浅谈运营支撑系统数据质量管控

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1、浅谈运营支撑系统数据质量管控【摘要】在长期电信运营支撑系统维护工作中发现，经营分析系统、BSS、BILLING等系统的报表不一致，归根结底都是数据质量不高造成的。数据质量不高已成为困扰此类项目开发人员与系统维护人员及用户的一个难题。BSS、BILLING及经分系统作为电信企业的重要支撑系统，电信企业对数据的依赖程度在不断加大。数据质量的好坏直接关系到提供信息的准确程度，也影响到企业的经营决策。在本文中根据本人在运营支撑系统维护工作中的一点积累，浅述一下数据质量及一些数据质量管控的方法，并对数据质量稽核平台作一简要描述，

2、使企业领导重视数据质量的管理工作，以期对企业的信息系统管理提供一些参考。【关键词】元数据；质量管控；稽核；运营数据存储（ODS）一、引言就目前來看，三大电信运行商的IT支撑系统数据融合都取得了一定的进展，企业的标准数据正在逐渐形成，实现了各个支撑系统间准实时的数据传递与共享。但数据质量管控体系还需要跟进完善，数据质量要尽快提升。否则对系统运营效率和经营决策产生影响。如何提高数据质量？最理想的途径是建设一个真正企业级的融合数据中心，将各个网元、IT支撑系统和各业务平台的各种客户及订购关系数据集合到一个中心数据库，由它提供

3、统一的服务，为各个平台、系统应用提供数据的统一访问。但就目前來说，各系统的差异及限制还达不到真正的企业级融合数据中心，仍存在很多挑战性难题。下面就R前切实可行且在运营支撑系统维护中比较简捷的管控方法总结一下,为负责维护及开发运营支撑系统的同仁提供一些参考O二、数据质量介绍(一)数据质量概念数据质量管控(DataQualityManagementandcontrol),是指对数据从获取、存储、共享、维护、应用、消亡整个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、监控、预警等一系列管理活动，并通过改善和提高组

4、织的管理水平使得数据质量获得进一步提高。数据质量管控是闭环管理过程，其终极目标是通过准确可靠的数据提升数据在实际使用中的价值，并最终为企业赢得经济效益。(-)数据质量问题分析在生产实践中，我们发现数据质量问题主要由以下情况引发：1、企业中各个子系统相对独立，设计实施阶段没有统一规划，采用不同的技术架构和不通的数据模型，导致数据粒度、表达方式上的多样性,数据分散不完整。2、在系统审计改造中，数据迁移时数据的完整性受到了破坏但没冇发现，没有得到及时修复，这导致数据的合法性受到影响。3、数据可能被异常情况破坏，可能山于系统的

5、软硬件故障导致部分数据不止确。4、开发设计时没有提供有效合理的数据更新维护方法，数据没有在有效的时间内同步更新，导致数据不是最新的。5、缺乏合理的命名规范和数据定义导致同义词、同名异意词产生概念上的混淆，这会增加数据管理的困难，时间长了就会导致数据的正确性和一致性降低。6、与业务需求无关的数据通常不被重视，这些缺少关注的数据多是低质量的。7、操作人员的误操作。从牛产实践中可以总结出影响数据质量的四个问题域：信息问题域技术问题域流程问题域管理问题域山于对数据本身的描述理解及其度量标准的偏差而造成的数据质量问题。产生这部分

6、数据质量问题的原因主要有：元数据描述及理解错误、数据度量的各种性质得不到保证和变化频度不恰当等。由于具体数据处理的各技术环节的异常造成的数据质量问题，它产牛的直接原因是技术实现上的某种缺陷。数据质量问题的产生环节主要包括数据创建、数据获取、数据传递、数据装载、数据使用、数据维护等方面的内容。由于系统作业流程和人工操作流程设置不当造成的数据质量问题，主要来源于系统数据的创建流程、传递流程、装载流程、使用流程、维护流程和稽核流程等各环节。由于人员素质及管理机制方面的原因造成的数据质量问题，如人员管理、培训和奖励等方面的措施

7、不当导致的管理缺失。三、建立统一的数据质量管控体系有效的管理还得靠合理的管控体系支撑，不仅要有系统工具支撑，还要统一规范來为口常维护指导,并形成完善的管理制度规范各环节的行为（见图l）o（-）统一规范指导A、数据质量标准，明确质量管控工作日标•完整性，定义各阶段实施数据范围•一致性，统一数据來源、兀余存储和数据口径•准确性，定义各类数据度量单位、计量误差允许范闱•合法性，主要从格式、类型、域值和业务规则的有效性进行定义•及时性，定义各类数据采集、加工的时间点标准•优先级，定义各类数据、质量问题的处理时效标准图1数据质量

8、管控体系B、业务指标规范，指导各类报表、统计的数据加工•明确各类业务、业务术语定义•业务指标口径，从业务口径和技术口径相结合进行描述•明确数据源以及数据加工流程C、数据操作规范，规范数据操作人员口常工作流程•需求变更管理流程，对业务指标定义、数据源变动等情况的后续相应处理流程进行规范，避免工作脱节•数据安全管理规范，对数据访问、更