数据质量工程实践学习笔记(2)—基本概念(上)

2020-10-16 07:00 浏览量:291

01

信息质量框架

 
 

信息质量框架为理解信息质量的组成部分提供了一个逻辑结构,可以帮助理解造成信息质量问题的复杂环境

  • 框架包括7个组成部分
    • 企业目标/战略/问题/机遇(为什么):所有行动和决策都应由企业目标及战略驱动,信息应该总是以“为什么这对业务重要”这一问题开始
    • 信息生命周期(POSMAD,小编认为本书中的信息生命周期与DMBOK中提到的数据生命周期相通,但不完全相同):
      • 规划(Plan):确定目标、规划信息结构、制定标准和定义、对应用软件、数据库、流程、组织等进行建模、设计和开发
      • 获取(Obtain):以某种方式获取数据和信息,如通过创建记录、购买或加载外部文件
      • 存储和共享(Store and Share):保存和使用数据,它们可以以电子形式存储在数据库或文档中,也可以以纸质形式放置在档案柜中
      • 维护(Maintain):更新、变更、操作、清洗、转换数据,匹配和合并记录等
      • 应用(Apply):检索数据,使用信息,如完成交易、形成报告、辅助决策、驱动流程自动化等
      • 报废(Dispose):信息归档或数据(记录)删除
    • 基本要素
      • 数据(是什么):企业感兴趣的已知事实或其它事项
      • 流程(怎么做):涉及数据或信息的那些功能、活动、行动、任务或程序
      • 人员和组织(谁来做):影响或使用数据、与信息生命周期的任一阶段过程密切的相关组织、团队、角色、职责或个人
      • 技术(怎么做):用于存储、共享、或操作数据的表格、应用软件、数据库、文档、程序、代码或媒体
    • 交互矩阵:说明信息生命周期各个阶段与数据、流程、人员、和组织以及技术等基本要素之间的相互作用(感觉与ZACHMAN相通)

 

  • 位置(在哪里)和时间(什么时间以及多长时间)
  • 广义影响要素,专指影响信息质量的其它要素
    • 需求和约束:企业必须完成的职责以及支持企业完成这些职责的能力所需信息,包括业务、技术、法规、合同、规划、内部政策、私密性、安全性、规章等
    • 职责:可说明性、职权、管治、统管、所有权、动机和收益
    • 提高和预防:根本原因,持续提高、监测、度量、目标(感觉与戴明质量环相通)
    • 结构和含义:提供数据的上下文背景,以便理解他们的含义并确定他们的最佳用途,定义、背景、关系、标准、模型、元数据、参考数据、语义、分类系统、本体与层次结构。
    • 沟通:认知、影响范围、培训和文档资料
    • 变更:变更管理及相关影响、组织变更管理、变更控制
  • 文化和环境:企业的态度、价值观、习惯、影响员工工作和行为方式的条件

 

02

信息生命周期

 
 
  • 如资金、存货、设施、人员是资源一样,信息也是一种资源,并且对执行业务过程和达到业务目标必不可少。为了充分使用它并从中获益,在整个生命周期中都应该对其进行适当的管理。
  • 了解价值、成本、质量与信息生命周期的关系非常重要:
     
    • 信息生命周期的所有阶段都有成本
    • 只有资源被应用时,公司才能从中得到价值,如果信息是被知识型员工所需求且应用时是有效的,则对公司是有帮助和有价值的。相反则会有负面影响
    • 数据质量受生命周期所有阶段中行动的影响
    • 将信息看成一种资源,能够决定其成本和对企业的价值
  • 鉴于只有在企业想使用信息时,才会真正去关心信息这一现实情况。理想状态下,为了得到所需的高质量信息,成本应该分布于生命周期的所有阶段。但现实是不可能一次做所有的事,同时处理生命周期的所有阶段是不现实的,也是不可行的。应尽可能了解每个阶段所发生的事情,密切关注信息在每一个阶段是如何被管理的,以便在决定投资信息资源时做到心中有数

 

_

对企业收益能力和生存能力有一个经济学公式,当由一种资源获取的利润大于由规划、获取、维护、和报废产生的成本时,就产生了经济价值

——Larry English

 

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  • 信息是可重复的利用资源,与其他资源相比,其中一个主要区别在于信息是可重复利用的,使用时不会被消耗掉。这种区别非常重要:
    • 质量是关键性的,如果信息是错误的,它将在一次又一次地使用中产生负面结果并且每一次使用,劣质信息将使企业付出更大的代价或损失更多的收益(大概这就是档案人员总是强调“原件”意识的初衷吧)
    • 信息被使用的越多,其价值增加的越多,在信息生命周期中已经耗费很多成本,但这通常是不增加的成本,信息可以以其他方式来帮助企业获得收益
  • 信息的生命周期可以进一步结合企业组织机构、信息应用方式、角色等了解数据正在发生什么,进而发现数据质量问题

 


  

来源:企业数字档案与数据治理

作者:athrun

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