数据质量管理

　　1.管理策略

　　在信息系统的建设过程中，应建立科学有效的数据质量管理人员体系，将数据质量管理以制度化、规范化的方式落实到数据生成、传递和使用的各个过程和人员之中。

　　（1）领导要重视信息化建设中数据的重要性和问题的迫切性，充分认识到数据质量对学校各项工作开展的作用，把数据质量的改善问题作为一项战略性任务来对待。

　　（2）从整体上进行全面数据质量管理：建立完善的数据质量管理制度，确定数据质量管理的流程；建立完善的数据认责制度，确保数据在每个环节的质量；建立一套稳定的数据质量检测体系，从而使及时地发现数据质量问题；

　　（3）成立专门组织负责数据管理工作，责任人落实到各个系统业务主管，制定数据质量标准与规范，开展数据质量监控，如果发现有质量问题及时通报，从而保障数据质量改进的有效推行。

　　（4）提升信息系统管理和操作人员的技术水平，保证基础数据采集阶段的数据质量。同时，在数据采集时尽量采用“第一手”录入原则，让有相关信息本人进行修正完善，不经过管理员“二手”录入，减少数据错误。

　　2.技术手段

　　对数据从获取、共享、维护、应用的每个阶段， 采用信息技术，提升数据质量。

　　（1）数据获取阶段，加强各业务系统在数据录入时的格式、非空等数据校验，保障数据录入的完整性、准确性和惟一性；

　　（2）数据共享阶段，构建数据中心，规范管理主数据，并对外部系统提供统一的、开放的、标准的调用接口，进而保障各业务系统中主数据的一致性、完整性、实时性、安全性和准确性。

　　（3）数据维护阶段，可采用信息技术开展数据质量规则识别、数据质量检测、提交质量报告和数据质量问题处理等一系列活动，此过程是个循环管理过程，只有形成一个有效的数据质量管理的改进闭环，才能发现问题及早纠正问题。最大化利用数据资源。

　　（4）数据应用阶段，搭建数据仓库，在基础数据采集后及时对数据进行数据抽取、转换和清洗等预处理，避免数据“污染”的衍生和扩散，同时确保基础数据的可用性质量。

　　研究与应用

　　上海财经大学在经过多年信息化的建设，已经完成了教学、学生、人事、科研、财务、资产等业务系统的建设，积累了大量的数据，在系统实施过程中，发现某些数据质量问题对系统运行、数据集成、数据分析产生了影响，因此，为提升数据质量，学校采取的措施如下：

　　1.搭建数据质量管理组织架构

　　2008年上海财经大学构建了数据质量管理组织体系。体系核心为校领导，负责数据质量全面管理与控制；信息化办公室负责数据质量管控的具体执行，负责在技术层面对数据质量进行控制与监管，例如制定数据标准、开展数据质量检测、保障数据安全等；各院系部门IT关键岗位及系统管理人员负责梳理与确定业务规则，及时处理相关业务系统的数据问题；系统终端用户负责在源头上保障系统的数据录入质量。

图1 数据质量管理组织架构