工业数据规范化管理和质量保证方法与流程

技术特征：
1.工业数据规范化管理和质量保证方法，其特征在于，包括如下步骤：a、工业数据质量管理：a、策划：明确质量目标和用户需求，规划数据质量描述要素，开展数据质量描述；b、实施：识别数据质量要素，新建数据质量要素，开展数据质量识别；c、检查：选择评价方法，确定评价流程和步骤，开展数据质量评价；d、处置：确定控制规则，选择控制方法，开展数据质量控制；b、工业数据质量评价：数据质量评价方法分为直接评价方法：通过比较数据与内外部参考信息来确定数据质量；间接评价方法：使用与数据相关的外部知识推断或估计数据质量；c、工业数据质量控制：“数据质量描述测试套件”用来测试数据集质量描述的正确性。2.根据权利要求1所述的工业数据规范化管理和质量保证方法，其特征在于：所述步骤b中直接评价方法可分为：完全检查方法：测试数据质量范围内的所有数据项；抽样检查方法：测试数据质量范围内的部分数据项，抽样方法、抽样率及抽样过程应在数据质量报告中报告。3.根据权利要求1所述的工业数据规范化管理和质量保证方法，其特征在于：所述步骤b中间接评价方法所依据的外部知识包括但不限于：数据质量非定量元素、数据集的其它质量报告。4.根据权利要求1所述的工业数据规范化管理和质量保证方法，其特征在于：所述步骤c中“数据质量描述测试套件”包括要素测试、可用性测试、排斥性测试、定量子元素描述项正确性检查和“数据质量报告”符合性检查。

技术总结
本发明公开了工业数据规范化管理和质量保证方法，明确质量目标和用户需求，规划数据质量描述要素，开展数据质量描述；识别数据质量要素，新建数据质量要素，开展数据质量识别；选择评价方法，确定评价流程和步骤，开展数据质量评价；确定控制规则，选择控制方法，开展数据质量控制；通过比较数据与内外部参考信息来确定数据质量。本发明提供了工业数据规范化管理和数据质量保证方法，本方法通过对工业数据质量持续改进的模型、质量的描述、识别、评价、控制和报告等的标准化，支撑工业数据的协同建设、互联互通、共享利用，提高工业数据的质量、可用性和利用效率；本标准的实施有助于实现工业数据的规范化管理和质量保证。业数据的规范化管理和质量保证。业数据的规范化管理和质量保证。


技术研发人员：王志强
受保护的技术使用者：中国标准化研究院
技术研发日：2022.03.07
技术公布日：2022/6/10