2024智慧民航数据治理规范数据质量.pptxVIP

2024智慧民航数据治理规范数据质量本演示文稿将探讨2024智慧民航数据治理规范中关于数据质量的关键原则和最佳实践。作者：

数据质量的定义和重要性数据质量的定义数据质量是指数据的准确性、完整性、一致性、及时性、有效性和可靠性等属性。它反映了数据符合预期用途的程度。数据质量的重要性高质量的数据是智慧民航建设的基础，它可以提高决策效率、提升服务质量、降低运营成本、促进创新发展，最终实现智慧民航的目标。

民航行业数据质量管理现状数据来源数据质量问题航班计划航班延误、取消、变更数据不准确航班运行飞行时间、燃油消耗数据偏差旅客信息乘客姓名、护照号码、联系方式错误行李信息行李丢失、损坏数据缺失航空安全航空安全事件数据收集不完整

数据质量管理的典型挑战数据缺失数据缺失会导致分析结果不准确，甚至无法进行分析。数据格式不一致不同的数据源可能使用不同的格式，导致数据无法统一处理。数据重复重复数据会导致分析结果失真，浪费存储空间和计算资源。数据过时数据过时会导致分析结果与实际情况不符，影响决策的准确性。

数据质量管理的主要原则准确性数据必须真实可靠，与实际情况相符。完整性数据应完整无缺，不缺失任何重要信息。一致性不同来源的数据应保持一致，避免冲突和矛盾。相关性数据应与业务需求相关，能有效支持决策和分析。

数据采集和处理的标准化统一数据标准制定统一的数据标准，确保所有数据源和处理流程使用相同的定义、格式和编码。例如，定义日期格式、时间格式、数据类型等等。数据质量校验在数据采集和处理过程中实施严格的数据质量校验，确保数据的准确性、完整性和一致性。例如，验证数据是否符合预设的范围、格式和规则。数据清洗和转换对数据进行清洗和转换，消除数据中的错误、重复和缺失值，确保数据的一致性和质量。例如，使用数据清洗工具去除重复记录、处理缺失值等等。数据元数据管理建立完善的数据元数据管理体系，记录数据的来源、定义、格式、质量指标等信息，以便追踪数据溯源和管理数据质量。

数据存储和传输的安全性数据加密采用先进的加密技术，确保数据在存储和传输过程中的机密性。访问控制实施严格的访问控制机制，限制对敏感数据的访问权限。安全审计定期进行安全审计，监控数据存储和传输的安全情况。

数据校验和清洗的标准1完整性校验确保数据字段完整，无缺失值。2一致性校验验证数据是否符合预设的规则和标准。3有效性校验检查数据是否在合理范围内，排除异常值。4重复性校验识别并去除重复的数据条目。

数据应用和分析的可信度数据准确性确保数据来源可靠，并进行必要的验证和清洗，以确保数据准确性。分析方法采用科学合理的分析方法，并进行必要的模型验证和评估，以确保分析结果的可靠性。安全保障建立完善的数据安全和隐私保护机制，以确保数据在应用和分析过程中的安全性和可信度。

数据资产的生命周期管理1数据采集从各种来源收集数据，例如传感器、数据库和应用程序。2数据清洗识别并纠正数据中的错误，例如重复项、缺失值和不一致性。3数据存储将数据存储在安全的数据库中，以确保其可访问性和完整性。4数据分析使用数据分析技术，以提取有价值的见解和信息。5数据应用将数据用于决策、优化流程和开发新产品和服务。6数据归档将不再需要的数据存档，以满足合规和审计要求。

数据质量控制的持续监测实时监控建立实时监控系统，及时发现数据质量问题，并进行快速响应和处理。指标分析定期进行数据质量指标分析，评估数据质量状况，并针对性地制定改进措施。

数据治理组织架构的建设跨部门协作建立包含各业务部门、信息技术部门和数据分析部门的跨部门协作机制，确保数据治理的有效性。职责分明明确数据治理委员会、数据管理部门、数据安全部门等各部门的职责范围，避免角色重叠和责任缺失。

数据治理角色和职责的明确数据治理委员会负责制定数据治理策略、审阅数据质量标准并监督执行情况。数据管理员负责数据质量的日常管理，包括数据采集、清洗、校验和监控。数据分析师负责使用高质量数据进行分析和建模，为决策提供支持。数据安全员负责保障数据安全，包括数据访问控制、加密和备份。

数据政策和标准的制定数据安全策略定义数据访问权限，并实施安全措施，以防止未经授权的访问、使用或披露数据。数据质量标准建立明确的数据质量指标，并制定评估和改进数据质量的流程。数据共享规范制定数据共享的流程和指南，以确保数据在不同部门之间安全可靠地共享。

数据质量管理的流程优化1持续改进定期评估流程效率和质量2流程自动化利用工具和技术提升效率3标准化建立明确的流程和规范

数据资产的元数据管理1数据描述记录数据资产的名称、来源、类型、格式、结构等基本信息，方便理解和识别数据资产。2数据质量追踪数据质量指标，包括准确性、完整性、一致性、时效性等，评估数据质量状况。3数据关系记录数据资产之间的关联关系，例如数据依赖、数据流向等，提高数据管理效率