文件名称：数据质量问题分析-vhdl实现边沿检测技术
文件大小：1.05MB
文件格式：PDF
更新时间：2024-07-21 10:09:54
数据治理
（2）数据质量管理方针 为了改进和提高数据质量，必须从产生数据的源头开始抓起，从管理入 手，对数据运行的全过程进行监控，强化全面数据质量管理的思想观念，把这 一观念渗透到数据生命周期的全过程。数据质量问题是影响系统运行、业务效 率、决策能力的重要因素，在数字化时代，数据质量问题影响的不仅仅是信息 化建设的成败，更是影响企业降本增效、业务创新的核心要素，对于数据质量 问题的管理，深度执行的总体策略“垃圾进，垃圾出（garbage in，garbage out）”，采用事前预防控制、事中过程控制、事后监督控制的方式进行数据质 量问题的管理和控制，持续提升企业数据质量水平。 （3）数据质量问题分析 关于质量问题的分析，笔者推荐采用经典的六西格玛（缩写：6σ 或 6Sigma），六西格玛是一种改善企业质量流程管理的技术，以“零缺陷”的完 美商业追求，以客户为导向，以业界最佳为目标，以数据为基础，以事实为依 据，以流程绩效和财务评价为结果，持续改进企业经营管理的思想方法、实践 活动和文化理念。六西格玛重点强调质量的持续改进，对于数据质量问题的分 析和管理，该方法依然适用。 四、基于 DMAIC 模型的数据质量分析 根据六西格玛的 DMAIC模型，我们可以将数据质量分析定义为五个阶段：