范文一:数据质量对主数据管理的重要性
我们都熟知很多大型组织数据质量差的情况。例如,你知道发送给你的信件和账单上,你的姓名有多少种拼写错误的版本吗,
这种问题的出现有几个根本原因。首先,公司的数据质量存在基本问题。人们总是会对激励做出反应,做数据录入的人并不是组织中最高薪的人。如果他们做销售,他们会关心你的信用卡消费明细,因为否则的话他们不会得到支付佣金,但是其它关于你的信息可能就不会太吸引他们了。
但是,一旦获取了数据,新的问题就出现了。数据过时的很快:根据美国人口普查局的数据显示,在美国每年有15%的人群变更地址(在英国这个数值大约是11%)。对于你打交道的所有公司和政府部门,有多少会及时更新你的个人数据,
当然,在这里我们是在谈论纯数据质量问题,也就是地址记录正确还是错误。在大公司和数据占重要地位的情况下会有更多潜在问题。根据我的公司2008年的一份“信息差异”调查,平均来看,大公司有六套不同的系统来保存设想中的客户主数据,平均有九套生产数据,有13%的参与调查者有100套以上的数据来源。没有人打算把这一团混乱的情况暴露出来,但是大部分大型公司都有成打的甚至有上百套独立的应用(这更切合实际的情况),从ERP到销售协力自动控制,从供应链到营销等等各种系统,大量的电子表格推动了许多公司。
当新应用部署时,从手工台账、电子表格或者从其它一些现存的信息来源提取信息是很常见的事情。理想情况下可能会有合适的维护界面,但是更可能是一次性数据导入,随着时间推移这些来源会开始慢慢分离,因为它们是独立维护的。
即便这种问题可以避免,但是对于收购其他公司的公司,合并过来的计算机系统是不可能魔术般地一夜之间完成整合;一次整合可能会花上几年时间。对于一年要做许多收购的全球化公司,我们不难看到,即使是最纯粹最完备的技术架构也会很快出现不一致数据的问题。
走进主数据管理
该是主数据管理(MDM)登场的时候了。它基本上不是一个新话题,但是在过去几十年来,人们开发了那么多种技术,为管理主数据(区别于传统数据)提供了专门的集线器。这种思路考虑,这些集线器可以提供单一的授权的主数据源,给需要信息的其它系统。然而,主数据管理基本还处在初生期,甚至还未进入青少年期,相对来讲只有很少部分公司能够完整地在整个企业范围内和所有数据领域范围内成功实施主数据管理。
比较明确的一点是,主数据策略和数据质量是密切相关的。在2010年的信息差异调查报告中,参与调查者表示他们10%的主数据管理项目有数据质量活动的预算,而实际花费平均值为30%,是他们估算预期的三倍。随着时间推移,许多主数据管理供应商都充分意识到了这一点。
数据质量市场
在一开始的时候,很少有供应商集成数据质量产品,大部分可选的“合作伙伴”都是与数据质量供应商约定的,比如Trillium和Address Doctor(已经被Informatica公司收购)。数
据质量市场一直有一个围绕处理客户名称和地址的问题,许多供应商擅长处理本地邮政地址,但是很少有供应商能提供有效的输入给其它数据领域,比如产品或资产数据。
这种领域比客户姓名和地址更复杂,结构化程度更低。所以以众所周知的算法应用简单规则的方式就更难执行了,比如“Soundex”和“Levenshtein”可以被应用于客户数据。相对而言,很少有数据质量供应商在客户数据上迷失,尽管有一些供应商(比如:Datactics公司,Inquera公司和已经被甲骨文公司收购的Silver Creek公司)是专门做产品数据的。
我认为这种集成会走的更远。虽然不考虑主数据管理也可能执行数据质量项目,但是反过来就不一定了:每个主数据项目必须有数据质量组件。如果你不这么认为,你的公司很快就会发现数据质量工作会消耗掉你主数据管理预算的巨大部分。这是因为数据质量的状况总是比人们预想的要糟糕——我从没有看到一个主数据管理项目的数据质量比预期的要更好。
对于主数据管理软件供应商来说,更重要的应该是考虑数据质量如何可以无缝地嵌入到他们的软件中,尤其是关于如何处理比客户姓名和地址更进一步的数据质量。市场上有大量数据质量供应商,所以有许多合作伙伴和并购机会,但是不固定的合作关系对于目前环境来讲并不是什么好事。
从企业的视角来看,这意味着数据质量为主数据管理项目的核心部分,你需要在评估软件和规划项目时考虑它,研究供应商提供了哪些数据质量功能,集成性能好不好,在你的特定数据环境下运行情况如何。
如果你的主数据管理项目主旨是围绕产品、资产或者金融数据的话,供应商提供的客户数据匹配算法演示不能说明什么。最重要的是,要为你项目中的数据质量组件留出充足的资源。
下面是诗情画意的句子欣赏,不需要的朋友可以编辑删除!!
谢谢!!!!!
1. 染火枫林,琼壶歌月,长歌倚楼。岁岁年年,花前月下,一尊芳酒。水落红莲,唯闻玉磬,但此情依旧。
2. 玉竹曾记凤凰游,人不见,水空流。
3. 他微笑着,在岁月的流失中毁掉自己。
4. 还能不动声色饮茶,踏碎这一场,盛世烟花。 5. 红尘嚣 浮华一世转瞬空。
6. 我不是我 你转身一走苏州里的不是我 。
7. 几段唏嘘几世悲欢 可笑我命由我不由天。
8. 经流年 梦回曲水边 看烟花绽出月圆。
9. 人生在世,恍若白驹过膝,忽然而已。然,我长活一世,却能记住你说的每一话。
10. 雾散,梦醒,我终于看见真实,那是千帆过尽的沉寂。
11. 纸张有些破旧,有些模糊。可每一笔勾勒,每一抹痕迹,似乎都记载着跨越千年万载的思念。
12. 生生的两端,我们彼此站成了岸 。
13. 缘聚缘散缘如水,背负万丈尘寰,只为一句,等待下一次相逢。
14. 握住苍老,禁锢了时空,一下子到了地老天荒
15. 人永远看不破的镜花水月,不过我指间烟云 世间千年,如我一瞬。
16. 相逢一醉是前缘,风雨散,飘然何处。
17. 虚幻大千两茫茫,一邂逅,终难忘。相逢主人留一笑,不相识,又何妨。
18. 天下风云出我辈,一入江湖岁月催;皇图霸业谈笑间,不胜人生一场醉。
19. 得即高歌失即休,多愁多恨亦悠悠,今朝有酒今朝醉,明日愁来明日愁。
20. 直道相思了无益,未妨惆怅是清狂。
21. 看那天地日月,恒静无言;青山长河,世代绵延;就像在我心中,你从未离去,也从未改变。
22. 就这样吧,从此山水不相逢。
23. 人天自两空,何相忘,何笑何惊人。
24. 既不回头,何必不忘。 既然无缘,何须誓言。 今日种种,似水无痕。 明夕何夕,君已陌路。
25. 有缘相遇,无缘相聚,天涯海角,但愿相忆。有幸相知,无幸相守,苍海明月,天长地久。
26. 相见得恨晚,相爱的太慢,进退让我两难。缘过了远分,缘过了聚散,是否回头就能够上岸
27. 天凉了,凉尽了天荒 地老了,人间的沧桑,爱哭了,这么难舍 心都空了,想放不能放。天亮了,照亮了泪光 泪干了,枕边地彷徨
28. 心微动奈何情己远.物也非,人也非,事事非,往日不可追
29. 渺渺时空,茫茫人海,与君相遇,莫失莫忘。
30. 如果换我先开口,日子是否还一样细水长流
31. 也许是前世的姻 也许是来生的缘 错在今生相见 徒增一段无果的恩怨
32. 人道海水深,不抵相思半。海水尚有涯,相思渺无畔。
33. 醉眼看别人成双作对,
34. 无人处暗弹相思泪。
35. 终于为那一身江南烟雨覆了天下,容华谢后,不过一场,山河永寂。 36. 千秋功名,一世葬你,玲珑社稷,可笑却无君王命。
37. 凤凰台上凤凰游,负约而去,一夜苦等,从此江南江北,万里哀哭。 38. 嗟叹红颜泪、英雄殁,人世苦多。山河永寂、怎堪欢颜。 39. 风华是一指流砂,苍老是一段年华。
40. 夜雨染成天水碧。有些人不需要姿态,也能成就一场惊鸿。 41. 你要记得,紫檀未灭,我亦未去。
42. 谁在岁月里长长叹息。
43. 汉霄苍茫,牵住繁华哀伤,弯眉间,命中注定,成为过往。 44. 红尘初妆,山河无疆。 最初的面庞,碾碎梦魇无常,命格无双。 45. 江南风骨,天水成碧,天教心愿与身违。
46. 山河拱手,为君一笑 。
47. 如是颠簸生世亦无悔。
48. 荏苒岁月覆盖的过往,白驹过隙,匆匆的铸成一抹哀伤。 49. 那被岁月覆盖的花开,一切白驹过隙成为空白。
50. 褪尽风华,我依然在彼岸守护你。
51. 那些繁华哀伤终成过往,
52. 请不要失望,平凡是为了最美的荡气回肠。
53. 你的路途,从此不见我的苍老。
54. 长歌当哭,为那些无法兑现的诺言,为生命中最深的爱恋,终散作云烟。 55. 随你走在天际,看繁花满地。
56. 我自是年少,韶华倾负。
57. 你要记得,那年那月,垂柳紫陌洛城东。
58. 苍茫大地一剑尽挽破,何处繁华笙歌落。 59. 寄君一曲,不问曲终人聚散。
60. 谁将烟焚散,散了纵横的牵绊;听弦断,断那三千痴缠。61. 清风湿润,茶
烟轻扬。重温旧梦,故人已去。
1. 水滴虽小,却可以折射出太阳的光彩。
2. 梦落三千尺愁深似海,繁华遗落散满地。记忆轮回里,我举杯,在奈何桥上
满口饮尽。
3. 人生没有轮回,就像花,人活一世,花开一季、人生如花,花似梦。
4. 生活的苦涩和美好给了我对人生的领悟,如今,千山万水走遍,我发现自己再也不愿离开文学的蓝天,再也不愿离开那个让我痴迷的文学舞台。
5. 在烟雨红尘中,轻拾季节花瓣飘落的音符,组成美妙曲符,然后,倚在时光的路口,撷一缕明媚,许自己一份唯美的怀想,与快乐、浪漫相约,闲淡清欢。
6. 未经历坎坷泥泞的艰难,哪能知道阳光大道的可贵;未经历风雪交加的黑夜,哪能体会风和日丽的可爱;未经历挫折和磨难的考验,怎能体会到胜利和成功的喜悦。挫折,想说恨你不容易
7. 燕子斜飞人家,炊烟零乱,柳絮飘飘,弥漫了山里人家。
8. 这样知解自己的生命即使是心灵空荡我也无所畏惧
9. 中秋之曰不可能岁月明如水,偶然的暗淡,恰似镜子的背后之面,有所缺憾,人生才会是积翠如云的空濛山色。
10. 在经受了失败和挫折后,我学会了坚韧;在遭受到误解和委屈时,我学会了宽容;在经历了失落和离别后,我懂得了珍惜。
11. 曾经盛开的蔷薇,虽经风吹雨打,但和着微风,还有屡屡暗香飘过。
12. 我只希望,不管三年,五年,或是十年以后。某一天,我们相遇,还能相认,你大喊一声,我想死你了。那一刻,我定会泪流满面。我们是朋友,永远的朋友。
13. 最爱的未必适合在一起,相爱是让彼此做自己。
14. 时间断想,时间不断。流逝,像是水,可弯可直,像是风,可柔可刚。
15. 如果说人生是一望无际的大海,那么挫折则是一个骤然翻起的浪花。如果说人生是湛蓝的天空,那么失意则是一朵飘浮的淡淡的白云。
16. 云层雾气,缠着几户古木人家,清新自然,如诗如画。
17. 我喜欢你,只是一个现在;我爱你,却是一整个未来。
18. 夜雨染成天水碧。有些人不需要姿态,也能成就一场惊鸿。
19. 再大的风不会永不停息,在浓得雾不会经久不散,风息雾散仍是阳光灿烂。
20. 牵着时光的衣襟,走进芳菲五月,轻轻地将春光拥入怀中,于一抹素白流韵中,弹奏一曲江南的婉韵,把盏,将似水流年浅斟轻酌。
21. 我穿越轮回而来,在奈何桥相思盈袖,凄然守候。莫落泪,纵若水落三千尺东流,云动八万里西散,我依旧会化身城碟,翩翩起舞跨过奈何桥与你相会。
22. 如果我爱你,我就会理解你,通过你的眼睛去看世界。我能理解你,是因为我能在你身上看到我自己,在我身上也看到了你。
23. 似乎风在转向,送走了缓缓袭来的味道,又将刚刚溜走的风,静静地换回来。
24. 生活告诉我,童话只不过是小孩子幻想的游戏。
25. 人生就像穿着一件长满虱子的华丽睡袍,外表美丽,而内心却充满了干啊和恐慌。
26. 必须用另一种真实方式来代替时光里已经逝去的东西
27. 岁月,依一抹浅香于心间,看年华向晚,闻花香送暖。给时光一个浅浅的回眸;给自己一份微笑从容。沉淀,馨香;念起,温暖。
28. 人生的起起落落间,总会有一些情怀需要安静回味;总会有一些伤痛需要独自体会;总会有一段路需要一个人走;总会有一些事需要坦然面对。
29. 疏影横斜水清浅,暗香浮动月黄昏。
30. 心若没有栖息的地方,到哪里都是在流浪。
31. 今后,我会从尘世中的纷争走出,远离喧嚣,把岁月打磨成诗,让自己的文字静如睡莲,动如涟漪,无论何时都能描绘成美丽的水墨丹青。
32. 全是理智的心,恰如一柄全是锋刃的刀,它叫使用它的人手上流血。——泰戈尔
33. 我们都不擅长表达,以至于我们习惯了揣测。去肯定,去否定,反反复复,后来我们就变得敏感而脆弱。
34. 心心念念的往事、曾经深爱过的人、年少琐碎的过往,它们就像缠绕之间的一阵风,来的缱绻,去的时候让人来不及挽留。
35. 如果在乎的没有那么多,想要的没有那么多,生活便会简单得很多。
36. 在极度的喧嚣中,独自微笑独自平静是憾,落花是美的,淡淡的书香,淡淡的花香,淡淡的馨香。
37. 曾芬芳过的那片土地,幸福的花儿虽早已凋谢,只留下风雨吹打的痕迹。
38. 辗转半世红尘,缘去缘灭,空留满池伤痕。雨花迟落,霜雪纷飞,池水泛冰,已益处月的苍凉。
39. 一条古道,一匹瘦马,一个人影,被落日的余晖缓缓拉长。
40. 我们人生的大幕才刚刚拉启:刀光剑影,英雄本色;是非恩怨,儿女情常。
41. 我们要去流浪,虔诚地定格住每一寸记忆;我们要去成长,潇洒地忘却掉每一条纹路。
42. 嗅着昨日芬芳遗留的气息,寻寻觅觅,仍不见踪迹。邂逅了一场烟火,终还是那般凄凉。迷失的夜晚,点缀了无数颗孤单的星星,不知道那是否有属于我的一颗。
43. 像这样轻飘飘的日子和平平静静的心情,也算是生活中的一种享受吧。
44. 想着远方的你,绝美的笑容,只为你一个人展露,那一泓羞涩的笑容,悄悄。
45. 细碎的声音,如羞涩的蓓蕾,夜暮花影,轻浅六月,寂寂流年,拢一阙清绝,归隐在宋词里。
46. 夕阳沉落在海水深处却不见浪花翻滚,淡淡的只留下一个让人沉思的背影。落雨是晚风中的殇,带着晨曦的翘首滑落最后的伤痕!雨尽含羞,淡抹嫣红!
47. 无影击碎了泪水,岁月在那个光年划下的痕迹原来是一刀一刀地刻在了我的心上。
48. 我收拢了梦想的翅膀,我停却了信念的脚步,却再也作不回曾经的那一天。
49. 我宁愿用尽此生,为那些尘世的硝烟尘雾,潸然泪下,为菩提落花,为世间繁华。
50. 阳光依旧在,我们穿越光影,沿着历史的足迹继续前行,创造美好生活,走向美丽明天!
51. 洋溢着春日的微笑,坚强了外表,却虚伪了内心,脆弱了,是不敢触及的。
52. 也许,就在那一刻里,梦境还在,柔情亦在。
53. 一个人的戏,自己独自导演,诠释精彩。在剧中尽情释放着自己的喜怒哀乐。笑得凄然绝美;哭得肝肠寸断。
54. 但生命中被你刻上痕迹的那些岁月无法抹去。
55. 往事悠然一笑间,不必空忧。我们一路走来,只是为了告别往事,走入下一段风景。倘若让忧伤填补了生命的空白,就真的是亵渎了生命。
56. 人生只有回不去的过去,没有过不去的当下。上帝只会给你过得去的坎,再不好过的生活,再难过的坎,咬咬牙,也就过去了。
57. 我一直以为山是水的故事,云是风的故事,你是我的故事。可是却不知道,我是不是你的故事。
58. 生命并不是一场竞赛,而是一段旅程。如果你在途中一直都试图给他人留下深刻印象,超过别人,那你就浪费了这段旅程。
59. 比如新的朋友新的感情新的思绪我想要知道的
60. 我以为我已经将爱情忘记,将你忘记。可是有一天,我听到一首歌,我的眼泪就出来了。因为这首歌,我们曾一起听过。
61. 忍花开花落,云卷云舒,品人生似棋。
62. 我离开你这一种信仰又会以怎样全新的姿势去面临更深沉的挑战
63. 人生路,路迢迢,谁道自古英雄多寂寥,若一朝,看透了,一身清风挣多少。
64. 只有夕阳站在那里。灵魂像无数的雪花飘过,光明闪烁,渐渐清醒。
65. 终于为那一身江南烟雨覆了天下,容华谢后,不过一场,山河永寂。
66. 荏苒岁月覆盖的过往,白驹过隙,匆匆的铸成一抹哀伤。
67. 忘川水不枯,记忆不散;奈何桥不断,思卿不弃;今夕,彼岸花又放,佳期约又到,我轮回践约而来,等你归来。红尘路上,伊人在否?
68. 十年生死两茫茫,不思量,自难忘,千里孤坟,无处话凄凉,纵使相逢应不识,尘满面,鬓如霜。
69. 天空飘过一朵云,有时是晴,有时是阴。但白昼终归还是白昼。
70. 我知道回不去,但还是会想念会回忆会心疼到无法自拔。
71. 天空不曾留下鸟的痕迹,但是我已飞过、在大地上画满窗子,让所有习惯黑暗的眼睛都习惯光明。
72. 人生首先要是望远镜,看远;再就是显微镜,看细;接下来是放大镜,看透;其次是太阳镜,看淡;最后是哈哈镜,笑看生活。
73. 我不是公主,也不会有等待救赎我的王子。
范文二:2数据治理中的数据质量和元数据管理重要性
数据治理中的数据质量和元数据管理重要性
刘春霞资深工程师议程
数据治理中的数据质量和元数据
数据质量重要性??元数据管理重要性
IBM 解决方案(Information Server)
数据质量和元数据管理–工具
业务术语表(Business Glossary)??洞察数据(Information Analyzer)??规范开发(Fasttrack)
清洗/转换数据(QualityStage/DataStage)??元数据工作台(Metadata Workbench)议程
数据治理中的数据质量和元数据
数据质量重要性??元数据管理重要性
IBM 解决方案(Information Server)
数据质量和元数据管理–工具
业务术语表(Business Glossary)??洞察数据(Information Analyzer)??规范开发(Fasttrack)
清洗/转换数据(QualityStage/DataStage)??元数据工作台(Metadata Workbench)中访问授权信息源 Eclipse项目 Eclipse项目 授权信息源
Glossary 浏 览显示业务 术语层次关 系
户用何任 户用何任 户用何任 户用何任
InfoSphere Business Glossary Anywhere
基于Information Server的数据管治架构图 基于 的数据管治架构图
输入行业数据模型
Exchange Data Structures
Services Oriented Architecture
Rational Data Architect
Information Services Director
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共同的企业词典 分析并建立 源数据轮廓
转换和清洗 映射源数据到 目标模型
Business Glossary
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Information Analyzer
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FastTrack
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DataStage and QualityStage
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Metadata Server and Metadata Workbench
21
互动的跨平台的共享,管理和报表
Information Analyzer
What is it?
用于企业数据源的数据剖析、分析和监控工具 数据剖析 数据质量监控
What does it do?
分析数据源,揭示信息的结构、内容和质量 发现缺失、不准确和不一致的数据贯穿生命周期监控数据质量
Who uses it?
商业和数据分析员、数据质量专员、数据架构师和数据管理员、 数据集成项目领导和实施人员。
Data Profiling: Column Analysis (字段分析)
Domain Values & ValidationData ClassificationData PropertiesFormats
23
Data Profiling: Table Analysis (表分析)
Primary Keys (single or multicolumn)Key Duplicates
24
Data Profiling: Cross Table Analysis (跨域分析)
Foreign Key RelationshipsReferential IntegrityCross-Domain RelationshipsData
Redundancy
25
Data Profiling: Baseline Analysis (时间段对比分析)
Current-to-Prior ComparisonContent & Structural Variation
26
基于业务规则的数据质量分析
结合业务规则作分析 建立关键数据规则,以为开发、部署和评估提供依据。 以业务为动力的规则定义 可定义/修改/重用的规则适用多个数据源,提高使 用价值 。 整体上多种-层面的规则评估 整体上多种 层面的规则评估 以规则、记录和数据源等层面上洞察潜在的数据 质量问题。 仪表盘和报告 支持规则分析。 轮廓分析增强功能 支持对flat file文件定义,指定目标数据细分内容进行分析, 和执行作业调度运行。
27
基于Information Server的数据管治架构图 基于 的数据管治架构图
输入行业数据模型
Exchange Data Structures
Services Oriented Architecture
Rational Data Architect
Information Services Director
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Information Analyzer
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FastTrack
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DataStage and QualityStage
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Metadata Server and Metadata Workbench
28
互动的跨平台的共享,管理和报表
InfoSphere FastTrack
获取设计规范书并且加快从规范书到数 据集成项目的转换功能
获取业务需求用以数据源 到目标的影射 额外提供数据源的分析和 对应的业务术语 自动生成ETL样本作业
FastTrack
益处
加快数据集成的开发 集中管理客户的需求规 范 可在日后审计设计决策
29
跟踪从业务需求到应用开发的过程
单一,集中管理的架构跟 踪从业务需求到开发的整 个过程 可以输入Excel格式的影射 规范文件 可以定义业务术语并且将 其连接到相应的物理元数 据 自动生成DataStage作业并 且将复杂的转换的描述通 知开发员 生成历史文档用于审计
灵活的报表功能 和审计
定义影射规范以及业务 规则和业务术语
自动生成 DataStage作业
InfoSphere FastTrack – 业务的联系
通过利用已存在或生成新 的业务术语,并将其联系 到相应的物理元数据,用 以增强业务规范 通过将数据源影射到业务 术语以生成新的目标表和 DDL
提供集中的,可管理的业务方法论, 提供集中的,可管理的业务方法论,项目规范书和需求以及它们之间的联 系 支持企业的数据治理
InfoSphere FastTrack –DataStage 作业的反向工程化
可作为新工程的起点或 已完成的作业的文档 – 创建规范书,包括 数据源,数据目标 和转换规则
业务价值最大化
客户定义的在机构流程中FastTrack最主要的3项影响
快速实现价值
通用的格式 支持需求和文档 同步不同开发团队的工作 提高 提高off-shore ETL 开发 模式的成功 在分析员和开发员之间共 享通用的元数据, 享通用的元数据,而不增 加额外工作量 加强了规范标准和文档化 揭示了转换规则和业务需求之 间的关键联系
提高生产率
通过转换业务逻辑到代码 直接开始ETL 直接开始
更强的数据治理
集中管理从项目开始到结束的 生成,存储, 生成,存储,维护和审计
在项目规范中去除歧义
跟踪历史规范用语审计
改善团队成员之间的沟通
减少了 减少了Excel文件存储和隐藏 文件存储和隐藏 的规则
基于Information Server的数据管治架构图 基于 的数据管治架构图
输入行业数据模型
Exchange Data Structures
Services Oriented Architecture
Rational Data Architect
Information Services Director
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FastTrack
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DataStage and QualityStage
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Metadata Server and Metadata Workbench
34
互动的跨平台的共享,管理和报表
数据处理流程设计
完全图形化的设计工具: 1. 作业容易开发、理解、调 试和维护。 2. 强大的、被验证的最好的 数据转移和抽取工具 。 易于设计、易于管理、 易于设计、易于管理、易于维护 工作流程控制: 1. 图形化的工作流,而非代 码。 2. 支持条件路径和错误处理 3. 支持EMAIL通知
数据清理: 数据清理: QualityStage
与 DataStage 无缝集成的专用 数据质量功能
主题专家 数据分析师
通过可视化的界面,定义复 通过可视化的界面, 杂的匹配和留存逻辑 确保干净、标准化和不重复 确保干净、 的信息 得到事实的单一版本 用于客户地址,电话号码, 用于客户地址,电话号码, 传真, 传真,电子邮箱等
InfoSphere QualityStage?
标准化和纠正源数据字段,把不同来源的 记录匹配在一起,以创建单一视图
可视化匹配规则设计
QualityStage的实施方法 的实施方法
数据 质量 评估 (DQA) 数据重构 (DRE)
调查
标准化
匹配
上海市 | 南京西路 | 1266号 | 38楼 | 02A室
重新生成
上海市南京西路1266号38楼02A室 上海 市| 南京西路 | 1266号 | 38楼 | 02A室 上海南京西路1266号3802A室 上海市南京路(西)1266号38A02 南京西路1266/38/02A 上海市 | 南京西路 | 1266号 | 38楼 | 02A室
南京西路 | 1266号 | 38楼 | 02A室 上海市 | 南京西路 | 1266号 | 38楼 | 02A室 上海市南京西路1266号38楼02A
上海 | 南京西路 | 1266号 | 3802A室 上海市 | 南京路(西)| 1266号 | 3802A 南京西路 | 1266/ | 38/ | 02A
基于Information Server的数据管治架构图 基于 的数据管治架构图
输入行业数据模型
Exchange Data Structures
Services Oriented Architecture
Rational Data Architect
Information Services Director
Link
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Metadata Server and Metadata Workbench
38
互动的跨平台的共享,管理和报表
InfoSphere Metadata Workbench
满足需求
理解对信息环境进行改造带 来的影响 跨企业范围的图形展示和追 踪信息流 访问和报告操作性元数据 支持信息监管, 可追踪数据移动,数据模 支持信息监管 可追踪数据移动 数据模 型和BI应用 型和 应用
Metadata Workbench
带来益处
避免系统断层 为数据监管提供审计信息 构建LOB 用户的信心
元数据关系的编目和报告
Window into Your Data Integration World 业务规则 数据质量规则 业务数据和定义 数据管理员 运行和操作统计信息 源和目标系统 表, 字段, 历史文件 源到目标的映射 BI 报表, 集市, 数据模型 ETL 任务, FTP 流程, 脚本
跨工具冲突分析
评估改造的冲突,降低分险 展示对后续应用和BI报表的影响 冲突区域导航和下钻
数据世系
可视化扩展到不同种类的 可视化扩展到不同种类的数据整合流程 –– 包含Information Server 和 3rd Party危害
83% 数据集成项目
需要重复实施甚至失败
无效和重复性工
作增加运作成本
痛失商机
错误或不完整数据导致
BI和
CRM系统不能正常发挥优势甚至失效
低劣数据质量严重地降低公司年收入
25% 时间浪费在
辨别数据是否“坏数据
”
无法预测商机而造成损失,比事后弥补将多达10~100 倍数据治理需求
业务需求
可信赖信息??更好地理解信息??易于查询
更好地有助于数据管治??业务和IT共同协作
元数据需求
端到端数据连线
表述数据所反映的业务内涵??丰富的信息类别和揭示一对多相互
关系
风险分析和变更管理
业务和技术用户共享元数据库高效与完善的数据质量实施和管理体系
Foundation to any success business projects?Source System analysis?
Auditable Data Quality?DC rules will be stored in MDR?DC rules will be implement
in ETL?DC result will be record?
Set up Data source view by federation?Auto generate verify SP with MDR?Verify
result will be store with MDR
数据质量管理平台
范文三:2_数据治理中的数据质量和元数据管理重要性
数据治理中的数据质量和元数据管理 重要性
刘春霞 资深工程师
议程
? 数据治理中的数据质量和元数据
数据质量重要性 元数据管理重要性 IBM 解决方案(Information Server)
? 数据质量和元数据管理 –工具
业务术语表(Business Glossary) 洞察数据(Information Analyzer) 规范开发 (Fasttrack) 清洗/转换数据( QualityStage/DataStage) 元数据工作台 (Metadata Workbench)
议程
? 数据治理中的数据质量和元数据
数据质量重要性 元数据管理重要性 IBM 解决方案(Information Server)
? 数据质量和元数据管理 –工具
业务术语表(Business Glossary) 洞察数据(Information Analyzer) 规范开发 (Fasttrack) 清洗/转换数据( QualityStage/DataStage) 元数据工作台 (Metadata Workbench)
日新月异信息架构
动态提供整合的信息 相互没有关联的 信息孤岛
People, Processes, Applications
Rich Standards, Flexible Architecture
Integrated Information Platform
Repositories, Applications
70% of people’s time
can be spent finding relevant information
60%+ of CEOs say they
need to do a better job leveraging information
5X More
Value creation by organizations effective at using information
Sources: IBM Attributes & Capabilities Study, 2005; Client Interviews 2004; IBM CFO Study, 2006
数据治理中遇到的问题
数据不完整 数据不一致
关键ID缺少,或者 明显位数不符; 部分辅助信息的代 码不规范很多是文本 描述; 历史数据保留期限 不一致。
数据 不完整
数据 不一致
相关联业务系统 数据不同步; 不同系统之间描 述同一业务问题 的数据定义存在 差异。
数据质量表现
数据逻辑错误
违反业务规则 违反业务代码定义
数据冗余
数据逻 辑错误
数据 冗余
重复数据记录 非法键值
数据治理中遇到的问题
”我们常常很难理解 业务需求, 因为IT使 业务需求, 因为IT使 IT 用的定义同业务不一 致.” “我们的数据不能满足业 务需求.” 务需求.” “经常花费数小时甚至 几天找到我需要的信息” 几天找到我需要的信息”
数据架构师 数据架构师 主题专家 题专家 业务分析人员
数据分析人员 数据管家 “是否存在数据 风险? 风险? 我能否审 计信息来源?” 计信息来源?”
项目执行者 “因为缺乏有效的沟通, 因为缺乏有效的沟通, 项目常常超出预算” 项目常常超出预算”
“我们有很多信息, 但是我 我们有很多信息, 不知道哪些数据是可靠的, 不知道哪些数据是可靠的, 能用来做决策的. 能用来做决策的.”
危害
83% 数据集成项目 需要重复实施甚至失败 无效和重复性工 作增加运作成本
消费者缺乏信心
痛失商机
错误或不完整数据导致 BI和CRM系统 不能正常 发挥优势甚至失效
低劣数据质量严重地降低 公司年收入 25% 时间浪费在 辨别数据是否“坏数据 ”
无法预测商机而造成损失,比事后 弥补将多达 10~100 倍
数据治理需求
业务需求
可信赖 可信赖信息 更好地理解信息 易于查询 更好地有助于数据管治
元数据需求
端到端数据连线 端到端数据连线 表述数据所反映的业务内涵 丰富的信息类别和 示一对 丰富的信息类别和揭示一对多相互 类别 关系 风险分析和变更管理
业务和 共同 共同协 业务和 IT共同协作 业务和技术用户共享元数据库
高效与完善的数据质量实施和管理体系
Data Profile
Data Clean
Data Verify
?Foundation to any success business projects ?Source System analysis ?Auditable Data Quality
?DC rules will be stored in MDR ?DC rules will be implement in ETL ?DC result will be record
?Set up Data source view by federation ?Auto generate verify SP with MDR ?Verify result will be store with MDR
数据质量管理平台
IBM Information Server
Information Services Director
为整合信息和访问发布SOA服务
归档业务术语 & 连接到 数据源 标准化、合并和纠正信息 组合和重构信息以用于 新的用途
分析 & 理解 源数据
Metadata Server / Metadata Workbench
跨信息整合生命周期的统一的元数据管理
员人发开 员人发开 员人发开 员人发开
师析分据数 师析分据数 师析分据数 师析分据数
师构架 师构架 师构架 师构架
家专题主 家专题主 家专题主 家专题主
户用务业 户用务业 户用务业 户用务业
DBAs
异构信息的虚拟化访问
基于Information Server的数据管治架构图 基于 的数据管治架构图
输入行业数据模型
Exchange Data Structures
Services Oriented Architecture
Rational Data Architect
Information Services Director
Link
发布 部属
共同的企业词典 分析并建立 源数据轮廓
转换和清洗 映射源数据到 目标模型
Business Glossary
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Information Analyzer
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FastTrack
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DataStage and QualityStage
共享
Metadata Server and Metadata Workbench
11
互动的跨平台的共享,管理和报表
基于Information Server的元数据管理架构图 基于 的元数据管理架构图
加强协作,让IT向业务看齐
Business Users
Subject Matter Experts
Architects
Data Analysts
Developers
DBAs
统一元数据管理
易于集成 易于变更管理 & 重用 遵循业界规范和标准 技术, 操作, 技术 操作 业务 基于”可信赖 信息 基于 可信赖”信息,更有信心使用 可信赖 信息, 信息
12
IBM 元数据管理目标
? 集合各个产品元数据管理到一个单一的,共享的元数据管理库 中。 ? 消除了元数据在不同工具之间的交换需要。 ? 通过“统一模型”提供连续的元数据管理视图。 “ ” ? 提供开放的体系架构允许额外的组件方便的扩展。 ? 提供元数据管理的新的目标集合。 ? 允许通过整个套件共享元数据分析。
议程
? 数据治理中的数据质量和元数据
数据质量重要性 元数据管理重要性 IBM 解决方案(Information Server)
? 数据质量和元数据管理 –工具
业务术语表(Business Glossary) 洞察数据(Information Analyzer) 规范开发 (Fasttrack) 清洗/转换数据( QualityStage/DataStage) 元数据工作台 (Metadata Workbench)
基于Information Server的数据管治架构图 基于 的数据管治架构图
输入行业数据模型
Exchange Data Structures
Services Oriented Architecture
Rational Data Architect
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发布 部属
共同的企业词典 分析并建立 源数据轮廓
转换和清洗 映射源数据到 目标模型
Business Glossary
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Information Analyzer
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FastTrack
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DataStage and QualityStage
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Metadata Server and Metadata Workbench
15
互动的跨平台的共享,管理和报表
InfoSphere Business Glossary
需求
获取业务数据和类别 创建和管理业务词典和层级关系, 创建和管理业务词典和层级关系 及 相关的物理信息源 连接业务术语&类别到IT资产 识别数据管理员和类别访问管 理
Business Glossary
益处
信息的内容对每个人都是可 以立即了解到的 IT 项目同数据监管结合 促进业务和IT的紧密协作
创建共享的业务词汇表
Database = DB2 Schema = NAACCT Table = DLYTRANS Column = TAXVL data type = Decimal (14,2) Derivation: SUM(TRNTXAMT) Category: Costs Term: Tax Expense Full Name: Tax to be paid on Gross Income “The expense due to taxes …..” (John Walsh is responsible for updates. 90% reliable source) Status: CURRENT
Achieve a common vocabulary between business & technical users!
Shared Metadata Server & Repository InfoSphere DataStage InfoSphere Business Glossary
每一IT资产的业务含义 每一 资产的业务含义
? 设计信息监管项目的出发点 信息监管项目的出发点
? “业务用户” 通往异构IT环境的桥梁 业务用户” 业务用户 数据源 ETL 任务 存储过程 应用 BI 报表 业务流程 数据模型 Web Services 更多…
Business Lineage业务世系 可信任的信息来源 业务世系– 业务世系
? 给予 “业务用户” 对信息的信心和信任, 从而进行重要决策的能力 业务用户” 业务用户 ? 快速理解 理解信息来源哪里 理解 来源哪里 ? 减少跨不同部分或团队确认数据准确的周期 减少 周期
易于理解和使用, 无需培训!
只包含业务人员关注的信息的关键路径 信息的关键路径
19
查看术语内容,全面理解信息含义
? 从任何应用实时访问 从任何应用实时访问Business Glossary – 例如. BI报表
弹出定义!
? 零足迹(Zero-footprint)REST API,可以 零足迹(Zero-footprint) 将 Business Glossary直接嵌入任何应用
? 在Eclipse项目中访问授权信息源 Eclipse项目 Eclipse项目 授权信息源
Glossary 浏 览显示业务 术语层次关 系
户用何任 户用何任 户用何任 户用何任
InfoSphere Business Glossary Anywhere
基于Information Server的数据管治架构图
输入行业数据模型
Exchange Data Structures
Services Oriented Architecture
Rational Data Architect
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共同的企业词典
分析并建立源数据轮廓
映射源数据到目标模型
转换和清洗
Business Glossary
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Information Analyzer
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FastTrack
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DataStage and QualityStage
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Metadata Server and Metadata Workbench
Information Analyzer
What is it?
用于企业数据源的数据剖析、分析和监控工具
?数据剖析?数据质量监控
What does it do?
分析数据源,揭示信息的结构、内容和质量
?发现缺失、不准确和不一致的数据?贯穿生命周期监控数据质量
Who uses it?
商业和数据分析员、数据质量专员、数据架构师和数据管理员、数据集成项目领导和实施人员。
Data Profiling: Column Analysis
(字段分析)
?Domain Values & Validation?Data
Classification ?Data Properties?Formats
Data Profiling: Table Analysis
(表分析)
?Primary Keys(single or multi-column) ?Key Duplicates
Data Profiling: Cross Table Analysis
(跨域分析)
?Foreign Key Relationships ?Referential Integrity ?Cross-Domain Relationships ?Data
Redundancy
Data Profiling: Baseline Analysis(时间段对比分析)
?Current-to-Prior Comparison ?Content & Structural
Variation
基于业务规则的数据质量分析
?????
结合业务规则作分析建立关键数据规则,以为开发、部署和评估提供依据。以业务为动力的规则定义可定义/修改/重用的规则适用多个数据源,提高使用价值。
整体上多种-层面的规则评估以规则、记录和数据源等层面上洞察潜在的数据质量问题。
仪表盘和报告支持规则分析。
轮廓分析增强功能支持对flat file文件定义,指定目标数据细分内容进行分析,
和执行作业调度运行。
基于Information Server的数据管治架构图
输入行业数据模型
Exchange Data Structures
Services Oriented Architecture
Rational Data Architect
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发布
Information Services Director
部属
共同的企业词典
分析并建立源数据轮廓
映射源数据到目标模型
转换和清洗
Business Glossary
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Information Analyzer
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FastTrack
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DataStage and QualityStage
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Metadata Server and Metadata Workbench
InfoSphere FastTrack
功能
跟踪从业务需求到应用开发的过程
?单一,集中管理的架构跟踪从业务需求到开发的整个过程
?可以输入Excel 格式的影射规范文件
?可以定义业务术语并且将其连接到相应的物理元数据
?自动生成DataStage 作业并且将复杂的转换的描述通知开发员
?生成历史文档用于审计
灵活的报表功能
和审计
定义影射规范以及业务规则和业务术语
自动生成DataStage 作业
InfoSphere FastTrack – 业务的联系
? 通过利用已存在或生成新 的业务术语,并将其联系 到相应的物理元数据,用 以增强业务规范 ? 通过将数据源影射到业务 术语以生成新的目标表和 DDL
提供集中的,可管理的业务方法论, 提供集中的,可管理的业务方法论,项目规范书和需求以及它们之间的联 系 支持企业的数据治理
InfoSphere FastTrack –DataStage 作业的反向工程化
? 可作为新工程的起点或 已完成的作业的文档 – 创建规范书,包括 数据源,数据目标 和转换规则
业务价值最大化
客户定义的在机构流程中FastTrack最主要的3项影响
快速实现价值
? 通用的格式 支持需求和文档 ? 同步不同开发团队的工作 ? 提高 提高off-shore ETL 开发 模式的成功 ? 在分析员和开发员之间共 享通用的元数据, 享通用的元数据,而不增 加额外工作量 ? 加强了规范标准和文档化 ? 揭示了转换规则和业务需求之 间的关键联系
提高生产率
? 通过转换业务逻辑到代码 直接开始ETL 直接开始
更强的数据治理
? 集中管理从项目开始到结束的 生成,存储, 生成,存储,维护和审计
? 在项目规范中去除歧义
? 跟踪历史规范用语审计
? 改善团队成员之间的沟通
? 减少了 减少了Excel文件存储和隐藏 文件存储和隐藏 的规则
基于Information Server的数据管治架构图 基于 的数据管治架构图
输入行业数据模型
Exchange Data Structures
Services Oriented Architecture
Rational Data Architect
Information Services Director
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共同的企业词典 分析并建立 源数据轮廓
转换和清洗 映射源数据到 目标模型
Business Glossary
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Information Analyzer
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FastTrack
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DataStage and QualityStage
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Metadata Server and Metadata Workbench
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互动的跨平台的共享,管理和报表
数据处理流程设计
完全图形化的设计工具: 1. 作业容易开发、理解、调 试和维护。 2. 强大的、被验证的最好的 数据转移和抽取工具 。 易于设计、易于管理、 易于设计、易于管理、易于维护 工作流程控制: 1. 图形化的工作流,而非代 码。 2. 支持条件路径和错误处理 3. 支持EMAIL通知
数据清理: 数据清理: QualityStage
? 与 DataStage 无缝集成的专用 数据质量功能
主题专家 数据分析师
? 通过可视化的界面,定义复 通过可视化的界面, 杂的匹配和留存逻辑 ? 确保干净、标准化和不重复 确保干净、 的信息 ? 得到事实的单一版本 ? 用于客户地址,电话号码, 用于客户地址,电话号码, 传真, 传真,电子邮箱等
InfoSphere QualityStage?
标准化和纠正源数据字段,把不同来源的 记录匹配在一起,以创建单一视图
可视化匹配规则设计
QualityStage的实施方法 的实施方法
数据 质量 评估 (DQA) 数据重构 (DRE)
调查
标准化
匹配
上海市 | 南京西路 | 1266号 | 38楼 | 02A室
重新生成
上海市南京西路1266号38楼02A室 上海 市| 南京西路 | 1266号 | 38楼 | 02A室 上海南京西路1266号3802A室 上海市南京路(西)1266号38A02 南京西路1266/38/02A 上海市 | 南京西路 | 1266号 | 38楼 | 02A室
南京西路 | 1266号 | 38楼 | 02A室 上海市 | 南京西路 | 1266号 | 38楼 | 02A室 上海市南京西路1266号38楼02A
上海 | 南京西路 | 1266号 | 3802A室 上海市 | 南京路(西)| 1266号 | 3802A 南京西路 | 1266/ | 38/ | 02A
基于Information Server的数据管治架构图 基于 的数据管治架构图
输入行业数据模型
Exchange Data Structures
Services Oriented Architecture
Rational Data Architect
Information Services Director
Link
发布 部属
共同的企业词典 分析并建立 源数据轮廓
转换和清洗 映射源数据到 目标模型
Business Glossary
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Information Analyzer
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FastTrack
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DataStage and QualityStage
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Metadata Server and Metadata Workbench
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互动的跨平台的共享,管理和报表
InfoSphere Metadata Workbench
满足需求
理解对信息环境进行改造带 来的影响 跨企业范围的图形展示和追 踪信息流 访问和报告操作性元数据 支持信息监管, 可追踪数据移动,数据模 支持信息监管 可追踪数据移动 数据模 型和BI应用 型和 应用
Metadata Workbench
带来益处
避免系统断层 为数据监管提供审计信息 构建LOB 用户的信心
元数据关系的编目和报告
Window into Your Data Integration World 业务规则 数据质量规则 业务数据和定义 数据管理员 运行和操作统计信息 源和目标系统 表, 字段, 历史文件 源到目标的映射 BI 报表, 集市, 数据模型 ETL 任务, FTP 流程, 脚本
跨工具冲突分析
? 评估改造的冲突,降低分险 ? 展示对后续应用和BI报表的影响 ? 冲突区域导航和下钻
数据世系
? 可视化扩展到不同种类的 可视化扩展到不同种类的数据整合流程 –– 包含Information Server 和 3rd Party ? 通用业务使用案例
– – – – – 第三方ETL工具和应用 主机COBOL程序 外部脚本, Java 程序, 或者 web services 存储过程 客户转换内容
Technical and Detailed View into All Data Transformations
端到端的数据血缘分析
BI Reports, OLAP, Physical Schemas
Data Warehouse
DataStage & QualityStage Job
Data Mart
OLAP Collection
Report
IBM InfoSphere Information Server
Metadata Workbench图形化世系图 (部分 部分Snapshot) 图形化世系图 部分
Data Mart Table
Cognos Report
ETL Job Stage
元数据区域
Business Glossary ETL Operational Metadata (Job Run Information)
BI Reports
Physical Schemas
ETL Job Design
元数据互动
Business Glossary ETL Operational Metadata (Job Run Information)
BI Reports
Physical Schemas
ETL Job Design
IBM信息服务器帮助完善数据治理 IBM信息服务器帮助完善数据治理
? 在项目实施早期揭示数据质量和非规范化问题,有助于提高成功率 。 ? 确保数据项目提供可信赖信息,并把由于使用错误数据而带来的风险 减至最低。 ? 在数据整合中提供多种组件灵活的清理数据,提升数据质量。 ? 提供独特的模糊匹配算法,提供语义层面的数据清洗。 ? 基于元数据的整合为整合信息和丰富信息提供了具有突破意义的生产 效率和灵活性 ? 基于元数据管理,可以了解和信任信息的血缘世系,满足法律遵从性 和审计要求 ? 集中管理从项目开始到结束的生成,存储,维护和审计,强化数据治 理。
谢谢!
48
范文四:数据管理在印刷企业管理中的重要性
数据管理在印刷企业管理中的重要性
印刷企业的生存竞争日趋激烈。降低成本、增强竞争力是现代企业所追求的生存之道。在现实的经营管理中,国内许多印刷企业将市场竞争片面理解为只是企业对市场的开拓和占有竞争,而往往忽视企业内部经营能力的升级。降低成本、增强竞争力不能成为空洞的口号,应采取具体可行的措施和方法,而印刷企业加强数据运用管理对于企业软实力的提升至关重要。
本文结合印刷企业的特点,分别从印刷企业运行架构中的几个主要环节来探讨数据管理在印刷企业中运用的重要性。
一、业务系统在印刷企业诸环节中占据龙头地位。开拓市场、服务客户是业务人员主要工作职责。一个业务员应具备的素质是多方面的,但数据管理运用的能力是必备的。
在业务活动中,合理的报价依赖于其对构成产品成本的清晰了解。材料、工艺及市场是多变的,成本是动态的,它需要企业能够结合市场提供一套动态的成本核算体系,而这个体系离不开企业运行各系统对数据管理的运用。采购部门应及时、不定期地向业务部报告材料报价及市场趋势;生产部门也应提供材料耗用和加工成本数据;技术部门应根据工艺评估确认品质风险成本;仓储应提供库存材料状况等。这些信息是通过数据来传递表达。
业务部门有了准确的成本数据,合理的报价才能形成。业务部门的合理报价将最终既赢得市场又能确保公司订单效益的最大化。
二、生产系统的数据管理的运用内涵更广。生产材料的领用和消耗、产品工艺流程数据管理、生产进度的跟踪、员工劳动效率的考核、产品品质的监管等都是围绕大量数据管理的手段来展开活动。可以毫不夸张的说离开数据管理的生产管理是无法想象的。
印刷企业对日常工序、工艺作业环节获得的数据进行一定的整理、修正可以客观地计算出本企业的实际产能状况。科学的产能数据又为印刷企业生产系统的生产调度提供依据,同时也便利业务部门与客户确认交期。物料耗用和过
程产品的数据为生产管控、品质跟踪、成本考核提供了有力保障。通过生产数据对员工效率进行考核,公正、公开,有利于激发员工的潜能。品质的持续改进离不开质量数据的分析,在分析对比中才能暴露问题,找到改善措施的切入点,从而降低企业的生产成本,提高企业的品质竞争力。
生产管理中的数据管理的运用不能只满足于单纯用于进行计件考核、消耗奖惩等,应为生产的全程管控提供科学依据,它有利于促进作业效率的提高,有利于流程工艺的持续改善,有利于生产成本的逐步降低。
三、采购物流系统的数据管理对于一个印刷企业的成本控制也极为关键。采购物流系统不能简单地理解为询价交易、进仓出货,它同样需要科学地加强数据管理的运用。
市场是变化的,但变化中有一定的规律性,印刷行业主要原材料纸张的采购就是如此。国际纸浆的价格发生波动必然引起纸张价格的涨跌,而纸张价格波动虽然常因国际石油价格、政府环保政策等因素诱导,但也有规律可循。采购人员必须关注并分析全球范围内市场的纸浆供销行情数据和趋势,以便采取相应的采购策略,合理库存,从而降低采购成本。
库存的动态数据清晰,为采购计划的合理制定提供准确依据,有利于控制库存,达到降低采购成本的目的。过度的库存将必然导致资金无谓占有,呆滞的物料会产生较大的报废损失。一套有价值的仓储数据管理有益于企业的业务、生产、品质等多部门的日常工作的高效率地开展。
关于数据,管理界流传这样一个经典故事:一家铸造厂的效益一直不景气,员工散漫、士气低落。经营者一气之下将现场主管解聘。不久,有人来应聘此职,经营者提出一个条件:只要你能激发员工的士气就可以留下了。其中一个应聘者愿意试一试。当天晚上,他在夜班下班的时候,在工厂的门口拦住一位员工,他问:"你们的铸造流程一天可以做几次?"员工答道"6次"。
这个管理人员听完后一句话也不说,就用粉笔在车间醒目的告示牌上写上"六"字,紧跟着早班员工进工厂上班,他们看到这个数字后,不明就里,竟改变了"六"做了七个铸造流程,并在告示牌上重新写上了"七"。到了晚上,夜班的员工为了刷新纪录,效率极高,就做了十次铸造流程,而且也写上了"十"。
通过这个故事我们看到,管理者并无神奇之举,是数据带来了神奇的管理。
目前、国内许多优秀印刷企业都成功地导入了ERP管理系统,应该说这是企业管理水平的一次升级,但我们更应活用这一系统。呆板的数据,科学地运用,这是印刷企业数据管理运用的精髓。
印刷企业数据成功运用的标志是:一、管理系统联系集成化,通过数据管理将企业的各个系统串联成一体;二、资源管理科学化,人、机、料、法、环,企业五个资源环节需运用数据管理合理统筹配置、高效运转;三、绩效管理动态化,数据化的绩效管理能即时地反馈管理状态,以便第一时间纠正管理中存在的问题;四、管理改善的持续化,依据数据管理建立一套企业可以不断自我评价和自我改善的管理机制。
市场竞争需要印刷企业的管理有长远的战略思维。印刷企业要想有所作为,经营者必须重视数据管理在企业中的全方位的运用。没有调查就没有发言权,同样、任何一个印刷企业的管理变革都离不开数据分析决策。只有通过数据管理的运用,提升企业的自身管理水平,才能更有信心地去迎接市场的挑战。
统计资料是企业制定经营计划,进行科学的经营决策的基本依据,统计核算是加强产品过程控制和质量管理、完善企业经济核算的重要手段。统计数据,是企业制订劳动定额、产品消耗定额和经营计划的基本依据和基础,统一管理统计数据资料,建立起完善的内部统计信息传递系统,是加强企业内部控制、完善监督考核的重要的、不可缺少的手段。
范文五:理解数据管理文档对数据真实可靠性的重要性,如何进行良好的临床数据文档管理
来源:药学学报
[ 摘要 ] 临床试验质量管理规范(GCP)规定所有临床试验的信息应该被记录、处理和保存并能被准确地报告、解释和核查。临床试验主文档(trial master file,TMF)是临床试验中产生的所有相关的纸质或电子文档。作为一种回顾性分析,一个完整的试验主文档应可以完整地再现临床试验的过程。临床数据管理文档是试验主文档的一部分,其准确完整性是反映数据真实可靠性的重要证据之一。本文通过了解临床试验不同阶段的数据管理流程而帮助了解每个阶段需要哪些文档,并理解数据管理文档对数据真实可靠性的重要性。同时阐述了如何进行良好的临床数据文档管理,只有在切实地理解临床数据管理的全过程的基础上,进行严格而有效的文档管理和定期的质量控制才是高质量数据管理文档的保证。
[ 关键词 ] 临床试验主文档;数据管理;文档管理;数据真实可靠性
临床试验质量管理规范(GCP)规定所有的临床试验的信息应该被记录、处理和保存,并能被准确地核查、报告和解释。其记录应该体现为一个独立的文档体系而不需要申办方或机构人员的额外解释。
临床试验主文档(trial master file,TMF)是临床试验中产生的所有相关的纸质或电子文档。实际上,临床试验主文档将包含比GCP的基本要求更多的文档。作为一种回顾性分析,一个完整的试验主文档应可以完整地再现临床试验的过程。试验主文档的存在可证明数据采集的可重复性,具有科学的价值。当试验主文档开放给申办方的稽查或外部审核人员仔细检查时可立即体现出搜集准确和完整的试验主文档的重要性。作为临床试验之前、进行中及结束时记录的纸质或电子文档,试验主文档将是一种临床试验过程中所发生一切的永久性记录,它体现了试验团队的专业性和真实完整性。
为符合政府监管部门的有关临床试验的要求,参与临床试验的各方必须维护和保存在试验中产生的文档或影像等相关临床试验资料。根据药政要求,这类信息可被存档在试验主文档中。人用药品注册技术规范国际协调会(ICH)GCP为了在欧洲、美国、日本统一标准以利于相互之间接受临床数据,要求所有ICH指南覆盖的国家和地区建立试验主文档,使得通过基本文档个别和整体地评价临床试验的实施及所产生数据的质量成为可能。在有些地区,如美国尽管没有明确要求试验主文档,但要求ICH GCP应该被遵守,即要求去创建和维护试验主文档。临床记录作为电子申报的一部分,必须符合FDA 21 CFR 11电子记录认证和稽查的要求。
临床数据管理的文档是试验主文档的一部分,其准确完整性是反映数据真实可靠性的重要证据之一。GCP要求质量控制应适用于数据处理的每个阶段,以确保所有的数据是可信的,并已正确处理。从病例报告表(case report form,CRF)的设计/数据库建立至数据库、数据库锁库,每一步都必须有相应的质控和记录,临床数据管理的相关文件,必须有相应的审核、批准和更新的文档。
1 数据管理文档的重要性
1.1 临床试验启动阶段
临床数据管理必须在一定规范下进行,标准操作规程(standard operating procedure,SOP)是制药企业或合同研究组织(CRO)制定的操作流程,很详细地通过一步步的系列指导,以确保所有操作符合监管要求,并取得可预见的、一致的、标准的、期待的结果。所以临床数据管理的文档管理中必须列举出所有试验适用的数据管理相关的SOP(申办方或CRO的),同时需要明确每个SOP的版本号和生效日期等。
参与试验数据管理的人员必须有项目人员清单,应记录姓名、部门职能和开始日期。所有参与数据管理的人员必须是能胜任并受到良好培训的,所以应该有数据管理人员的简历、SOP及项目相关的培训记录。参与试验数据管理的人员需被授予相关的权限,如数据库、文件夹、应用工具及相关系统的权限。访问权限的用户名、生效日、权限等级等应该被记录。
一旦试验方案被定稿,就会开始设计、审核、直至批准CRF。所以文档中要保存有生效日期的试验方案、空白CRF(包括病人问卷和病人日记)及审核批准的相关文件。CRF设计完成后,为使研究者或临床研究协调员更容易理解CRF,从而准确有效地填写CRF,数据管理员需要撰写CRF填写说明,并请临床研究监察员(CRA)、生物统计师等相关项目组人员审核。所以CRF填写说明的审核和批准的相关文件应该被保存在文档中。
如果用纸质CRF,其数据必须被录入到临床数据管理系统(clinical data management system,CDMS)即数据库中。因而,需要对数据录入的规则尤其是录入时容易出现偏差的数据就录入方法进行定义,撰写数据录入说明,以期由不同人录入时也能得到比较一致的数据。因此数据录入说明(适用于纸质CRF)及其批准文件应该被纳入文档管理中。
CRF通过CRO和申办方的审核,没有进一步的修改意见时,可着手数据核查计划书的撰写并经相关人员的审核。当无进一步修改意见时,使用电子数据采集系统(electronic data capture,EDC),数据管理员或数据库编程员将在EDC系统上根据数据核查计划书进行编辑核查(edit check)编程,而其他数据管理员将利用已撰写的测试数据,对EDC系统进行测试,将所有测试结果记录在测试脚本中,并反馈至数据库编程员让其对编辑核查程序进行修改。修改完成后进行下一轮测试,直至所有测试结果皆为通过,最终数据库被批准启动(database go-live),CRF和数据核查计划书被正式批准定稿。反映数据库建立并测试是严格按照SOP来进行,并有相应QC,数据库测试用的测试数据和测试脚本,如测试记录、问题列表及更正记录、数据库启动的批准文件等是这阶段的重要文档。对于纸质CRF,CDMS中会做一些相对简单的编辑核查编程,数据库也需要测试,并有相应测试数据、测试脚本和数据库上线批准文件等。
SAS编程员进行数据库编程时,注释CRF(an-notated CRF,即带有数据集和变量注释的空白病例报告表)和数据库建库说明、注释CRF和数据库建库说明的审核和批准文件等应被归档。
数据管理必须规范化,数据管理的过程中,除了严格遵守SOP以外,就单个的临床试验,需要制订数据管理计划书,其相应的审核、批准等文件必须归入数据管理文档中。流程图、进程表可作为数据管理计划书的一部分,被撰写在其中。如单独成文件,则需归入文档中。
如实施医学编码,则医学编码说明(或医学编码指南)必须被撰写、审核及批准,并归入数据管理文档中。
临床试验中如涉及外部数据,如中心实验室、中心心电图等,需要撰写外部数据传输说明,定义外部数据的储存及传输路径、数据映射方法和程序及数据映射程序的审核和记录等。如实验室检查是利用本地实验室,那么各机构实验室提供的临床参考值范围、变更及变更日期是基本文档之一。
如报告的严重不良事件有不同于临床数据库(EDC/CDMS)的安全性数据库,则需要制定严重不良事件的核查(reconciliation)计划,并经审核批准,有相关的记录和批准文件。
1.2 临床试验实施阶段
临床试验实施过程中,可能会有人员的变动,新增加数据管理员必须被列入到人员清单中,并提供简历、SOP及项目相关的培训记录。离开项目的人员,在人员清单中必须有结束日期,数据管理系统、文件夹等相应的权限应该被移除,以防止离开后相应权限被他人继续使用,其中止日期等应该被记录。离开人员和新增加的数据管理员之间,在工作上有后续关系,则应该有相应的交接记录。
试验方案如有更新,所有生效日期的方案版本都必须保存在文档中。方案的更新如对数据采集有影响,CRF则需要相应的更新,其审核、批准文件必须存档。CRF一旦更新,则相应的数据核查计划书、注释CRF、数据库说明及EDC/CDMS系统也要进行更新,并做测试。数据库修订的申请表、数据库修订记录、相关的QC文件以及批准文件、注释CRF、数据库说明和数据核查计划书的新版本及相应的审核、批准文件都需要归档。
数据管理员在数据核查的过程中,如对数据有疑问,应发出质疑,所有质疑应列入清单,在清单中,质疑的内容、质疑的发出人、发出日期、解决日期都应该被详细记录。如使用纸质CRF,则纸质CRF和质疑表/数据澄清表被回收后,可以通过适当的方式进行交接,所有交接必须有记录,包括内容、数量、时间、发送人、接收人或快递编号等。
如医学编码被执行,则所有事件编码的列表,被记录并更新。
如严重不良事件的一致性核查被执行,则应随时更新一致性核查跟踪表。
试验进行中,有关数据管理重要决议必须有会议记录,有关解决方法被执行时也应有记录,如数据管理过程中SOP没有涉及的流程及规则发生,发生的理由、相关的决议应该有相关记录。数据管理员和相关人员沟通时的重要数据管理邮件和电话记录等包括但不限于与数据管理相关的处理原则和方法的讨论记录等都应该被归档。
试验进行中,如有视察或稽查等,则应该有相应的视察或稽查报告,有关数据管理的问题是如何对应的,应该有记录。如重大质量问题或错误被发现,纠正措施及可能发生的错误的预防措施(CAPA)应该被记录。
1.3 临床试验的结束阶段
最后一位受试者出组,如果所有的质疑被解决,数据管理员应确认是否所有数据质疑都在列表中。如有医学编码被执行,则应确认事件编码都呈现在列表中,并被最终批准,有相应的批准文件。如严重不良事件的一致性核查被执行,则确认一致性核查跟踪表被最终更新,一致性的报告被批准,并有相关文件。如有外部数据,则应确认在试验过程中对外部数据传输进行了详细记录,并有一致性核查的记录。
纸质CRF的临床试验,应该实施数据质量控制评估,其最终的数据QC记录,包括抽样比例、数据错误率等应该被归档。
临床数据管理员可着手撰写临床数据管理报告,记录质疑的解决状况、医学编码、严重不良事件核查的最终结果等,并送相关人员审核。
在数据库锁定前,应该有数据库锁定检查项目的清单,确认锁库前相应的数据管理工作都被完成。如数据库锁库前有数据审核会议,则应该有相应的会议记录,包括出席人员的名字、职位,会议上有哪些决议,有哪些措施要采取等。数据库锁定如被批准,则应该有相应数据库锁定的批准文件、声明等相关文件。数据库锁定以后,临床数据管理报告应被定稿并批准,数据管理人员的数据库、文件夹、应用工具以及相关系统的访问权限应被移除,并有相关记录。
已经锁定的数据库因为数据问题需要解锁时,必须提出申请,得到批准后才能解锁,并进行数据的修订。然后申请数据库再锁定,得到批准后实行数据再锁定。解锁的申请、解锁的批准文件、修订部分需有详细的说明和QC记录、数据库再锁定的申请、数据库再锁定的批准文件及再锁定的记录必须归档。
数据传输时,其数据传输记录,包括数据统计和编程部门收到数据的有关确认文档等需要归档。
试验结束时EDC/CDMS的数据库系统的数据稽查轨迹应该非常完整,被记录归档。
2 数据管理的良好文档管理
2.1 数据管理文档的管理职责
一个临床试验对任何一个制药企业来说意味着巨大的投资,而数据是临床试验的核心,数据管理文档对证明用作申报的临床数据的真实可靠性非常重要。试验主文档的管理必须作为试验团队的职责之一,有必要由专人负责。项目的主要数据管理员则应该负责和监督数据管理文档的质量,协助试验主文档管理者做好数据管理文档维护,以确保其效率、精度和质量(表1)。
2.2 试验文档中的常见问题
高质量的文档应该满足国际标准。如ALCOA原则。GCP视察时常常发现试验主文档的一些问题:①无法按GCP视察员的要求为视察员提供完整的试验主文档(纸质或电子)。②纸质试验主文档的结构(混乱不清的索引等)不利于及时检查和评价临床试验的实施。③申办方提供的是非试验主文档原件,其和正式的试验主文档不一致。④申办方员工虽然是电子试验主文档的系统用户,却无法找到视察员所要求的文件。⑤文档的不完整,对上传的电子试验主文档缺乏有效的QC。比如文档的准确性、缺页、错误的文档或扫描的质量差。⑥文档的归档错误,比如将其他试验的文档错误存档。⑦反复发生的文件标签错误导致审阅时间的浪费。⑧文档上传后无跟踪清单去准确地记录。⑨按照SOP执行的工作或其他事件(如项目组会议、培训等)没被一一记录归档,无法再现临床试验如何被执行。
2.3 数据管理文档的建立和管理
制药企业或合同研究组织应该制定相应的SOP以规范试验主文档的管理,并满足GCP及监管当局的要求。主要数据管理员应协助项目主管或其代理去完成试验主文档管理计划书的撰写,如是数据管理独立的项目,则由主要数据管理员负责撰写。试验主文档管理计划书被批准生效后,应对项目组的所有人员进行培训。主要数据管理员应确保数据管理人员准确地理解试验主文档的意义及职责,以准确及时地提交数据管理文档,并保证其质量。
试验主文档管理计划书可包括以下内容但不局限:①试验主文档的内容、文件夹的结构、文件代码等;②试验主文档保管的中心办公室/场所及主要联络人(文档管理者);③试验主文档提交或维护的流程:试验主文档提交的时间表、方法及跟踪记录等,文档的命名、版本控制等规则;④试验主文档的质控计划;⑤试验结束后试验主文档的存档方式。
试验实施过程中,一旦试验的相关文档被完成或定稿后,主要数据管理员应检查文档的质量,确保文档质量的准确完整性(命名方式、文档的版本、批准签字页有无等)。所有文档的提交必须被记录在文档的跟踪记录中。所有电子文档尽可能以PDF文件的方式保存,纸质文档在原文件被保存的同时,需要扫描并进行电子存档。主要数据管理员应协助文档管理者利用试验主文档的QC工具或检查清单,对数据管理文档进行定期QC,因为试验期间的长短不同,QC不应少于3次,即第1例受试者入组后1个月左右、最后一例受试者入组后和临床试验结束时。QC时如有发现,应该反映在QC记录中,并报告给项目主管,协同文档所有者讨论解决对策。
数据库锁定后到试验结束,数据管理文档最终被存档前,主要数据管理员应该协同文档管理者对数据管理文档进行QC,如发现数据管理文档的缺失,则应对缺失原因进行分析,而采取不同对策。如任何纸质文档被保存在其他场所,则应要求相关人员寄到试验主文档计划书所规定的文档保管的中心办公室。如电子文档被保存在别处,则应尽快提交到文档管理者。如某项工作确被执行,但未被记录或记录文档遗失则应和具体的工作执行者及项目主管书写相应的备忘录(notetofile),并提供相应的佐证文件。最终的QC报告应和试验主文档一起存档。最终QC完成后,数据管理文档作为试验主文档一部分可按照试验主文档计划书所规定的方式进行存档,其电子主文档可刻录在光盘(CD或DVD)或U盘上以保证其易读性,任何时候都能被方便地检索或查阅。为增加试验主文档的安全可靠性,至少有一个以上备份。
3 结语
良好的试验主文档管理对一个临床试验的成功与否是非常关键的,一个良好有序的试验主文档,其完整性和准确性也是临床试验执行风格的一种体现。临床数据管理的文档是试验主文档的一部分,其准确完整性是反映数据真实可靠性的重要证据之一。主要数据管理员是数据管理文档的主要责任者,良好的临床数据文档管理,只有在切实地理解临床数据管理的全过程的基础上,进行严格而有效的文档管理和定期的质量控制才是高质量数据管理文档的保证。
参考文献(略)
2016年7月29日,CFDA发布了《药物临床试验数据管理与统计分析的计划和报告指导原则》《临床试验的电子数据采集技术指导原则》《临床试验数据管理工作技术指南》,值此一周年之际,CDMC(中国临床试验数据管理学组)定于2017年7月27-29日在上海召开第四届年会及会前培训班。本次年会着重关注临床试验过程的数据库建立及其在试验后期环节中的管理规范,与数据质量和可靠性的关联展开深层次的研讨,同时,本年会针对仿制药质量和疗效一致性评价中的生物等效性试验设计、数据统计的疑难问题与对策,设置了专题论坛。会前培训涵盖,临床试验主文档的药政要求,如何进行临床试验主文档规范化管理,电子化技术在临床试验主文档管理中的应用,并对临床试验数据文档管理规范进行深入讨论和分析等。
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