科等职能部门职责 (1)医务科等质量控制部门接受主管业务院长和医疗质量管理委员会的领导，对医院全程医疗质量进行监控。 (2)定期组织会议收集科室主任和质控小组反映的医疗质量问题，协调各科室质量控制过程中存在的问题和矛盾。 (3)抽查各科室住院环节质量，提出干预措施并向主管业务院长或医院医疗质量管理委员会汇报。 (4)收集门诊和病案质控组反馈的各科室终未医疗质量统计结果，分析、确认后，通报相应科室人员并提出整改意见。