面向企业信息化的数据质量评估研究

数据质量问题是企业信息化过程中面临的一项重要挑战,但针对数据质量评估的研究还缺乏足够的重视.文中从数据质量定义出发,阐述了数据质量的各个不同维度及其评估指标的确定,在对比分析已有成果的基础上给出了主观、客观两种评估方法,通过引入SOA上下文的可重用服务思想,设计了一种数据质量评估的服务框架,基于该框架对输入输出、流程管理、自动化评估等服务进行了阐述,并使用Web Services服务组件的形式实现了所有的功能需求.     

医院信息化医疗数据质量管理

当今我国医疗行业已经进入全面信息化建设发展阶段,将信息化建设与医疗数据质量管理相互结合,提高医疗数据质量管理水平,这都可以大大地促进医院整体和谐发展.     

交通企业数字化转型中的数据质量管理系统研究与设计

数字经济是推动社会经济发展的新动能,本文概述交通行业数据的特点和质量管理难点,引出数据质量在企业数字化转型中的意义。介绍数据质量定义,提出数据质量管理5步流程,设计适应交通行业特点的数据质量评价指标体系及相应的测量和评价方法。提出可行的数据质量管理系统设计思路,提出应用实践的建议。     

大数据时代如何加强医院病案信息化管理

进入到二十一世纪,人类迈入大数据时代,大数据技术逐渐渗透在各个领域中,为人们提供优质的服务,推动各个行业全面发展.基于此,本文从医院病案信息化管理入手,全面开展分析,明确现阶段管理过程中存在的问题,探索大数据时代加强医院病案信息化管理策略,以供参考.     

社区信息化建设数据质量评估模型的研究

数据质量的好坏是社区信息化建设的关键因素,如何对数据质量进行有效的评估是数据管理的核心问题。本文针对数据质量评估问题,提出了一个社区信息化数据质量的评估模型,给出了社区信息化建设中数据质量评估总体框架。该框架的特点:可以进行相应的扩展,以实现不同需求在不同层次上对数据质量的检测。     

地下管线管理信息系统的数据质量与质量控制

地下管线管理信息系统的数据主要为地理数据(空间数据和属性数据);数据质量内容主要包括位置精度、属性精度、逻辑一致性和完整性;影响数据质量的主要因素基本体现在数据采集、数据处理、数据应用的生产过程中;数据的质量控制应贯穿于数据生产的整个过程中,其中,源数据采集和数据处理过程中的质量控制是关键环节。     

SOA下的数据质量管理

SOA解决了相互独立系统之间的信息交互问题,被越来越多地应用到企业信息系统集成过程中.数据是系统间交互的血液,数据质量的好坏是取得SOA项目成功的关键.主要探讨SOA与数据质量两者之间相辅相成的关系:好的数据质量提升SOA项目的实用性,成功的SOA项目促进企业数据质量管理,并给出一种基于SOA的企业数据集成架构.     

大数据背景下数据质量管理优化对策

基于信息化技术和互联网技术的迅速发展,数据量呈喷井式增长,数据类型也逐渐增多,并且复杂程度越来越高,现代社会已进入大数据时代。在这种背景下,要想充分发挥大数据的应用价值,必须加强数据质量管理力度,提高数据传输及使用的安全性和稳定性。笔者立足于大数据特征,指出了当前数据质量管理面临的问题,并提出了几条优化策略,仅供参考。     

企业信息化与数据建模

在企业信息化建设中,开发企业信息资源是最重要、最根本的任务,不改造落后的企业数据环境,不进行数据环境的重建,就没有企业的信息化。本文进一步探讨企业数据环境重建的关键技术一数据建模,它包括:什么是主题数据库?什么是数据模型?它在企业数据环境重建中的意义和作用是什么?怎样进行数据建模?