数字油田建设中的数据质量控制方法研究-论文.pdf

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1、天然气勘探与开发2015年1月出版数字油田建设中的数据质量控制方法研究张华义刘新罗涛(中国石油西南油气田公司勘探与生产数据中心)摘要在当前数字油田建设中，数据质量的好坏，直接影响数字油田建设的成果和决策水平。通过全面分析数据质量的现状与原因，明确提出了数据质量目标、数据质量定义和数据质量控制步骤，重点阐述了完整性、规范性、一致性、及时性等数据质量指标的控制方法以及实施策略，规范了油田．g,k,-司全面数据质量管理体系的建立步骤和实施进程。图11表1参3关键词数据质量数据质量目标数据质量控制方法全面数据质量管理体系O引言作为信息系统的重要构成要素，数据质

2、量问题是影响信息系统运行的关键因素，直接关系到信息系统建设的成败。目前，油气田数据建设的质量控制基本上没有形成有效的体系，在控制方法方面，没有充分利用现代信息技术和数据库技术来解决数据质量问题，大多采用比较落后的人工校核方法，这样难免出现漏项和片面性，数据质量得不到真正的、全面的保证。为了保证油气田数据质量，有必要开展基于信息技术的质量控制方法研究，需要建立一个有效的数据质量管理体系。图1数据质量基本要素构成图1基本概念1．2数据质量现状从信息系统的角度来说，数据质量问题可以划1．1数据质量概念分为单数据源问题和多数据源问题。在不同时期，数据质量有不同

3、的概念和标准。2O单数据源数据质量问题出现在单个数据集(如世纪80年代以前，国际上关于数据质量的标准基本一个文件或一个数据库)中，主要包括：①数据缺失，上是以数据准确性为出发点。但是随着数据质量含数据记录为空或数据项缺失，这可能是人工录入数义的不断延伸，对数据质量概念的认识也从狭义向据时存在误操作或采用了缺省等原因引起的，在数广义转变，准确性不再是衡量数据质量的唯一标准。据输入时应加入一定的校验手段，并给出提示，在源总的来说，现代数据质量概念主要包括以下3个方头杜绝此类问题的发生；②数据重复，数据集中有多面：①注重从用户角度来衡量数据质量，强调用户对条

4、相同的数据记录，这需要在数据进入信息系统时，数据的满意度；②数据质量是一个综合性概念，应从及时对某些关键属性的唯一性进行检验；③数据关多角度来评价数据的好坏；③通常以完整性、规范联错误，数据关联包括实体在内属性之间关联和实性、准确性、一致性、及时性等要素来描述数据质量体间的关联，这两种关联均有可能引起相应属性值(图1)之间的不一致作者简介张华义，男，1963-~生，高级工程师；1987年毕业于成都理工大学应用数学系，长期从事油气勘探和资源评价研究，现主要从事田数据库和信息化建设工作。地址：(610041)四川省成都市天府大道北段12号石油科技大厦。电话

5、：(028)860151o2。E-mail：sczlaypetrochina．com．cn·88·第38卷第1期天然气勘探与开发到高额的回报。因此，在整个油田公司以及其服务商、供应商内部。应建立科学有效的数据质量管理体系，完善数据质量控制方法。建立科学、实用的数据质量控制工具并运行，对油田公司的数据质量实施全程、全域控制，将数据质量管理以制度化、规范化的方式落实到数据生成、传递和使用的各个过程之中。参考文献：1商广娟．有效的数据质量管理体系一21世纪管理的基石【J1．航空标准化与质量，2005，(2)．图11全面数据质量管理进程图2谷斌．信息系统建设中

6、的数据质量管理体系研究『J]．情报杂志，2007，(5)．3王英洁．企业全面数据质量管理体系研究[AJ．见：中国电机6结论工程学会．2010电力行业信息化年会论文集，2011．数据质量作为影响决策正确性的基础元素。可靠的数据是油田公司最具价值的资产，在数据质量(修改回稿日期2014—02—23编辑陈玲)管理上所投入的人力和资金，将会在现在和未来得·93·