智能矿山数据质量管理研究及实践

数据作为矿山企业的重要生产力,是数字化、智能化煤矿建设的基础,已快速融入到煤矿生产、运输和安全检查等各环节。从矿山业务场景角度出发,结合煤矿数据特点,阐述了数据质量的定义、维度和数据质量量化管理的概念,从事前预防、事中控制以及事后补救3方面介绍了智能矿山数据质量管理策略和技术,从而实现数据质量的全流程控制。以理论指导实践,将相关理论应用于智能矿山的具体业务及生产流程,从顶层设计、组织保障、流程控制以及结果评估等多个方面进行阐述,给出了智能矿山数据质量管理的典型案例。

我国碳排放数据质量管理现状及提升路径研究

碳交易市场是我国实施“双碳”目标的重要政策工具,碳排放数据是碳排放权市场交易的基础。通过分析和梳理相关文献及政策文件,发现我国碳排放数据质量管理存在源数据造假、数据获取方式不准确、缺乏统一标准、数据管理机制不够完善等问题。针对这些问题,本文提出了推进社会信用体系建设、优化数据获取途径和碳排放核算标准、创新管理机制三个提升路径。

住院病案首页附页数据质量评分标准清单研究——基于AHIMA数据质量管理模型

目的构建住院病案首页附页数据质量评分标准清单,以实现附页数据质量的定量评价。方法以美国健康信息管理协会数据质量管理模型为框架制定附页数据质量评分标准清单,并对湖北省卫生健康委发布的《住院病案首页附页》进行评分以展示该清单的应用。结果《住院病案首页附页》40个数据项目的平均得分为6.725分。主要质量缺陷体现在所有项目都没有明确填写责任人,也未明确定义填报时限。此外,部分项目与首页项目重复(占35%)或不具有摘要性质(占40%)。结论住院病案首页附页数据质量仍有较大的提升空间,特别是在设置附页项目时应明确填报责任人和填报时限,对首页项目起到补充和延展的作用,并应用有效的质量控制手段。

智慧治理中的数据质量管理:核心要素、机制构建、支撑保障

为探究智慧治理中数据质量管理路径,推进数据质量提升,促进智慧治理成效凸显,本文从核心要素、机制构建与支撑保障三个维度,选择传染病监测预警管理进行案例研究,搭建智慧治理中数据质量管理的分析框架。数据质量是影响智慧治理效能的重要因素之一,智慧治理中数据来源及相关方、数据流转环节是数据质量管理的核心要素,质量提升、流程改善经典方法可有效适用于智慧治理,政策保障、技术工具和机制迭代是数据质量管理长效执行的重要保障。智慧治理阶段性及治理成效需求决定数据质量管理要求,数据质量管理能实现智慧治理效能提升、数据要素市场高质量发展,进一步推动数据质量管理理念和方法在数据全周期各环节的实践落地。

智慧治理中的数据质量管理困境及对策研究

数据质量是实施智慧治理的基础。从数据使用者的视角出发,以D市智慧治理项目为案例,基于多渠道收集的资料,剖析数据质量管理的困境及其产生的原因,并提出相应对策。研究发现,智慧治理项目中数据质量管理困境表现为管理制度机制不健全、数据质量评价指标不适配以及协同中信息传递不畅通。困境产生的原因是项目建设中质量管理要求特殊性、数据资源可用程度难以匹配使用需求以及理念惯性下质量管理共识难以支撑管理执行。突破困境的关键是,提高质量管理理念共识化程度,增强质量评价方法动态化能力以及优化数据协同策略精细化粒度。

基于数据模型与数据主人制的数据质量管理模式研究

随着数字经济时代的到来,数据作为一种新型生产要素,在企业运营、决策和创新等方面的重要性日益凸显。文章从数据质量管理角度出发,深入探讨了数据模型与数据主人制建设的关键作用,详细介绍了数据模型全过程管理的实施方法,提出了基于数据主人的数据治理长效机制。文章认为,数据模型与数据主人制共同保障了数据的准确性和可靠性,能有效促进数据质量管理能力提升,助力企业数字化转型和创新发展。

医疗器械生物相容性试验与GLP非临床数据质量管理

严格的GLP非临床数据质量管理能够有效降低医疗器械生物相容性试验数据的偏差,提高数据的真实性和完整性。在医疗器械生物相容性试验中采用GLP非临床数据质量管理,符合医疗器械安全性评价和风险管理要求,具有可行性和必要性。本文介绍了国内外符合良好实验室规范(Good Laboratory Practice,GLP)原则的医疗器械生物相容性试验开展情况和不同行业GLP的运行要求,从GLP原则出发阐述了GLP非临床数据质量管理在开展医疗器械生物相容性试验方面的关注要点。

大数据时代档案数据质量管理探微

大数据时代,档案管理工作的对象转型成数据。在解读档案数据、档案数据质量概念内涵的基础上,分析档案数据质量管理的现状、档案数据质量存在的问题及原因,提出建立档案数据质量管理机制、预防和修正档案数据质量问题的产生途径,从而维护和提高档案数据质量。

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

本文主要探讨了数据质量管理与决策支持系统在配电自动化中的重要性,分析了配电自动化数据的特点、分类以及质量管理的现状和挑战。针对现有数据质量管理方法的评估与反思,提出了面向智能电网的配电自动化数据质量管理策略,包括数据采集与预处理、数据质量评价与监控、数据质量改进与优化以及数据质量保障体系建设。同时,设计了面向智能电网的配电自动化决策支持系统,包括需求分析、架构设计、关键技术研究以及实现与应用案例分析。最后,对数据质量管理与决策支持系统在智能电网中的综合应用进行了展望。

生态环境监测实验室数据质量管理研究

监控生态环境是保护生态环境的核心环节,需要生态环境管理部门运用科技方法检测环境中的污染物,从而获取全面的数据信息,这样可以帮助工作人员探究生态环境污染的根源,并制订出适当的防护策略,完善的数据也是保证生态环境监测任务质量的重要因素。基于此,首先,本文将阐述生态环境监测实验室数据管理的相关知识,接着详细解释对数据质量的要求;其次,探讨有效的生态环境监测实验室数据质量管理方法,以期为相关工作的开展提供参考。

生态环境监测实验室数据质量管理措施

现阶段,在我国,环境监测实验室资料的处理工作,不但关系到有关的环保政策的制定,而且关系到对环境污染程度的评估。在这种情况下,要求各单位及行政主管部门提高对实验室资料的重视程度,对其进行充分的调研与分析,并进一步改进其工作流程;从而确保数据的正确性和准确性,为今后的环境治理工作奠定基础。本文就此进行了分析。

统计监督在企业统计数据质量管理中的作用

随着全球化和信息技术的迅速发展,企业面临着日益复杂的数据管理挑战。基于此,为提高企业在统计数据管理中出现的准确性、一致性和可靠性问题,本文首先分析了统计监督在企业数据质量管理中的作用,以某企业实际为例,详述了有效的统计监督措施,最后通过效果分析,证明相关措施实现了对企业统计数据全生命周期的精准把控,并显著提升了数据治理水平,以此为相关人员提供实践参考。

关于地下水监测数据质量管理办法制定的思考和建议——以河北省为例

地下水监测数据质量管理办法是对《地下水管理条例》的贯彻落实,是组织实施层面的管理细则,是保障地下水监测工作技术支撑服务有效性的关键一环。文章结合有关规范要求,系统总结了河北省地下水监测过程中数据质量管理经验,针对河北省地下水监测数据质量管理办法的制定,从框架结构、总则、管理岗位和职责、数据类型和采集方法、数据采集管理、数据录入管理、数据审核管理、数据入库管理、数据维护管理、数据统计分析管理、附则等方面进行探讨,以期为地下水监测数据质量管理提供参考。

生态环境监测实验室数据质量管理研究

生态环境监测工作是生态环境保护工作的重要组成部分,需要用科学手段对环境中的污染物进行监测,进而形成完整的数据信息,以便相关人员了解生态环境污染的原因并制定相应的保护措施,而数据则是确保生态环境监测工作质量的关键。基于此,本文首先介绍生态环境监测实验室数据管理的内容,然后阐述生态环境监测实验室数据质量的要求,最后对生态环境监测实验室数据质量管理的有效途径进行探索,以期为相关工作的开展提供一定参考。

数据质量管理实践体系探讨

针对政府数据应用过程中常见的数据质量问题,通过对实践工作的总结,提出一种政府数据质量管理的实践体系。重点介绍政策规范和标准、数据源头管控机制、数据质量管理流程体系、数据质量实施管理体系等维度,结合质量管理对象、管理维度、质量管理规则、数据质量协同改进探讨政府数据质量管理构建有效路径,加速推进政府数据共享和实践。

一种内嵌质量总线的飞行器试验遥测数据质量管理系统设计

文章分析了当前飞行器飞行试验遥测数据质量管理面临的主要问题,针对性地提出了质量总线概念,在此基础上,设计了基于质量总线概念的遥测数据质量管理系统,并阐述了该系统的设计思想、关键技术及体系结构,为大数据时代的试验遥测数据质量管理提供了一种简洁的解决方案。

碳达峰碳中和背景下优化总量减排数据质量管理的调研报告

持续削减主要污染物排放总量,优化产业结构的调整,淘汰落后工艺和过剩产能,推进减污降碳协同增效,是加快完成“碳达峰、碳中和”任务的重要环节。但是,目前基层在核算主要污染物总量减排数据的过程中,由于工作人员技术薄弱、数据获取困难等诸多实际问题,造成总量减排数据核算不准确、不完全。本文以陕西省西安市莲湖区为调研对象,深入基层一线,针对主要污染物减排数据核算过程中出现的问题进行探讨。

分布式数据质量管理系统在电力企业的实践和应用

随着企业信息化水平和企业精细化管理要求的不断提高,企业对数据管理的需求也随之增强,如何提高企业数据质量更是需要重点解决的问题。针对电力企业数据质量管理面临的挑战,创新提出了分布式数据质量管理解决方案。针对集中式数据质量系统的性能瓶颈,在研究数据质量系统特点并借鉴国内外对大数据的解决方案后,提出了基于Hadoop分布式处理框架的解决方案。利用Hadoop集群,可以把缺陷数据从Oracle中抽离,分散存储在集群里多台服务器上,以有效提高磁盘I/O性能和数据分析性能。

军事数据质量管理研究

数据质量管理是确保数据准确能用的关键环节,是数据建设的重要内容.从数据质量的概念和度量入手,梳理了数据质量管理的发展历程,总结了全面数据质量管理的现状和核心模型,最后对军事大数据质量问题进行了分析,并提出了加强数据质量管理的建议.

多学科视角下的统计数据质量管理

统计学科对数据质量管理的系统研究和实践落后于信息科学和会计学,因此有必要结合质量管理的一般原则和这两个学科的经验来改进统计数据质量管理。文章在全面数据质量管理的框架中补充了适合统计数据质量管理的一些特征。结合会计信息质量框架和对数据质量的效益成本的综合考虑,文章认为可以用其他数据质量特征取代客观性,而对可及性的处理则必须权衡数据保密性、信息技术和成本的诸多约束。