如何构建企业数据质量管理体系

众所周知，"用数据说话 "是数据质量管理的基本理念。企业可以依靠数据来解决质量管理问题，知道哪些细节需要进一步改进。因此，要想做好数据质量管理工作，首先要建立数据质量管理体系，然后充分利用数据质量管理体系做好数据质量管理工作。因此，本文将重点介绍什么是数据质量管理、为什么要开展数据质量管理以及如何建立合格的数据质量管理体系。

众所周知，"用数据说话 "是数据质量管理的基本理念。企业可以依靠数据来解决质量管理问题，知道哪些细节需要进一步改进。因此，要想做好数据质量管理工作，首先要建立数据质量管理体系，然后充分利用数据质量管理体系做好数据质量管理工作。因此，本文将重点介绍什么是数据质量管理、为什么要开展数据质量管理以及如何建立合格的数据质量管理体系。

一、什么是数据质量管理

数据质量管理（DQM）是指在数据生命周期的各个阶段，包括规划、获取、存储、共享、维护、应用和销毁，对可能出现的数据质量问题进行识别、测量、监控和预警的一系列管理活动。并通过改善和提高组织的管理水平来进一步提高数据质量。

二、企业数据质量管理制度的意义
企业数据质量管理体系可以从以下五个方面保证数据质量，真实反映过程质量，从而降低质量成本，大幅度提高产品的合格率。
1. 确保数据的及时性。主要是指数据提取、传输、转换、加载和呈现的及时性。时效性涉及到数据处理的各个环节。我们一般考虑两个方面，一是接口数据是否能及时提取。第二是性能层是否能及时呈现。
2. 保证数据的完整性。完整性是指索引数据的完整性，它描述的是数据元素、元素属性和元素关系是否存在，主要包括实体缺失、属性缺失、记录缺失以及主外键所引用内容的完整性。
3. 确保数据的一致性。一致性是指原始数据，即文件接口和传入的数据记录数量是否一致。
4. 4.确保数据的有效性。有效性是指对数据的维护足够严格，以满足分类指南的验收要求。
5. 5.确保数据的及时性。时效性是指一个或多个数据项目在要求或规定的时间内可获得的程度。

三、如何构建合格的数据质量管理体系
1. 数据收集
数据收集是指通过各种途径获得项目所需的信息。其目的是对收集到的数据进行分析，确定要采取的改进措施，为建立企业数据质量管理体系提供所需的数据。收集的数据类型如下。
用于分析的数据。分析数据是为了掌握和分析现场情况而收集的数据，如零件尺寸波动的幅度、机器事故的频率和严重程度等。
检查数据。这是为了检查收到和交付的物品是否符合标准而收集的数据。在全面检查的情况下，将每个项目的测量数据与标准进行比较，以确定质量是否合格。在批量检验的情况下，通过测量样品得到的结果来确定该批次是否合格。
用于管理的数据。收集管理数据，掌握过程生产的波动范围。这些数据用于判断过程生产是稳定的还是不正常的。该数据还用于进一步分析异常的原因，并制定措施防止其再次发生。
2. 实时数据分析
数据分析是组织有目的的收集和分析数据的过程，用于计算机化。其目的是将收集到的数据通过加工、组织和分析转化为信息，从而将隐藏在大量看似混乱的数据中的信息集中、提取和提炼出来，从而找出研究对象的内在规律。一方面是发现问题，找到问题的根源，最终通过切实可行的办法解决问题；另一方面是在分析以往数据的基础上，总结出发展趋势，为质量管理决策提供支持。