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dqe各阶段工作内容
DQE(DataQualityEvaluation,数据质量评估)是管理和保证数
据质量的一种重要技术手段,是一系列数据质量活动的总称,它是通
过分析和评估企业的数据质量,实现数据质量管理的过程。DQE通常
经历以下几个阶段:
二、DQE各阶段工作内容
1、分析阶段
首先,在进行DQE之前,企业需要做好充分的调研,了解企业的
数据种类,数据源和现有数据库,其次,进行数据字典分析,以及数
据依赖性和冗余分析,梳理出属于企业的数据库结构,以便快速找出
存在的问题;紧接着对企业的访问控制规则、数据格式、数据模型及
数据准确度进行分析,有效地发现和编写数据质量子任务;接着,要
对企业的业务流程、系统集成情况、数据共享和数据安全等进行分析,
发现企业涉及的数据管理问题;最后,根据系统的要求和数据质量需
求,进行数据质量管理模型的设计,通过模型的设计,获取更多的信
息来发现存在的数据质量问题。
2、评估阶段
评估阶段是DQE的核心阶段,根据不同的企业情况,需要做出适
合企业的数据质量评估方案,常用的评估方法有:数据质量自评,数
据质量审核,数据质量依赖分析,数据质量快速审查,数据质量健康
检查等。在进行数据质量评估时,应该结合企业的数据库特点,采用
有效的评估方法,分析数据来源,识别出存在的数据质量问题,并对
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出现的问题着重进行排查和解决。
3、实施阶段
在实施阶段,要实施改进措施,改善数据质量问题,做好技术改
进和管理调整,具体包括三个步骤:第一,进行数据质量改进计划的
实施;第二,优化企业的数据质量标准实施;第三,实施数据质量改
进技术,并严格执行相应的规范标准。
4、维护阶段
在维护阶段,要对形成的改进成果进行监视、管理和测试,以确
保改进得以长久保持。定期进行数据质量报表的统计和分析,以支持
有关决策,并实施纠错机制,确保数据质量得到不断的改进;同时,
要不断更新企业的数据字典,及时更新数据格式,以便及时发现数据
质量问题,提高企业数据的准确度和可靠性。
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