遠光集團數據質量管控系統，主要幫助企業各級管理人員對業務系統運行期間產生的業務數據進行質量管控。該系統提升了業務數據的完整性、及時性、有效性和一致性。同時，也為集團在多單位實施業務系統時，解決了數據上線過程中填報進度失控、質量參差不齊、數據不足與錯亂、業務標準未履行等問題。最終，通過運用標準化的數據質量規範，實時監控，線上考評，強化數據質量事中控制，事後評價，降低因數據問題給企業造成的損失，提升決策分析依據的準確性和實用性。
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管理要求
如何提升企業信息化系統數據質量？
隨著企業信息化建設的全面開展，信息化水平的進一步提高，隨之而帶來的是一系列不斷積累的數據質量問題，例如：屬性缺失、數據不完整、數據處理不及時、數據不準確、數據重複、數據屬性不一致等，從而影響數據信息不可靠，導致信息化建設效果不理想、決策出現偏差。
如何增強業務數據質量的管控能力？數據質量的好壞直接關係信息的準確性，關係企業的信息化成敗，也影響企業的生存和競爭能力。因此建立有效的數據質量管理規範，數據質量監督手段和工具，治理方法和過程，考評機制，是數據質量管控的必要內容。
功能簡介
質量規範管理：本功能實現對數據質量相關規範的制定、審核、發布的流程管理以及經驗庫管理。幫助企業在業務系統建設初期統一規劃數據標準、數據模式，強化數據質量事前管理。同時在數據質量管控過程中以質量管理規範為依據開展數據監控、質量評價，並不斷提煉、總結數據質量問題及解決方法，積累並擴充問題處理經驗庫，提升管控專業化程度。
體系構建：依據發布的數據質量管理規範，構建以業務系統為依託的數據監控體系、質量評價體系，將質量管理規範轉換成監控規則、評價指標、評價標準，強化數據質量體系的標準化管理。
數據監控：對企業業務系統運行的各類數據開展動態、實時監控，及時發現數據不準確，不完整，不及時，不一致等異常，並以郵件、簡訊、桌面預警等多種方式進行智慧型預警，幫助企業有效掌控數據風險。
整改跟蹤：及時驅動業務系統或相關人員整改數據異常，發起整改流程，全程跟蹤整改情況，並對整改結果執行線上驗證，從而全面提升整改效果。
質量評價：對企業自身或內部單位進行數據質量考核，評價各單位數據治理情況，通過質量評比督促各單位提升數據管理水平。
質量報告：根據數據監控結果、質量評價結果、數據質量改進措施、改進結果等自動生成質量管理報告，方便領導快速了解數據質量管理狀況。
典型套用
1.統一規劃數據質量標準
數據質量管理階段前移，在系統建設初期即進行數據質量管理規劃，建立相應的標準，並以此為依據開展業務系統的實施上線工作。
例如：在資金業務信息化之前，首先運用數據質量管控系統中的質量規範管理功能，制定資金業務數據質量管理規範，統一業務的處理規範、數據標準、數據模式等，並設定流程對規範的制定、審核、發布等執行層層審批，以確保資金業務數據質量管理規範的科學性、合理性，最終發布已經定稿的資金業務數據質量管理規範。
資金管理系統實際上線時，即可按照統一的數據標準進行系統建設，減少或避免因業務架構、數據顆粒度、數據表現形式等的不一致而造成的數據質量問題，從源頭上控制數據質量風險，降低資金管理系統的建設及維護成本。
遠光集團數據質量管控系統2、實時監控數據風險
實時監控業務系統運行的各類數據，及時發現並整改數據異常，完善業務系統運行機制。監控範圍包括但不僅限於下述內容：
遠光集團數據質量管控系統例如：企業規定年度預算信息必須及時、完整、準確地進行管理維護，為了防止年度預算缺少關鍵欄位信息（如預算項目編碼、工程項目編碼、申請預算數、實際預算數），不僅需要制定相關制度檔案進行規範，還需應運用數據監控功能線上監控年度預算信息，及時發現異常。假設預算管理系統中的年度預算的“工程項目編碼”為空，說明其不符合管理要求，系統將自動提醒相關人員進行整改，並推動其分析異常原因，制定預算管理流程最佳化措施，降低同類異常反覆發生的幾率。
遠光集團數據質量管控系統3、科學評價數據質量
企業可建立數據質量評價標準，對數據質量狀況開展科學、合理的自評或他評工作，促使數據質量形成良性的改進循環。
例如：某集團公司統一在所有下屬單位實施財務管控系統，為了確保上線進度或解決系統運行後各單位數據質量參差不齊的問題，可以套用數據質量管控系統的質量評價功能，建立本單位集團對賬率、存貨購銷協同覆蓋率、憑證集成率、電子支付比率、固定資產設備資產聯動率、目錄電價必填信息完整性、輸變電設備資產對應率、年度預算發布信息準確率等的評價體系及標準，對其下級單位財務管控系統的數據質量進行全面評價。通過考核通報機制，可有效敦促各單位在系統建設及運行期間充分重視數據質量管理效果，及時開展質量自評工作，快速解決數據不足、數據錯亂、業務標準未履行等異常，提升信息化系統的整體數據質量。
遠光集團數據質量管控系統套用價值
1.輕鬆實現業務系統實施線上督查
幫助集團在多單位實施業務系統時，解決數據上線時進度失控、質量參差不齊、數據不足與錯亂、業務標準未履行等問題，提高企業信息化系統的建設質量。
2.提升業務系統數據質量
通過數據質量事前控制、數據風險實時監控、數據異常及時整改，以及建立有效的數據質量更新維護機制。幫助企業提升業務系統運行過程中產生的數據質量，提高數據價值，從而提升決策分析數據的準確性和實用性，為提高企業的管理水平打下良好的信息化基礎。
3.增強業務數據管控能力
建立集團數據質量評價與考核標準，並以此為依據對各個單位的數據質量開展評價、考核與質量問責。通過對集團多單位的數據質量評價，促進數據提升，建立數據質量標桿，形成良性的數據質量改進循環，從而增強集團對下級單位的數據質量的管控能力。
政策指引
隨著信息化建設發展，數據作為組織最具價值的資產之一，越來越被關注和重視，數據信息安全、數據質量的管控工作逐漸被各行各業提上管理工作的重要日程。
- 國信辦〔2006〕5號 《關於開展信息安全風險評估工作的意見》中提到：
（一） 信息安全風險評估就是從風險管理角度，運用科學的方法和手段，系統地分析網路與信息系統所面臨的威脅及其存在的脆弱性，評估安全事件一旦發生可能造成的危害程度，提出有針對性的抵禦威脅的防護對策和整改措施。
（二） 信息安全風險評估工作要按照“嚴密組織、規範操作、講求科學、注重實效”的原則開展。要重視和加強對信息安全風險評估工作的組織領導，完善相應的評估制度，形成預防為主、持續改進的信息安全風險評估機制。
（三） 信息安全風險評估作為信息安全保障工作的基礎性工作和重要環節，應貫穿於網路和信息系統建設運行的全過程。在網路與信息系統的設計、驗收及運行維護階段均應當進行信息安全風險評估。
（四） 重視信息安全風險評估核心技術、方法和工具的研究與攻關，積極開展信息安全風險評估的培訓與交流。加強信息安全風險評估工作的組織領導。
二、中國科學院數據套用環境建設與服務項目組，在2009年發出了《數據質量管理規範》徵求意見稿。《意見稿》規範了數據質量管理定義、範圍，闡述了數據質量基本原理、數據質量識別、評價、控制及報告。這一標準適用於各種類型和規模的企業,可作為企業在數據質量管理工作中學習和借鑑的依據。
