《数据质量+第63部分：数据质量管理：过程测量gbt+42381.63-2023》详细解读

《数据质量第63部分：数据质量管理：过程测量gb/t42381.63-2023》详细解读contents目录1范围2规范性引用文件3术语和定义4缩略语5过程测量基础6过程测量和成熟度模型7检验计划contents目录7.1检验计划概述7.2测量堆栈结构7.3目标7.4子目标7.5问题7.6指标7.7量度7.8测量堆栈的逻辑一致性contents目录7.9值评估规则在过程测量中的作用7.10使用特定成熟度模型开发测量堆栈7.11实施过程测量附录A(资料性)文件标识附录B(资料性)特定过程评估模型的参考表附录C(资料性)数据质量管理测量堆栈示例附录D(资料性)基于ISO/IEC33020的过程评估示例contents目录附录E(资料性)如何定义测量数据质量过程特征的示例参考文献011范围适用于各类组织的数据质量管理过程测量活动。为数据质量管理提供统一的测量方法和指标。指导组织有效实施数据质量管理，提升数据质量水平。1范围022规范性引用文件国家标准主要引用国家相关部门发布的具有法律约束力的标准文件。行业标准引用特定行业内公认的标准，以确保数据质量管理的专业性和适用性。国际标准参考国际上的先进标准，以提高数据质量管理的国际兼容性。2规范性引用文件033术语和定义准确性数据应准确反映其所代表的真实世界实体或事件。完整性数据应包含所有必要的信息，无遗漏或冗余。一致性数据在各个系统或应用间应保持一致，无矛盾或冲突。3术语和定义044缩略语数据质量，指数据满足特定需求的程度。DQ数据质量管理，指对数据质量进行规划、实施和监控的系列活动。DQM关键绩效指标，是衡量数据质量管理效果的重要参数。KPI4缩略语055过程测量基础03重要性过程测量是数据质量管理的基础，有助于提高数据质量和过程效率。01定义过程测量是对数据质量管理过程中各项活动进行量化评估的方法。02目的旨在发现过程中的问题和改进点，为数据质量提供可量化、可比较的依据。5过程测量基础066过程测量和成熟度模型过程测量定义是对数据质量管理过程中各活动、任务、产出等进行的量化或非量化评估。过程测量分类根据测量的对象和目的，可分为过程性能测量、过程能力测量、过程有效性测量等。过程测量的意义有助于及时了解数据质量管理过程的运行状况，发现问题并进行改进。6过程测量和成熟度模型077检验计划制定检验方案根据检验目标，制定详细的检验方案，包括检验方法、步骤、工具等。分配检验任务将检验计划分解为具体的检验任务，并分配给相应的人员执行。确定检验目标明确检验的具体目标，包括数据的准确性、完整性、一致性等。7检验计划087.1检验计划概述010203目的和背景检验计划是数据质量管理的重要环节，旨在确保数据满足预定的质量要求和标准。通过制定详细的检验计划，可以明确检验工作的目标、范围、方法和步骤，提高数据检验的效率和准确性。检验计划的组成要素一个完整的检验计划通常包括检验目标、检验范围、检验标准、检验方法、检验流程、检验人员和时间安排等要素。这些要素共同构成了检验计划的基本框架，为实施数据质量检验提供了全面的指导。检验计划的重要性制定合理有效的检验计划是确保数据质量符合标准的关键。通过执行检验计划，可以及时发现数据中存在的问题和异常，为数据清洗和修正提供依据，进而提升数据的准确性和可靠性。同时，检验计划还有助于合理分配资源，提高数据质量管理的整体效率。7.1检验计划概述097.2测量堆栈结构测量堆栈是指为实现数据质量管理目标而构建的一系列测量活动的层次结构。包括测量策略层、测量指标层、测量数据层等，共同支撑数据质量管理的全过程。定义组成7.2测量堆栈结构107.3目标准确性确保数据的准确性和完整性，避免数据错误或遗漏。一致性确保数据在不同系统或平台之间保持一致，避免出现数据差异或冲突。可信性确保数据的来源可靠，数据内容真实可信，提高数据的信任度。7.3目标117.4子目标确保数据准确反映实际情况，避免误导和错误决策。准确性完整性一致性保证数据的全面性和无遗漏，以支持全面的业务分析。确保数据在不同系统、不同时间点的一致性，便于数据整合和对比分析。0302017.4子目标127.5问题问题识别与分类01标准详细阐述了在数据质量管理过程中如何有效识别问题的类型，包括数据准确性、完整性、一致性等问题，并提供分类指导原则。问题记录与追踪02为确保数据质量问题的及时处理，标准强调建立问题记录和追踪机制，明确记录问题的具体信息、发现时间、处理人员等关键要素。问题根本原因分析03为避免类似问题的重复出现，标准倡导深入剖析问题产生的根本原因，从制度、流程、技术等多个维度进行分析，并提出针对性的改进措施。7.5问题137.6指标完整性指标评估数据的完整程度，如数据缺失率、数据覆盖率等。一致性指标检查数据在不同系统或不同时间点的一致性，如数据同步率、数据匹配率等。准确性指标衡量数据的准确性和真实性，包括数据错误率、数据偏差率等。7.6指标147.7量度123量度是对数据质量某一特性的具体量化描述，具备明确的定义和计算方法。明确性量度的结果应客观反映数据质量的实际状况，不受主观因素影响。客观性量度应便于在实际操作中进行测量和评估。可操作性7.7量度157.8测量堆栈的逻辑一致性定义逻辑一致性是指测量堆栈中各元素之间的逻辑关系是否严密、合理，以及是否符合预设的规则和约束条件。目的确保测量堆栈的整体性能和稳定性，提高数据的质量和可信度，以及降低数据处理的复杂性和成本。7.8测量堆栈的逻辑一致性167.9值评估规则在过程测量中的作用

7.9值评估规则在过程测量中的作用量化评估9值评估规则提供了一套量化的评估方法，能够客观地衡量数据的质量水平，帮助组织了解数据质量的实际情况。发现问题通过9值评估规则的应用，可以及时发现数据中存在的问题，包括数据错误、缺失、异常等，从而采取相应的措施进行改进。持续改进9值评估规则不仅关注数据的当前状态，还强调对数据质量管理过程的持续监控和改进，确保数据质量不断提升。177.10使用特定成熟度模型开发测量堆栈选择适合的成熟度模型根据组织的数据质量管理需求和目标，选择适合的成熟度模型，如CMMI、ITIL等，以确保测量堆栈的开发与组织整体战略相匹配。定制测量指标基于所选成熟度模型，结合组织实际情况，定制具体的测量指标，以量化评估数据质量管理的成熟度水平。迭代优化测量堆栈在实施过程中，根据反馈和效果评估，不断迭代优化测量堆栈，以提高数据质量管理的效率和效果。7.10使用特定成熟度模型开发测量堆栈187.11实施过程测量7.11实施过程测量根据数据质量管理计划，明确测量的目标和具体指标，例如数据准确性、完整性、一致性等。针对不同数据类型和业务场景，制定相应的测量标准，确保测量的针对性和有效性。19附录A(资料性)文件标识附录A(资料性)文件标识唯一标识符为确保文件在整体数据集中的唯一性，每个文件都应被赋予一个独特的标识符。版本信息文件标识应包含版本信息，以便于跟踪文件的变更历史。描述性信息标识中可加入对文件内容的简短描述，有助于用户快速理解文件性质。20附录B(资料性)特定过程评估模型的参考表提供了特定过程评估的参考框架和指南。根据不同的数据质量管理过程，选择不同的评估模型。评估模型具备灵活性，可根据实际需求进行调整。附录B(资料性)特定过程评估模型的参考表21附录C(资料性)数据质量管理测量堆栈示例包括准确性、完整性、一致性、及时性等多个方面，对数据质量进行全面评估。评估维度采用定量与定性相结合的方法，通过数据抽样、比对、验证等手段进行数据质量评估。评估方法以评估报告的形式呈现，明确数据存在的质量问题及改进建议。评估结果附录C(资料性)数据质量管理测量堆栈示例22附录D(资料性)基于ISO/IEC33020的过程评估示例确定数据质量管理过程的成熟度和能力水平。识别数据质量管理过程中的强项和改进机会。为数据质量管理提供可量化的评估依据。附录D(资料性)基于ISO/IEC33020的过程评估示例23附录E(资料性)如何定义测量数据质量过程特征的示例03对测量目标和范围进行文档化，以便后续参考和执行。01明确测量数据质量的具体目标，如准确性、完整性、一致性等。02确定测量的数据范围