数据质量管理系统的指标监控分析

[摘 要]近年来，大量企业加入开发数据质量管理系统的队伍中，希望通过该系统实时监控并评估数据质量，使数据得到充分利用。文章以此为背景，以管理系统为研究对象，对系统的核心功能——指标监控功能进行了分析，阐述了系统的运行原理及工作流程，探讨了指标监控的原则和技术，内容涉及前端框架、测试框架及移动平台等方面，旨在为企业通过建立系统化的监控框架、实现实时监测和持续改进提供参考。

[关键词]数据信息；质量管理系统；分析工具；指标监控

中图分类号：TM7 文献标识码：A 文章编号：1674-1722（2024）24-0068-03

随着数字化转型的加速，数据已经成为企业决策和运营的核心资产，数据管理的重要性日益凸显。从某种程度上说，只有高质量的数据才能支持深入分析和智能决策，因此，实时监控数据质量指标很有必要，这样做不仅能提高企业的数据治理水平，而且能增强数据的可用性、可靠性和价值。日常工作中，企业可以通过建立系统化的监控框架，实现实时监测和持续改进，确保数据资产的高效利用，为业务增长、创新奠基。

一、数据质量管理系统的原理

数据质量管理系统的应用旨在确保数据在生命周期内始终保持高标准，为制定决策提供支持。系统在不同环节的运行原理不同。在评估环节，系统通过定义涵盖数据准确性、完整性在内的K Q I s，识别当前数据质量的状态、改进的方向。在监控环节，系统可依托内置的自动化工具和算法，实时跟踪质量指标的变化，利用数据可视化技术，为管理人员提供直观且清晰的监控界面，帮助其快速发现异常。同时，系统还能够自动生成报告，告知管理人员潜在的问题，及时触发预警机制，防止管理人员制定影响业务流程的决策错误。在数据优化环节，系统整合了包括数据清理、数据标准化和数据匹配在内的多项技术手段，使管理人员可以在识别问题后迅速采取措施加以解决，通过PDCA循环等持续改进机制，不断提升人员管理能力、企业管理水平，确保数据有效且可靠。考虑到数据质量管理系统储存数据体量极大，有关人员应尝试应用正态分布对业务数据进行详细的解释说明，避免离散数据质量受到影响。正态分布是概率分布的分支，其内容涉及数据、物理两方面，如果随机变量对应数据期望值、标准方差取值为1，则表示系统正态分布的数据位置和幅度均由期望值决定，此时，正态分布所处范围为标准范围。

二、数据质量管理系统工作流程

数据质量管理是一项系统性工作，涵盖了搜寻、登记和维护数据资源等多个方面。在实际工作中，需要先注册并搜寻数据，再评估经过搜寻获得的、尚未正式投入使用的数据，去除无效和冗余数据，识别潜在的数据问题并制定相应的监测机制，根据实际情况，确定具体的监控指标、频率和方法，持续追踪数据的质量状态，根据管理人员发布的指令，实时查询并且下载问题数据，在保证数据完整且准确的前提下，增强数据的一致性和及时性，防止劣质数据引入及扩散，导致数据失效[ 1 ]。真正做到充分利用现有数据，为管理人员制定各项决策提供有力支持，推动业务的优化和创新。

三、数据质量管理系统指标监控原则及技术

（一）监控原则

1.指标选择

合理选择质量指标是确保监控有效的关键。指标应具备合理性、可行性和全面性，其中，合理性指的是管理指标应与业务目标、数据使用的实际需求密切相关。以客户数据为例，对此类数据而言，准确性和一致性是优先考虑的指标，原因在于客户信息的错误可能直接影响业务决策和客户关系管理。可行性要求采集和计算指标所需的数据易于获取，监控成本可控，计算方法清晰简单，管理人员能够在日常工作中对其加以运用。全面性强调指标在覆盖数据质量维度时应“不偏不倚”，能够如实反映各类相关数据的质量状况。有关人员在选择监控指标时，应严格遵循上述原则，确保所选指标真正驱动数据管理工作的持续改进，为后续的分析和决策提供坚实基础。

2.实时监控

实时监控原则强调的重点是对质量指标的动态追踪和即时反馈。实时监控的实施依赖于高效的数据处理和分析能力，管理人员可以通过对关键数据流的实时监控，及时发现数据缺失、格式错误或不一致等异常情况，第一时间处理质量问题，防止其快速扩散而导致无法挽回的严重后果。实时监控还能够增强数据治理的主动性，在工作中，管理人员可以基于当前的质量状态迅速做出调整数据处理流程、修正问题数据等反应，通过及时且高效的数据治理，为数据的充分利用夯实基础。此外，实时监控还要求技术支持系统的架构具备良好的扩展性，以适应数据量和用户需求的不断变化。总而言之，企业建立具备实时反馈功能的监控机制很有必要，此举能够有效提升数据管理的响应速度和准确性，实现数据驱动决策的精确化与及时化。

3.持续改进

持续改进原则要求有关人员在监控质量指标的基础上，基于PDCA模式持续评估和优化管理流程，确保数据管理取得理想效果。在P（计划）阶段，有关人员需基于监控结果分析当前数据质量存在的问题，制定相应的改进目标。在D（执行）阶段，有关人员需要调整数据收集、存储和清洗的流程，以提高数据质量。在C（检查）阶段，有关人员可以通过评估实施后的效果，判断检测指标是否取得了预期的改进成效。在A（行动）阶段，若检查发现改进不充分，有关人员需要对策略进行再次调整，形成闭环的改进机制[ 2 ]。实践表明，持续的改进能够提升数据质量水平，正因如此，持续改进现已成为确保管理系统长效运营的根本保障，可以帮助企业在数据驱动的环境中保持极强的竞争实力，并适应快速变化的市场环境。

（二）技术要点

在本项目中，有关人员聚焦eLink平台、RPA机器人，将eLink作为监控主体，通过整合管理内容，做到规范且安全地调用各类应用。在开发RPA的过程中，则创造性地引入了多线程模式，确保RPA可以严格按照指令完成工作，及时发现并处理潜在问题。

1.前端框架

系统前端框架是整合了Electron、Vue的跨平台框架。Electron是典型的开源框架，允许开发者使用Web构建桌面应用，由于该框架以Node.js和Chromium为基础，因此，Web开发者可以利用其熟悉的技术栈，在较短的时间内完成开发桌面应用的任务。Vue则是渐进的JavaScript框架，专注于构建用户界面，近年来，凭借轻量、高效和易于上手而受到青睐。结合Electron、Vue，有助于有关人员快速构建具有丰富交互和高性能的应用程序。其中，Electron的作用是提供对本地文件系统和操作系统功能的访问，增强应用的功能性，Vue的组件化设计则使得项目结构更加清晰且易于维护，将二者组合能够大幅降低有关人员构建可移植的桌面应用的难度，满足现代开发对快速迭代和良好用户体验的需求[ 3 ]。

本项目选用前端框架主要分为Chromiun、Node. js和API三部分。Chromiun作为以Chrome为载体的编程语言，在项目中主要负责测试系统新引入功能的可靠性、实效性，在保证前端框架充分发挥作用的前提下，降低开发浏览器界面的难度，为后续设计工作做准备。Node.js的作用与Java相近，用其代替Java与Chromiun结合，可以解决Java冲击服务端的问题，强化操作系统既有的API功能，为日后管理人员操作GUI提供便利。而使用API的目的则是避免系统GUI和前端框架不匹配，导致系统无法正常运行，简单来说，就是在不改变既有框架的前提下，根据应用程序的特征为其设置API接口，同时调整操作系统具备的功能，确保开发界面、调用系统始终处于分离开发的状态[ 4 ]。

通过分析系统应用效果能够发现，该前端框架相较于传统框架有两大优势。一是Vue支持刷新局部页面，在跳转页面或是刷新页面时，通常需要先整合页面数据，此项操作有助于新数据融入既有数据，提升访问浏览器的速度，优化使用体验，降低工作强度并提高工作质效。二是在基于该前端框架升级浏览器时，需要有关人员先转化现有应用程序，这一过程不仅能够为数据库带来更丰富的资源，而且能够消除编程语言存在的局限性，使数据库充分发挥作用。

2.自动化测试框架

测试框架的作用主要是通过自动化手段，实时监控与评估质量指标，提高数据处理效率和准确性。该框架的原理是通过编写自动测试脚本，定期检查数据的准确性、完整性等关键质量指标，通过将测试程序集成到数据处理流程中，确保在数据生成和更新的每个环节都能自动完成质量检测，及时发现潜在问题。该测试框架的核心优势在于其具有高效性和可重复性，能够减少人工检查所需的时间、人力成本。此外，该框架还支持不同数据源的集成，能够处理大规模数据集，确保监控覆盖全面。事实证明，在系统中安装自动测试框架，能够提高质量管理的响应速度，为数据治理提供可靠的数据基础，有助于保障决策的科学性与精准性。

在现有框架中，Selenium框架与该系统提出要求的契合程度最高。Selenium框架的本质是整合了包括WebDriiver、Selenium IDE在内的多项测试工具的应用程序，将其与管理系统结合，能够实现对系统功能的自动测试，完成自动编写脚本语言的操作。另外，该框架对运行载体的限制极少，Web、C h r o m e等主流浏览器均可。以C h r o m e为例，如果决定将C h r o m e作为运行Selenium框架的载体，则可以通过该框架自带的WebDriver对系统功能进行自动测试。事实证明，该系统既能够有效控制不同浏览器的页面，高效完成搜集数据的工作，还可以根据网页的需要，为其提供恰当的函数形式，通过实时更新网页内容，使网页从静态网页转变成更具有实用价值的动态网页。

3.移动平台

系统的移动平台选用由互动开发平台衍生出的eLink通信平台，该平台具备丰富的通信功能，此外，还设有大量标准端口，可以直接对接各类业务系统，在为处理业务提供便利的同时，为系统安全性提供保证。要想最大化实现该平台的使用价值，有关人员应保证开发平台支持以下操作。

首先，任务追踪。管理人员可以根据具体的质量指标设置监控任务，实时跟踪其执行状态，及时识别任务进展和潜在问题，做到快速响应。

其次，集成不同数据源。通过从不同系统中自动收集各类监控指标有关数据，实现数据的集中化管理。

再次，可视化。搭载可视化界面的目的是使监控数据一目了然，便于管理人员通过图表和仪表板直观地分析数据质量状况。

最后，自动化通知。当监控指标触发预设警报时，系统将自动将该情况告知管理人员，确保管理人员能够及时采取纠正措施。

上述功能的结合，使eLink成为能够助力管理系统高效实施与优化的强有力的移动平台。本项目中，有关人员聚焦于数据安全，通过整合多项技术，形成了可以为数据信息安全提供保障的安保体系，具体措施包括：用双层登录验证代替原有单层验证，在登录界面、浏览器之间搭建链接通路，提高系统的安全系数；通过密码保护数据库内部储存的数据，将数据泄露或被窃取的可能性降至最低[ 5 ]。

4.RPA机器人

RPA是通过机器人模拟人类在数字系统中的交互规律，自动执行内容重复且规则性高的任务的技术，将RPA与现有系统无缝集成，可以高效完成包括数据输入、文件处理、报告生成在内的多项任务，提高工作效率和准确性。具体来说，RPA的主要优势在于其能够减轻员工的工作负担，让员工专注于更具创造性和战略性的工作。RPA还能降低人为错误的风险，提高业务流程的合规性与一致性。本项目中，为充分发挥RPA在自动化方面的优点，有关人员决定对其进行分层设计，其中，软件架构被拆分成两层，应用层负责搜集、管理业务数据，数据层则负责访问并且储存数据，二者独立运行，需要基于通信机制转换或是共享数据。这样设计有效避免了应用层、数据层互相干扰，对提高系统运行质量具有重大意义。

四、结语

文章在深入研究数据质量管理系统的基础上提出，为使系统内置指标监控模块长时间高效且稳定的运行，要基于Python对接数据接口，提高数据整合的自动化程度，确保系统及时且准确地告知管理人员指标监控结论，通过分析问题数据并整合分析结果，使管理人员全面了解数据情况和整改进度，由此，解决数据无法得到充分利用的问题。未来，应进一步完善eLink平台、RPA机器人的研发方案，根据工作需要引入先进技术，增强系统管理数据信息的功能，使管理数据信息的质效最大限度接近理想水平。

参考文献：

[1]王实，路健，李灿岑，等.面向智能电网的配电自动化数据质量管理与决策支持系统设计[J].科技风，2024（31）：4-6+13.

[2]刘永生.基于数据中台的数字化检验检测实验室质量管理系统建设的探讨[J].中国检验检测，2024（04）：115-117.

[3]曹薇，金迪芳，刘炜，等.基于实验室信息管理系统的高级数据分析在成品油质量管理中的应用[J].石油商技，2024（02）：68-74.

[4]余黄杰.实验室质量管理优化策略的制定与实施[J].中国质量监管，2024（03）：104-105.

[5]麦家健.交通企业数字化转型中的数据质量管理系统研究与设计[J].软件，2024（01）：66-69.