数据认责管理中核心数据的识别初探

数据治理已经成为企业如何充分发挥数据资产价值、全面推动数字化转型所面临的重要课题。然而,面对浩如烟海的数据,从何处着手加以有效治理成为一个棘手问题。本文介绍了贵州电网公司在开展数据认责工作中,就如何确定核心认责数据项使用的以问题为导向的核心数据识别方法。通过对数据问题的归集、分析,从中提取问题分布较集中、业务影响较大的核心数据项,而后借助归因分析进一步筛选出作为实施认责管理的核心数据项,从而确保突出的痛点数据问题得到有效解决,数据认责管理工作更具针对性和有效性。

新形势下数据管理与认责分析

信息技术与经济社会的交汇融合引发数据迅猛增长,数据已成为重要的基础性战略资源,对数据的管理与开发应用已成为关系当今社会发展的重大问题。本文通过对数据管理体系的分析,提出数据管理体系是科学开发、高效利用数据资产的基础,而数据认责是数据管理体系健康运营的前提,探讨了数据认责的概念、方法改进和应用场景。

全面数据质量管理框架在电网行业中的应用

围绕数据多头管理、数据质量评价标准不一致等电网行业数据质量管理面临的挑战,对国际数据质量管理模式进行研究;以天津市电力公司数据质量管理为例,分析全面数据质量管理框架在国内电网公司的落地情况,总结应用过程中的经验教训。

企业报表系统的数据质量管理

随着企业报表系统的建设和应用推广,报表用户对于数据价值贡献等将提出更高的要求,与此同时,数据缺漏、数出多门等现象,也成为制约报表系统应用效果的关键因素。本文将结合某集团公司的报表系统数据质量管理实践,从数据的全面性和准确性两方面介绍报表系统的数据质量管理方法。

电网企业指标数据质量提升应用研究与实施

本文从分析指标质量需求出发,借鉴和运用数据溯源的思想,研究指标溯源应用。一方面以指标数据作为顶端向下拆解指标,梳理指标计算脉络、绘制指标数据关系图,作为评估指标可信度和影响分析的重要依据;另一方面挖掘、追溯指标计算的源头数据,掌握相关源数据项的系统分布情况。在指标溯源的基础上,结合企业已初成体系的数据认责机制,探索对指标数据从源头施治,实施数据项数据认责,保证源头数据质量、进而保障指标数据质量。本文意在为切实提升企业指标数据质量,提供相关的应用研究思路和实施参考。