探讨数据质量管理的未来发展

龙源期刊网 探讨数据质量管理的未来发展作者：彭健恩 来源：科技资讯2017年第29期摘要：数据质量管理是信息系统管理的重要内容之一，决定一个信息系统项目的成败， 良好的数据质量有助于得出正确的企业决策信息，正确的企业决策信息能帮助企业在激烈的市 场竞争中突围而出。本文先简单介绍数据质量管理和目前数据管理方法，再从如何解决现今数 据质量管理中存在问题阐述了笔者对于数据质量管理的未来发展方向数据质量认证的探 讨。关键词：数据质量管理数据质量标准数据质量认证未来发展中图分类号：F22文献标识码：A文章编号：1672-3791 (2017) 10 (b) -0242-03数据质量管理(Data Quality Management,是指对数据从计划、获取、存储、共享、维 护、应用、消亡生命周期的每个阶段里可能引发的各类数据质量问题，进行识别、度量、监 控、预警等一系列管理活动,并通过改善和提高组织的管理水平使得数据质量获得进一步提 高。数据质量管理是螺旋上升管理过程,其最终目标是通过提升数据可靠性来提升数据使用价 值,并最终为企业获得经济效益。目前数据质量管理常用MTC-DQM来做数据质量管理，其方法与步骤如下所述。熟悉六西格玛管理的人应该知道,六西格玛强调以事实驱动管理,但事实必须以数据来支 撑。反映到六西格玛管理方法，MTC-DQM 推荐采用十步数据质量管理方法，见图1。总的来说就是通过不断对数据循环检查整改纠正数据错误、改善数据错误管理措施，最终 使数据质量螺旋上升。现今1数据质量管理中存在的常见问题目前大多数企业采用MTC-DQM来做数据质量管理，其实质是做数据质量控制管理，管理思路是通过技术手段寻找出问题然后整改，然后通过改善管理，最后使数据质量“完美化”， 这样的管理方法较适合于信息系统刚开始进行数据质量管理的阶段，随着信息系统的数据质量 不断改善达到一个较高水平的时候就会存在以下问题。1)数据质量控制缺乏统一数据质量标准管理。