跳到主要内容
01 / CONCEPT

这是什么

制定系统化的数据质量管理规程,覆盖数据采集、传输、处理到销毁的全生命周期;明确数据质量量化度量指标与管理责任分工;在作业流程中采用专业数据管理工具进行数据剖析、清理、标准化解析与质量监控,为跨业务运营与综合决策提供高质量数据治理支撑。

02 / VALUE

它有什么用

解决的核心问题

避免“只管建库不管质量”,防止因垃圾数据充斥导致数据资产沦为无法利用的“数据垃圾场”。

带来的综合价值

制度化保障全周期数据真实可靠,提升各业务系统对共享数据的采纳信任度。

03 / SCORING

怎么得分

设置 2 个独立款项,累计总分不超过 2 分。

款项 要求与评定方法 分值
第 1 款
制定数据质量管理制度与流程。
1 分
第 2 款
实现对数据质量的全寿命期控制与管理。
1 分
04 / EVIDENCE

需要什么材料

01
数据质量管理制度与作业流程

覆盖数据采集、传输、处理和删除等环节,写清责任分工、校验、缺陷处理、复核及全寿命期质量控制要求。

02
数据质量制度更新日志与管理工具应用报告

运行评价记录制度流程的修订和执行情况,说明所用工具如何识别、清理、纠正及跟踪数据质量问题。

05 / ARCHITECTURE

与哪些智慧建筑系统相关

依据《智慧建筑评价标准》图 2.1.1,标出本条在系统架构上可能相关的模块。

智慧应用

基础设施管理

安全与防灾

……

能源与资源

……

环境与健康

……

服务与管理

……

智慧建筑大脑

主题集市

数据挖掘与应用

智慧建筑数字化平台

资源库

数据整合

智慧城市数据

信息基础设施

数据基础设施

通信基础设施

智能感知

06 / STANDARD SOURCE

标准依据

依据《智慧建筑评价标准》T/CREA 002-2023
5.3.1 【质量管理体系】建立数据质量管理体系。(2分) 1 制定数据质量管理制度与流程。(1分) 2 实现对数据质量的全寿命期控制与管理。(1分)

条文说明

建立数据质量管理体系是保障数据能在运营中得到真正应用并且不断迭代更新的基础。在数据质量管理制度中,要强调对数据质量在全寿命期控制与管理,实现对数据在采集、传输、处理、删除全过程的质量管控,确认相关数据资源是否得到控制和规范,与数据相关的计划、规范、描述是否受到控制,是否得到验证和确认。在相应的作业流程中可采用专业性的数据管理工具识别、理解和纠正数据缺陷,实现数据清理、数据监控、数据剖析、数据解析、数据匹配、数据标准化、数据丰富等,支撑跨运营业务流程和决策制定过程中的数据治理。

评价方法:设计评价查阅相关设计文件;运行评价查阅相关竣工文件、数据质量管理制度与流程及更新日志、数据管理工具应用报告。