数据质量管理
定义：
是指对数据从计划、获取、存储、共享、维护、应用、消亡生命周期的每个阶段里可能引发的各类数据质量问题，进行识别、度量、监控、预警等一系列管理活动，并通过改善和提高组织的管理水平使得数据质量获得进一步提高。
目录
1数据质量管理
2数据质量管理评估维度
3分析影响数据质量的因素
4MTC-DQM 数据质量管理的方法与步骤
一数据质量管理
数据质量管理是循环管理过程，其终极目标是通过可靠的数据提升数据在使用中的价值，并最终为企业赢得经济效益。
二数据质量管理评估维度
由于数据清洗（DataCleaning）工具通常简单地被称为数据质量（Data Quality）工具，因此很多人认为数据质量管理，就是修改数据中的错误、是对错误数据和垃圾数据进行清理。
这个理解是片面的，其实数据清洗只是数据质量管理中的一步。数据质量管理（DQM），不仅包含了对数据质量的改善，同时还包含了对组织的改善。针对数据的改善和管理，主要包括数据分析、数据评估、数据清洗、数据监控、错误预警等内容；针对组织的改善和管理，主要包括确立组织数据质量改进目标、评估组织流程、制定组织流程改善计划、制定组织监督审核机制、实施改进、评估改善效果等多个环节。
任何改善都是建立在评估的基础上，知道问题在哪才能实施改进。通常数据质量评估和管理评估需通过以下几个维度衡量。
1 数据质量评估维度
完整性Completeness：完整性用于度量哪些数据丢失了或者哪些数据不可用。
规范性Conformity：规范性用于度量哪些数据未按统一格式存储。
一致性Consistency：一致性用于度量哪些数据的值在信息含义上是冲突的。
准确性Accuracy：准确性用于度量哪些数据和信息是不正确的，或者数据是超期的。
唯一性Uniqueness：唯一性用于度量哪些数据是重复数据或者数据的哪些属性是重复的。
关联性Integration：关联性用于度量哪些关联的数据缺失或者未建立索引。
2 管理质量评估维度
配置管理Config Management：此维度用于度量数据在其生命周期内的一切资源是否得到了控制和规范，即数据的计划、产生、变更直至消亡的过程中，与数据相关的计划、规范、描述是否收到控制。评估指标包括：评估配置项的细化粒度、评估基线准确度和频度以及变更流程是否合理完善等。
培训 Training：此维度用于度量数据的生产和使用者在数据生命周期内的一切活动中是否经过了知识和技能的培训、培训效果是否满足岗位需要；受训的知识和技能是否经过审核和确认，受训的内容是否与企业文化和价值观一致；培训流程是否合理完善等；
验证和确认Verify & Validation：此维度用于度量数据在其生命周期内是否得到验证和确认。评估内容包括是否通过验证流程确保工作产品（数据）满足指定的要求、是否通过“确认”流程保证工作产品（数据）在计划的环境中满足使用的要求；“验证”和“确认”的流程是否完善；
监督和监控Monitoring：此维度用于度量产生和使用数据的流程在数据的整个生命周期内是否真正受控。脱离监控的信息、技术、计划、流程、制度，会导致数据质量低下。监督和监控的流程是否完善。
三分析影响数据质量的因素
影响数据质量的因素主要来源于四方面：信息因素、技术因素、流程因素和管理因素
信息因素：产生这部分数据质量问题的原因主要有：数据描述及理解错误、数据度量的各种性质（如：数据源规格不统一）得不到保证和变化频度不恰当等。
技术因素：主要是指由于具体数据处理的各技术环节的异常造成的数据质量问题。数据质量问题的产生环节主要包括数据创建、数据获取、数据传输、数据装载、数据使用、数据维护等方面的内容。
流程因素：是指由于系统作业流程和人工操作流程设置不当造成的数据质量问题，主要来源于系统数据的创建流程、传递流程、装载流程、使用流程、维护流程和稽核流程等各环节。
管理因素：是指由于人员素质及管理机制方面的原因造成的数据质量问题。如人员培训、人员管理、培训或者奖惩措施不当导致的管理缺失或者管理缺陷。
四MTC-DQM 数据质量管理的方法与步骤
熟悉六西格玛管理的人应该知道，六西格玛强调以事实驱动管理。但事实是用数据说话。
映射到六西格玛管理方法，MTC-DQM推荐采用十步数据质量管理方法。
1. 定义和商定问题、时机和目标，以指导整个数据质量管理的工作。
2. 收集、汇总、分析有关形式和信息环境。设计设计捕获和评估的方案。
3. 按照数据质量维度对数据质量进行评估。
4. 使用各种技术评估劣质数据对业务产生的影响。
5. 确定影响数据质量的真实原因，并区分这些原因的影响的数据质量的级别。
6. 最终确定行动的建议，为数据质量改善制定方案，包括数据级和组织级的。
7. 建立数据错误预防方案，并改正当前数据问题。
8. 通过改进组织管理流程，最大限度控制由管理上的缺陷造成的数据质量问题。
9. 对数据和管理实施监控，维护已改善的效果。
10.沟通贯穿管理始终，循环的评估组织管理流程，以确保数据质量改善的成果得到有
效保持。
山西省第二人民医院护理质量控质中心患者身份识别与沟通管理 质量评价标准 文件编号： 制定日期： 护理质量评价标准修订日期：第0次修订 检查部门：检查日期： 受检科室：病历号及检查结果 项目质量标准分值 结构（5分）有患者身份识别与腕带使用管理相关制度 1 有无名患者身份识别的方法和核对流程 1 有患者转科、转院的相关制度 1 有开具医嘱的相关制度及澄清流程 1 有危急值报告制度与流程 1 过程（85分）身 份 识 别 与 查 对 ICU患者使用“腕带”作为身份识别标识 3 新生儿使用“腕带”作为身份识别标识 3 手术患者使用“腕带”作为身份识别标识 3 急诊抢救患者使用“腕带”作为身份识别 标识 3 意识不清患者使用“腕带”作为身份识别 标识 3 语言交流障碍的患者使用“腕带”作为身 份识别标识 3 输血患者使用“腕带”作为身份识别标识 3 为上述患者进行诊疗活动时必须核对“腕 带”信息 3 诊疗活动时主动邀请患者或近亲属陈述患 者姓名 3 诊疗活动时至少同时使用姓名、年龄两项 核对患者身份 3 操作前查对医嘱与患者信息是否一致 3 操作前查对药品质量、有效期及药物配伍 禁忌 3 操作前查对输液用物质量及有效期 3 操作中查对患者信息、治疗处置项目与医 嘱是否一致 3 操作后再次核对上述信息 3 对上述工作有自查、讲评、总结、改进与 记录 3 医 嘱 执 行 用医嘱抄（转）录后双人查对并签名 3 只在实施紧急抢救时执行临时口头医嘱 1 执行者需复述，双人查对无误后执行 3 有疑问或模糊不清医嘱，澄清后执行 3 医嘱班班双人查对并签名 1 护士长每周参与医嘱大查对并签名 1
1.1 三头小猪的故事| 1 第1章统一语言数据、指标、信息，天哪！如果有一种通俗易懂的语言，能让所有人（无论其人生阅历或教育经历如何）都能明白量化的好处，该有多好！我认为语言不通是事业（和生活）的最大障碍。所以，提炼总结出公用词汇至关重要，是迈向成功的第一步。本书中的很多概念可能都比较新颖，但这并不意味着要发明新词儿，组织发展术语表已经臃肿不堪了。实际上，我用的都是常见词汇。尽量用大白话介绍那些看上去很复杂的概念，让其浅显易懂，简单直白。先讲个故事吧。 1.1 三头小猪的故事有一次，在半路上，我家那个三岁的小宝宝想听故事。因为没带书，我不得不搜肠刮肚努力回想，好找出一个故事来哄她入睡。好吧，我承认我虽然对讲过的课记忆深刻，但却完全记不住那些儿童故事。所以，就像所有好父亲都会做的那样，我即兴创作了一个。还有什么能比量化故事更能催人入眠的呢？故事背景打败大灰狼之后，三头小猪放浪形骸，生活奢靡。三年过去了，它们生活在肮脏的环境里，体重严重超标——就算是猪，也太胖了。由于健康状况不断恶化，它们分头去看医生。三个医生的结论完全一致：你马上就要变成烧烤了。它们胡吃海塞，缺乏睡眠，不锻炼身体，也没注意到身体发出的危险信号。三个医生一致认为，如果不改变生活方式，这些猪就只有死路一条。第一头小猪不幸的是，猪，也会遇到庸医。第一头小猪的医生对它说：“你的身体每况愈下，必须认真对待，改变生活方式！”医生给小猪开出了饮食计划、健身计划，还要它12个月内回来复查。这头小猪确实吓坏了，所以努力自救。它不再吃垃圾食品，每天坚持锻炼。甚至上床睡觉的时间都提前了。一个月后，小猪感觉棒极了，这么多年第一次觉得这么爽。他决定搞个庆祝一下。于是约上羊羔兄弟，去外面彻夜狂欢。大餐过后，又搞了个吃冰激凌大赛（他赢了）。他们玩到凌晨3点才回家，回去倒头便睡。第二天，他忘了锻炼身体。好习惯被毁掉只是一眨眼的事儿。因为平时太忙（借口），只好周末锻炼了。快到月底时，他又开始吃垃圾食品，虽然没有以前吃得多，但也超过了正常标准。年底复查时，面对医生失望的表情，他震惊了。“可我是按医嘱做的啊，”第一头小猪说，“我饮食健康，努力锻炼，甚至睡得也比以前早了。我知道我的身体变好了……觉得比去年强了。”“是，但你的体重没有明显改善。你可能吃得更健康了，但还不够健康。你的睡眠可能更充足了，但还不够充分。总体来说，你的身体恶化了……如果再不改变，性命堪忧。”医生给第一头小猪开了一个新的饮食和健身计划，还给他报了一个动感单车课程，开了处方药，真诚祝愿他再来复查时能变好。第一头小猪确实被这些东西吓着了，因此对着自己的大下巴发誓，他一定要做得更好。这次他坚持住了。定期锻炼，只吃健康食品，饿了就吃胡萝卜、芹菜或脱脂酸奶。每周都去参加动感单车课程，简直就像钟表一样准时。可是，悲催的小猪不知道自己的进展如何。7个月过去了，它虽然感觉好了点，可是因为焦虑，压力太大，它中风了。尽管身体状况有所改善，但它还是扛不住中风的打击。一个月后，它死了。听到这个消息，医生非常难过。在从日历上划掉马上到期的复诊预约时，他哭了。第二头小猪第二头小猪的医生知道量化分析的重要性。他是一个善于与病人沟通的好医生。医者父母心，他希望自己的病人更健康。看过第二头小猪的体检表后，他很沮丧。怎么才能改变小猪的命运？如何帮小猪重获健康？他喜欢量化，认为如果有目标指导，小猪能做得更好。医生设计的方案有三个指标：体重，血压，胆固醇。他告诉小猪，它随时有生命危险。然后建议小猪减掉100磅的体重，降血压，1.1 三头小猪的故事| 3 降低胆固醇，让三项指标都达到正常值。
大数据处理流程的主要环节 大数据处理流程主要包括数据收集、数据预处理、数据存储、数据处理与分析、数据展示/数据可视化、数据应用等环节，其中数据质量贯穿于整个大数据流程，每一个数据处理环节都会对大数据质量产生影响作用。通常，一个好的大数据产品要有大量的数据规模、快速的数据处理、精确的数据分析与预测、优秀的可视化图表以及简练易懂的结果解释，本节将基于以上环节分别分析不同阶段对大数据质量的影响及其关键影响因素。 一、数据收集 在数据收集过程中，数据源会影响大数据质量的真实性、完整性数据收集、一致性、准确性和安全性。对于Web数据，多采用网络爬虫方式进行收集，这需要对爬虫软件进行时间设置以保障收集到的数据时效性质量。比如可以利用八爪鱼爬虫软件的增值API设置，灵活控制采集任务的启动和停止。 二、数据预处理 大数据采集过程中通常有一个或多个数据源，这些数据源包括同构或异构的数据库、文件系统、服务接口等，易受到噪声数据、数据值缺失、数据冲突等影响，因此需首先对收集到的
大数据集合进行预处理，以保证大数据分析与预测结果的准确性与价值性。 大数据的预处理环节主要包括数据清理、数据集成、数据归约与数据转换等内容，可以大大提高大数据的总体质量，是大数据过程质量的体现。数据清理技术包括对数据的不一致检测、噪声数据的识别、数据过滤与修正等方面，有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性和可用性等方面的质量; 数据集成则是将多个数据源的数据进行集成，从而形成集中、统一的数据库、数据立方体等，这一过程有利于提高大数据的完整性、一致性、安全性和可用性等方面质量; 数据归约是在不损害分析结果准确性的前提下降低数据集规模，使之简化，包括维归约、数据归约、数据抽样等技术，这一过程有利于提高大数据的价值密度，即提高大数据存储的价值性。 数据转换处理包括基于规则或元数据的转换、基于模型与学习的转换等技术，可通过转换实现数据统一，这一过程有利于提高大数据的一致性和可用性。 总之，数据预处理环节有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性、可用性、完整性、安全性和价值性等方面质量，而大数据预处理中的相关技术是影响大数据过程质量的关键因素
企业质量管理制度 目录 一、质量管理职责 1、组织领导。 2、总经理质量责任制。 3、质量方针及质量目标。 4、质量管理制度。 5、质量奖惩考核办法。 6、质量管理网络图。 二、生产设备、测量器具的管理 1、设备管理制度 2、设备日常管理制度 3、设备维修保养制度 4、设备检修制度 5、检测仪器、计量器具的管理制度 三、技术文件管理 1、原料质量要求 2、包装材料质量要求
3、工艺文件明细表 4、技术管理制度 四、采购质量控制 1、采购原辅材料、通用包装的质量控制制度 2、委托加工品质量控制 五、工艺管理制度 六、产品质量检查 1、质量检验机构 2、质量检验管理制度 3、检验结果的处理 七、安全生产制度 一、质量管理职责 1、组织领导（总经理）负责全公司的质量工作 2、总经理质量责任制 （1）实行工厂方针目标中规定的质量要求和技术要求，做好组织实施工作。 （2）掌握生产动态的同事，要掌握质量动态，在检查生产任务的同时，要检查质量指标完成情况，以保证企业全面完成生产任务。 （3）组织召开质量工作会议解决生产中遇到质量问题。 （4）审核公司检验报告，批准工艺文件，不合格原材料及包装材料的退货。
3、质量方针及质量目标 （1）质量方针：质量第一，用户第一。 （2）质量目标：出厂成品合格率达到100%，努力实现产品的零投诉，无重大质量事故发生。 4、质量管理制度 （1）质量方针贯穿于全厂的生产和管理工作，从原材料进厂、加工到售后服务，自始至终要体现质量第一的思想，做到不合格产品不得出厂。 （2）推行全面质量管理，建立健全可靠的质量保证体系，以良好的工作质量，通过不断提高工序质量稳定提高产品质量，生产出更多满足客户要求的成品。 （3）总经理应重视质量，组织召开质量工作会议；分析质量工作情况：处理重大质量问题；表扬和奖励为产品质量做出显着成绩的员工。 （4）生产部主任负责组织生产人员实施总经理下达的生产任务，及时把有关质量问题反馈给总经理。 （5）采购人员要保证采购的原材料及外购件的质量，经检验或验收合格后方可投产使用，把握好“进口”关，对不符合质量要求的原材料及包装材料要上报总经理批准后退货。 （6）仓库保管员对不合格的原材料及包装材料有权拒绝验收入库。 （7）生产工人应严格遵守工艺要求和操作规程，确保产品质量，做好生产记录，发现质量问题应及时向总经理汇报。 （8）检验人员应及时按规定对主要原材料、半成品及成品进行检验，认真做好质量检验的原始记录，对检验报告的数据负责。检验报告的审核人为总经理。 （9）销售人员应及时把有关质量问题反馈给总经理。
综合复习题答案 一、选择题 1）最高管理者的职责可以不包括：____。 A.组织内部审核 B.制定质量方针 C.进行管理评审 D.确保获得资源 2)最高管理者承诺通过______方式提供管理承诺证据。 A.制定质量计划 B. 制定产品按收准则 C. 制定质量方针 D. 明确质量职责 3)ISO9001：2008标准规定了_____。 A.质量管理体系术语 B..选用ISO9000族标准的途径 C.质量管理体系要求 d.实施质量管理体系的指南 4）产品实现过程中的预期输出包括：____ _。 A. 顾客要求的产品 B.半成品 C.预期提供给顾客的产品 D. 以上全都是 5）ISO9001：2008标准鼓励在质量管理体系中采用_ ____方法。 A.过程 B.控制 C.统计 D.监督 6）为了产生期望的结果，组织内过程系统的应用，连同这些过程的识别和相互作用，以及对这些过程的管理，可称之为：_____ A.管理的系统方法 B.过程方法 C.基于事实的决策方法 D.系统论 7）表述组织的质量管理体系的文件是______ 。 A.程序 B.质量计划 C.规范 D.质量手册 8)与产品有关的要求包括______。 A. 交货期 B. 明示的要求 C. 隐含的必须履行的要求 D. B+C+A 9）质量管理体系要求______ A.为了使组织的质量管理标准化 B.适用于各种类型、不同规模和提供不同产品的组织 C.是为了使组织的产品质量满足顾客要求 D.为了使组织的产品质量不断提高 10) 质量包括__C___ A.价格 B.维修费用 C.产品的固有特性满足顾客要求的能力 D.A+B+C 11)持续改进质量管理体系的有效性策划是____条款的要求。 A．8.1 B.5.4.2 C．7.1 D. 8.5.1 12）质量策划_____。 A.是质量管理的一部分 B.要求编制质量计划 C.只要求设定质量目标 D.A+C 13）增强满足要求的能力的循环活动是_____。 A.纠正措施 B.预防措施 C.质量改进 D.持续改进 14）质量手册必须包括___ ___ 。 A.质量方针和质量目标 B.质量管理体系的范围 C.各过程的顺序和相互作用 D.B+C 15）交付后的活动包括：______ A.提供担保 B.维修服务 C.产品回收 D.以上都是 16)某组织聘请了两位认证机构的审核员对其供方的质量体系运行进行审核，这种审核是______。 A.第一方审核 B. 第二方审核 C. 第三方审核 D.以上都不是 17）质量目标应______。 A.可测量的 B.都是量化的 C.是能达到的 D.b+c 18）管理评审工作应由______。 A.管理者代表负责领导和组织实施 B.质量经理负责领导和组织实施 C.最高管理者领导进行 D.负有决策职责的董事长领导进行 19）组织实施质量管理体系所需的资源是指______。 A.实施和改进质量管理体系的过程及达到顾客满意方面所需的资源 B.人力资源 C.设施 D.信息 20）针对特定产品、合同或项目的质量管理体系的过程和资源作出规定的文件是______。
管理制度编号：LX-FS-A89211 质量安全管理评价细则标准范本 In The Daily Work Environment, The Operation Standards Are Restricted, And Relevant Personnel Are Required To Abide By The Corresponding Procedures And Codes Of Conduct, So That The Overall Behavior Can Reach The Specified Standards 编写：_________________________ 审批：_________________________ 时间：________年_____月_____日 A4打印/ 新修订/ 完整/ 内容可编辑
质量安全管理评价细则标准范本 使用说明：本管理制度资料适用于日常工作环境中对既定操作标准、规范进行约束，并要求相关人员共同遵守对应的办事规程与行动准则，使整体行为或活动达到或超越规定的标准。资料内容可按真实状况进行条款调整，套用时请仔细阅读。 一、简述 质量安全管理评价是诚信综合评价的一部分，采用百分制，由工程质量管理评价、工程安全管理评价、企业良好评价、企业不良评价和施工企业安全生产继续教育培训组成，其中：工程质量管理评价权重为40%，工程安全管理评价权重为60%，企业良好评价、企业不良评价按实计算，施工企业安全生产继续教育培训每人每年培训一次，每考试合格通过一人得0.002分，总加分不超过2分，并在施工企业建设工程质量安全管理诚信评价得分上增加。 二、企业评价
大数据时代的数据管理 作者刘庆发布于 2011年10月24日 处理大数据惯常是属于商业智能（BI）的事情。抽取数据、挖掘数据，制成报表、OLAP、仪表盘、挖掘模型，作为辅助决策之用。不过在BI领域都不这么叫法，大伙儿都说海量数据，Large-scale Data。这听起来还是略显学术气，不如Big Data来的通俗——大数据。这大概是因为如今随处可见的数据，一种爆炸效应带来的结果，已经脱离某种专业的范畴，人们需要用更简单的术语来命名这种数据爆炸。这给不温不火的BI带来一些新的刺激，让BI人看到一些希望。 以前，不说国内，就算是国外，做BI也大多是局限在几个大行当，电信、金融、零售、政府，他们需要数据来帮助自己理性决策。在国内很长一段时间里，更是仅限于电信和金融两个行当。可是尴尬的地方在于，决策者有时候更愿意相信自己的直觉，而非数据。这种意识虽然逐渐在变化，可从来没有发生过根本的变化。意识的变化是艰难的。当一些新兴行业的介入，他们对数据的利用方式，价值的榨取，让人看到数据分析不仅仅用于辅助决策，而是可以从数据中获得收益了，它已经不再是一种锦上添花的东西了，那正是因为大数据时代的到来。这得感谢互联网以及还未兴起的物联网，在这些行当里面，数据在爆发，不断增长。他们不甘心只是如报表、OLAP、仪表盘之类的分析应用。数据分析部门可以按照推荐系统的点击效果利润分成；交易的数据可以包装成分析服务销售给商户，让他们自己去洞察市场商机；根据用户的点击流行为和上网内容，个性化广告布放等等。 就在刚过去的9月，TDWI（数据仓库学院）发布了2011年第四季度最佳实践报告，而这份最佳实践的主题正是大数据分析。TDWI会通过调查问卷的方式，对全球范围的企业调查，目标对象既有IT人，有业务单位的人，也有咨询顾问。问卷的问题一般都会询问企业应用BI技术的实际情况，现在如何，计划如何。所以，这类最佳实践报告可以反映出当下某项技术的现状和趋势。报告的内容也遵循一定结构，一下定义，二看现状，三分长短，四谈趋势，最后再来个厂商介绍。同样，这份大数据分析的最佳实践报告也是如此结构。 其中关于“大数据”的定义，值得关注。如果我们仅仅从字面上看，大数据似乎跟海量数据差别不大，仅仅是变得更加通俗？并非如此，这份报告给出一些区别，TDWI赋予这个术语更多的含义，更多符合目前数据爆炸时代的含义。 大数据的3V
质量标准化管理办法(标准版) Safety management refers to ensuring the smooth and effective progress of social and economic activities and production on the premise of ensuring social and personal safety. ( 安全管理) 单位：_______________________ 部门：_______________________ 日期：_______________________ 本文档文字可以自由修改
质量标准化管理办法(标准版) 为了深化质量标准化建设，全面提升我矿安全生产水平，打造一流的安全质量标准化矿井，构建成“五优”矿井和“国家级质量标准化”矿井，确保实现“安全零事故”的目标，根据《义煤集团、大有能源安全质量标准化管理办法》，结合我矿实际，制定本办法。 一、指导思想 坚持以安全发展、科学发展观为统领，牢固树立“安全第一，质量为本”和“一切工作标准化（工程质量标准化、安全管理标准化、行为规范标准化）”的质量标准化管理理念，按照“强基固本、整体推进、严抓细管、提升创新”的工作思路，强化过程
控制，切实加强基层、基础工作和安全质量标准化信息管理，全面开展质量标准化和“五优”矿井建设，夯实安全基础，推进安全质量标准化工作再上新台阶，全面提升我矿质量标准化水平和达标层次，实现我矿质量标准化工作持续、均衡发展，为建设常村长春，实现矿井又好又快发展提供强有力的保障。 二、工作思路 2013年我矿安全质量标准化工作要突出“一个重点”，坚持一个原则，强化“四个意识”，做到“四个并重”，“确保一个实现”。 一个重点：即突出安全质量标准化这一重点； 一个原则：坚持“全面部署、分段实施、重点突破、整体推进”的原则； 四个意识：一是强化各级干部的质量责任意识。二是强化职工的“生命工程”意识。三是强化创新意识。四是强化精品意识。 四个并重：即工程质量标准化与工作质量标准化并重，提升职工质量标准化意识与规范职工行为并重，井下质量标准化与井
企业质量管理制度
质量管理制度 □总则 第一条: 目的 为保证本公司质量管理制度的推行, 并能提前发现异常、迅速处理改进, 借以确保及提高产品质量符合管理及市场需要, 特制定本细则。 第二条: 范围 本细则包括: (一)组织机能与工作职责; (二)各项质量标准及检验规范; (三)仪器管理; (四)质量检验的执行; (五)质量异常反应及处理; (六)客诉处理; (七)样品确认; (八)质量检查与改进。 第三条: 组织机能与工作职责 本公司质量管理组织机能与工作职责。 □各项质量标准及检验规范的设订 第四条: 质量标准及检验规范的范围规范包括: (一)原物料质量标准及检验规范; (二)在制品质量标准及检验规范;
(三)成品质量标准及检验规范的设订; 第五条: 质量标准及检验规范的设订 (一)各项质量标准 总经理室生产管理组会同质量管理部、制造部、营业部、研发部及有关人员依据”操作规范”, 并参考①国家标准②同业水准③国外水准④客户需求⑤本身制造能力⑥原物料供应商水准, 分原物料、在制品、成品填制”质量标准及检验规范设(修)订表”一式二份, 呈总经理批准后质量管理部一份, 并交有关单位凭此执行。 (二)质量检验规范 总经理室生产管理组召集质量管理部、制造部、营业部、研发部及有关人员分原物料、在制品、成品将①检查项目②料号(规格)③质量标准④检验频率(取样规定)⑤检验方法及使用仪器设备⑥允收规定等填注于”质量标准及检验规范设(修)订表”内, 交有关部门主管核签且经总经理核准后分发有关部门凭此执行。 第六条: 质量标准及检验规范的修订 (一)各项质量标准、检验规范若因①机械设备更新②技术改进③制程改进④市场需要⑤加工条件变更等因素变化, 能够予以修订。 (二)总经理室生产管理组每年年底前至少重新校正一次, 并参照以往质量实绩会同有关单位检查各料号(规格)各项标准及规范的合理性, 酌予修订。 (三)质量标准及检验规范修订时, 总经理室生产管理组应填立”质量标准及检验规范设(修)订表”, 说明修订原因, 并交有关部门会签意见, 呈现总经理批示后, 始可凭此执行。
供应商质量管理体系评估标准1 供应商质量管理体系评估标准 1、目的：识别供应商质量风险，并进行分级，根据供应商质量风险等级大小，管理供应商，重点是强化对高风险度的供应商管理。 2、定义：供应商质量风险等级分为A/B/C/D四等。A-风险很小、B-风险小、C-风险中、D-风险大 3、适用范围：适用于某某医药公司所有合格供应商。 4、操作方法： （1）每年评定1次，每年1月份，由公司质量部按此标准进行初步评定，然后分别与相关部门进行评审确定，评审后将结果（包括不能达成共识的名单）一并提交公司总经理。 （2）总经理根据采购策略和相关政策等综合因素给予适当调整，然后发布，各单位要按照评定结果予以操作执行。 （3）一旦发布生效，则执行本管理制度。 （4）风险等级一旦评定，当年不得升级，当违反“批次质量表现无条件高压线”的G1款，则当年自动降为D级。 （5）每年风险等级评定时应考虑其上一年的评定结果，升级只能一年升一级，不得越级提升，可越级降级。 （6）上一年的D类供应商转为“C”类必须按照新供应商认证的质量体系标准，由质量部启动全面认证和评估，经过严格认证合格后才具备转级的必要
条件。 5、评价标准 首先按“质量保证体系”和“年度质量表现”两个维度分别评价，然后根据这两个维度评价结果进行综合评价，给出每个供应商风险等级A/B/C/D。上一年的D类供应商转为“C”类必须按照新供应商认证的质量体系标准进行全面认证和评估，认证合格后方可转级。 ◆非合格供应商质量风险等级自然为D。 ◆当年引入的新供应商的质量风险等级最高为C。 5.1、质量保证体系评价标准 5.1.1 质量体系分项评价 5.1.2 质量体系总体标准： 质量保证体系评价分为A/B/C/D四级：A--优秀、B-良好、C-一般、D-很差。根据前面分项评价结果，按以下标准给出质量保证体系总体评价结果。总体评价标准如下：（1）只要有一项为D，则质量体系总体评价为D （2）在没有D项情况下，有二项为C，则质量体系总体评价为C （3）在没有C、D项情况下，有三项为A，则质量体系总体评价为A （4）除了上述情况，则质量体系总体评价为B 5.2 质量表现评价： 首先根据供应商一年期间4个季度的质量等级评定结果进行评定，然后根
大数据时代人力资源管理学习材料 1.大数据这个概念，包含的三个含义中，不包括下列哪一项（）。（单选题3 分）o A. 来源单一o B.数据很大o C.构成复杂o D.变化很快 2.商业企业最初关注大数据的目的是（）。（单选题3分） A.通过大数据确定企业的行业中所处的位置o B. 通过大数据来找到产品的缺陷，提升产品质量 o C.通过分析数据来确定潜在的竞争对手的发展方向o D.通过分析数据来找到客户需求，提高其产品的销量 3.当今，大数据应用的两大主要领域是（）。（单选题3 分）o A.航空航天和地质勘探领域o B.新闻业和工业领域o C. 政府和商业系统o D.农业部门和工业部门
4.最早提出“大数据”概念的企业是（）。（单选题3 分）o A.甲骨文公司o B.麦肯锡公司o C.波音公司o D.通用公司 5.大数据元年是指（单选题3 分）o A.2012年o B.2011年o C.2010年o D.2013年 6.大数据与云计算之间的关系是（）。（单选题3 分）o A.大数据的应用范围较云计算更为广泛o B.大数据和云计算是相同概念的两个表述o C.大数据是在云计算基础上发展起来的o D.大数据相当于储有海量信息的信息库；云计算相当于计算机和操作系统 7.麦肯锡公司是最早提出（）概念的的企业。（单选题3 分）o
A.“大数据”o B.“P2P” o C.“咨询”o D.“互联网” 8.数据、信息与知识三者之间的变化趋势是（）。（单选题3 分）o A.价值不变o B.价值递增o C.价值递减o D.价值先增后减 9.9美国通过对车祸数据进行分析，发现车祸的发生与时间有关，于是要求交警在易发生车祸的时间段严格执勤。这说明大数据可以（）。（单选题3 分）o A.洞察未来趋势o B.洞察工作效率o C.洞察车祸数量o D.洞察管理规律 10.大数据的本质是（）。（单选题3
质量管理如何利用好大数据 如果抛开拗口的定义，这样一个段子更能说明大数据的作用：“尊敬的用户您好，您于XX时购买了一张XX影院的《XXXX》电影票。我们于刚才售出您邻座的票，是一个女生。她的电话号码是：138xxxxxxxx，根据她的购票记录来看，她近半年都是单身，她观看的电影类型和您的匹配度为85%。她表示愿意和您交个朋友，请您及时联系她。” 这就是大数据，是对每个个体数据的收集与整合，它可以应用于生活的每一个方面，当然也包括质量安全。上周，国务院办公厅《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》出炉，就特意提出要建立大数据标准体系，加强和改进质量监管，就是希望借助大数据这一新技术，做好质量安全工作。 运用大数据加强对市场主体进行质量服务和监管，首要的就是需要在质量基础方面的建立自己的大数据，甚至包括大数据的基础——标准。建立大数据标准体系，研究制定有关大数据的基础标准、技术标准、应用标准和管理标准等。加快建立政府信息采集、存储、公开、共享、使用、质量保障和安全管理的技术标准。引导建立企业间信息共享交换的标准规范，促进信息资源开发利用。在国务院办公厅的“意见”里，完善标准规范，正是政府加强运用大数据的保障措施之一，这何尝也不是大数据发挥自身作用的基础保障。 不成规矩无以成方圆。对于如火如荼的大数据来说，建立属于自身的标准体系，就是建立大数据运用的“规矩”。一方面，标准体系规范的完善，利于大数据更好地发挥其作用，也能够更好地促进大数据产业健康发展；另一方面，建立大数
据标准体系，也是夯实运用大数据做好质量服务于监管的基础，便于提高质量服务和监管的针对性、有效性。 有了标准体系，不仅有了大数据的规范基础，也有了质量基础的“大数据”根基。在此基础上，计量、认证认可、检验检测其他国家质量基础同样可以借助大数据这一先进手段，为更好加强对市场主体的质量服务和监管提供帮助。 对于大数据来说，有两点比较关键，一是数据，即数据的获取与生成；二是对数据的分析与应用。对于消费市场来说，目前无论是可穿戴设备等智能硬件，还是智能手机里的众多APP（应用程序）软件，都是很好的数据收集工具。对于质量服务和监管来说，同样可以借助硬件和软件两种方式获取包括质量基础在内的“大数据”。 对质量大数据尤其是质量基础大数据的分析和应用，则是运用大数据服务加强对市场主体质量服务和监管的直接体现。正如国务院办公厅在“意见”中提到的，充分运用大数据技术，积极掌握不同地区、不同行业、不同类型企业的共性、个性化需求，在检验检测、认证认可等方面主动提供更具针对性的服务，推动企业可持续发展，正是借助大数据创新质量服务理念和服务方式的一种表现，也能为改进质量监管提供帮助。 当前，市场主体数量快速增长，市场活跃度不断提升，全社会信息量爆炸式增长，数量巨大、来源分散、格式多样的大数据对政府质量服务和监管能力提出了新的挑战，也带来了新的机遇，只要从建立质量基础大数据入手，相信一定可以更加有效利用大数据技术为质量服务和监管服务。
建筑工程质量标准化实施方案 为进一步提高建筑工程质量管理水平，促进全市建筑工程质量管理的科学化、规范化和标准化，借鉴部分开发建设、施工、监理企业标准化管理的成功经验，决定在全市实行建筑工程质量标准化管理。现将有关要求通知如下： 一、搞好前期策划，实行质量预控标准化管理 （一）搞好图纸会审，解决设计缺陷问题 建设单位要切实组织好设计、施工、监理单位进行图纸会审，解决图纸本身的缺陷、节点遗漏和平立剖图纸不符等矛盾，重点核查： 1、是否满足强制性标准的要求，如：栏杆安全高度、安全玻璃使用部位、节能保温防火要求，窗户的选择，以及楼梯、消防楼梯的空间尺寸等。 2、是否影响使用功能，如：空调插座与空调穿墙预留洞位置问题，暖气片与开关、插座间距问题，厨房、卫生间的排烟（气）口的朝向、高度问题，设备管道标高及各种管线标高控制问题等。 （二）进行二次深化设计，解决设计深度和精细化施工问题 工程施工前施工单位要对原图纸进行深化设计，绘制各阶段施工协调综合图纸，解决设计图纸和使用功能需求之间的关系及设计深度不能满足精细化施工要求的问题。 1、在结构施工阶段，应绘制各专业预留预埋管线、箱、盒等综合布置图，协调土建与安装专业预留预埋的关系，做到位置准确，不错不漏，不影响结构安全。 2、在设备安装阶段，应绘制各专业管线安装综合布置图及管线交叉布置节点详图。统筹考虑各管线标高、走向、交叉、支吊架的做法，确定专业交叉部位的安装方法，明确管线布置等。
3、在装饰装修阶段，应绘制各专业末端安装综合布置图。确定各末端设备安装位置，如吊顶上的灯具、烟感探头、消防喷淋、空调风口、音响喇叭等，做到布局合理、居中对称、美观大方，不影响使用功能。 （三）进行图文并茂的技术交底，解决施工操作问题 施工单位必须对每一道工序的班组工人进行技术交底。技术交底的内容，要针对操作工人的特点，深入浅出，通俗易懂，要说明操作的要领、应注意的问题和必须要达到的标准，并对每个节点绘制简图，采用图片结合文字的方式进行交底，做到图文并茂、一目了然，解决施工操作过程中容易出现的质量通病。 二、强化现场管理，实行施工现场质量标准化管理 （一）建立材料设备样品库，封样存放材料设备样品 建设单位应在施工现场建立专用的建筑材料设备样品库，对确认的建筑材料设备样品封样存放，并在每件样品对应部位粘贴展板，说明材料名称、规格、批次、产地、供货单位、使用部位、使用数量、确认意见等，作为大批量材料设备进场验收的依据。封样的主要建筑材料为各种规格的钢筋、墙体砌筑材料、室内外装饰材料、围护系统保温材料、防水材料、铝合金型材、阳台栏杆、电线电缆、配电箱、水暖管材管件、散热器等。对于数量较少、价值较大的设备材料，如高低压柜、变压器、发电机、水泵、电梯等，可不设材料设备样板，按照标准要求进行进场验收。 （二）设置工程样板，分层标识建筑做法，实现可视化管理 施工现场推行"样板领路"，重要工序如钢筋绑扎、砌体、顶砖、挂网、线槽及脚手架眼封堵、墙身护角、滴水、内外墙抹灰、室内楼地面、防水构造处理、外墙保温、水电底盒安装定位等应分别做样板后方可大面积施工。 1、设置实物样板
大数据时代的人力资源 管理答案 集团标准化工作小组 [Q8QX9QT-X8QQB8Q8-NQ8QJ8-M8QMN]
2018年大数据时代的人力资源管理题库与答案 1.大数据这个概念，包含的三个含义中，不包括下列哪一项（）。 （单选题3分） o A. 来源单一 o B.数据很大 o C.构成复杂 o D.变化很快 2.商业企业最初关注大数据的目的是（）。（单选题3分） o A.通过大数据确定企业的行业中所处的位置 o B. 通过大数据来找到产品的缺陷，提升产品质量 o C.通过分析数据来确定潜在的竞争对手的发展方向 o D.通过分析数据来找到客户需求，提高其产品的销量 3.当今，大数据应用的两大主要领域是（）。（单选题3分） o A.航空航天和地质勘探领域 o B.新闻业和工业领域 o C. 政府和商业系统 o D.农业部门和工业部门 4.最早提出“大数据”概念的企业是（）。（单选题3分） o A.甲骨文公司
o B.麦肯锡公司 o C.波音公司 o D.通用公司 5.大数据元年是指（单选题3分） o年 o年 o年 o年 6.大数据与云计算之间的关系是（）。（单选题3分） o A.大数据的应用范围较云计算更为广泛 o B.大数据和云计算是相同概念的两个表述 o C.大数据是在云计算基础上发展起来的 o D.大数据相当于储有海量信息的信息库；云计算相当于计算机和操作系统 7.麦肯锡公司是最早提出（）概念的的企业。（单选题3分） o A.“大数据” o B.“P2P” o C.“咨询” o D.“互联网” 8.数据、信息与知识三者之间的变化趋势是（）。（单选题3分） o A.价值不变 o B.价值递增
大数据环境下数据质量管理、评估与检测关键问题研究 随着信息社会的不断发展,信息系统中充斥着海量的、多结构的、多维度的数据资源,大数据价值已被社会全面认可,如何挖掘数据价值已成为各研究领域和各行业应用领域最为关心的问题。数据究竟是垃圾还是宝藏,最重要的问题是所要分析挖掘的数据是否是高质量的,一个低质量的数据来源会使得不仅无法体现数据价值,而且可能会与实际情况背道而驰,反而起到了副作用。目前,国内外研究机构和学者针对数据质量管理与检测问题提出了多种方法论和框架,但在实际应用当中缺乏具体执行手段,使得数据质量管理实行起来困难重重。 针对数据质量管理、评估和检测的关键问题,本文做了以下工作:(1)针对数据质量管理问题,本文通过对目前国内外主流数据管理方法和框架进行了深入对比和分析,梳理出数据质量管理的通用方法流程和指标体系。提出了六项重要数据质量指标的度量方法,并提出了计算公式,为数据质量管理和评估提供了有效指导。同时,针对数据质量管理的执行情况提出了数据质量成熟度模型,为数据质量的整体评价提供了参考依据。 (2)针对数据预处理问题,本文提出了一种数据离散化预处理算法。在大数据环境中,数据产生和更新频率不断加快,更多的数据是以连续方式进入信息系统,需要进行离散化处理才能够被信息系统所处理,离散化处理效率和效果对于后续数据质量检测和评估工作起到至关重要的作用。因此,本文提出了一种高效、准确的数据离散化处理算法(ICACC,Improved class-attribute contingency coefficient Method),能够有效提升大数据应用当中连续数据转换成离散数据进行处理时的效率和准确性,算法经过实验验证相比于传统处理算法准确率提升10%。
承赤高速公路第七合同段标准化质量管理制度 一、首件工程认可制对本标段每一个分项工程实行首件工程认可,以规范工程程 序化施工。 首件工程开工前上报分项工程开工报告，经驻地监理工程师审批在监理全过程旁站条件下开工，分项工程完成后驻地办、总监办会同项目工程师对首件工程进行验收，对施工工艺、验收程序、外观质量等进行认可。 对发现的问题进行整改并总结经验。对于好的施工工艺和措施采用现场观摩会的形式全线推广。 二、路基工程制度1、路基试验段 （1）在路堤施工前，选取长度200米具有代表性的段落进行路基试验段各项准备工作。0 （2）提前14天上报试验段开工报告，监理工程师审批后开始试验段填筑。开工报告的内容包括：人员，机械设备，施工工艺，质量、安全、环保和文明施工保证措施等详细说明。 （3）试验段填筑的目的：找出填料在最佳含水量下达到各压实区规定的压实度和压实沉降差时，施工机械最佳组合方式、碾压速度、碾压遍数、松铺厚度、施工工艺等。 （4）试验段结束后对平整度、横坡、高程、压实质量等各项指标检查验收，满足规范要求及时将施工情况及检测结果编制试验段施工总结报监理工程师审核批准，将其作为该填料施工控制的依据。 2、土方路堤常见质量问题的防治及管理措施- 1 - （1）中线偏位防治及管理措施 ①加固保护导线点至交工验收；②每填高60-80cm恢复一次路线中桩，测定路基标高及宽度； ③亏坡的一侧按照规范要求开台阶补填，多余的一侧进行削坡处理。对现场负责人、技术负责人和监理人员进行相应处罚。 ）翻浆、“弹簧”现象防治及管理措施：（2①避免用天然稠度小于1.1，液限大于40，塑性指数大于18，含水量大于最佳含水量两个百分点的土作为路基填料。 ②土的实际含水量大于最佳含水量时，采取翻拌晾晒、加白灰或换填适宜的填料，达到要求后方可进行压实； ③清除碾压层下软弱层，换填良性土壤后重新碾压； ）路基边缘压实度不够防治及管理措施：（3 ①路基施工必须按要求进行超宽填筑；②控制碾压工艺，保证机具碾压到边，确保边缘带碾压频率不低于行车带。 ③返工至符合压实度要求的层次。 （4）起皮、松散防治及管理措施：①起皮：严禁薄层贴补；低液限粉土填筑路 基时，碾压过程中应适量洒水； ②松散：适当洒水后重新碾压；冬季施工时填筑层碾压完毕后及时封土保温。（5）路基边坡冲刷防治及管理措施： ①削坡后及时进行边坡防护工程；②按要求设挡水埂和临时泄水槽，且随时保证完好并发挥作用；
大数据时代的大数据管理研究 摘要：进入21世纪，信息技术成为这个时代发展的主流，大数据时代也正是信息技术下的产物，对我国各个行业的发展都起到了重要作用。但是，在大数据时代不断发展的过程中，大数据管理成为急需要解决的问题。文章就从大数据时代的发展形式出发，对大数据的管理形式，进行了简要的分析和阐述，并提出了一些建议，希望对大数据时代的发展有所帮助。 关键词：大数据时代；大数据管理；策略 信息技术作为时代不断发展的象征，不管是在我国行业的发展中，还是在人们的日常生活，都起到了重要作用。同时，在信息技术不断发展的过程中，大数据时代的应用范围也在不断的扩大，其来源渠道也非常多，数量也在不断增加。在这种情况下，大数据时代的大数据管理就显的尤为重要。由于大数据的数量不断增加，现有的管理形式已经无法满足大数据时代的发展，并且在利用计算机对大数据进行全面分析和处理的过程中，也受到了严重的影响，因此，要想有效的对大数据进行充分利用，就要对大数据管理形式给予高度重视，采取有效的措施，不断加强大数据的管理形式，最终实现有效、便捷、安全等管理性能，这也为对我国信息技术
提供了重要的发展方向。 1 大数据时代的大数据管理发展历程 近几年，在大数据管理不断发展的过程中，也取得了一定的成绩。但是，大数据管理也经历了一个漫长的过程，主要经历的人工、文件、数据库等管理阶段。同时，随着大数据时代的大数据不断增加，所管理的范围和环境也在不断的变化。并且，在大数据管理不断发展的过程中，一些管理问题逐渐的暴露出来，为大数据管理的发展带来了新的挑战和机遇，下面就大数据管理的发展历程，管理中存在的不足进行简要的分析和阐述。 1.1 大数据时代的大数据人工管理形式 在20世纪50年代，计算机技术的形成主要是针对科学计算等形式。同时，根据当时的发展技术来说，并没有磁盘、U盘等一些先进设备，将其计算的结果进行去全面的保存和整理，仅仅只是依靠纸带、卡片等形式，对大数据的进行有效的记录。大数据时代的大数据管理的人员管理形式，不仅仅对大数据的记录存在着一定程度上的误差，并且在保存的过程中，也会经常发生丢失的现象，对大数据时代的大数据管理形式的发展，是没有任何的帮助。但是，依照当时的技术水平来看，也只能的依靠人工管理的形式了。 1.2 大数据时代的大数据的文件管理形式 在大数据时代的大数据管理的人员管理形式，不断发展
基于大数据的遥感数据质量管理探索 发表时间：2018-07-23T12:20:00.747Z 来源：《基层建设》2018年第18期作者：孙立军李小强仲健民[导读] 摘要：大数据几乎对每个领域都产生了影响，遥感数据作为大数据重要组成部分，其自身也在发生深刻变革。 32023部队辽宁大连 116023 摘要：大数据几乎对每个领域都产生了影响，遥感数据作为大数据重要组成部分，其自身也在发生深刻变革。本文结合大数据时代背景和遥感数据质量管控现势情况，对大数据在遥感数据质量管控方面进行初步探索，浅要分析大数据下的遥感数据质量管理模式。 关键词：大数据；遥感数据；质量管理；探索 1 引言 21世纪，人类进入信息社会，传感器和社会网络产生海量数据，数据积累的量变引发质变，越来越多的企业、行业和国家以数据为资源进行知识和智力开发，挖掘了数据内在的价值，逐步形成了大数据的概念。大数据指的其实就是“海量数据+复杂数据类型”及非结构化数据，其核心在于数据的挖掘和应用产生的多方位价值。具有数据体量（V olumes）巨大、数据类别（Variety）繁多、价值（Value）密度低、处理速度（Velocity）快的特点（简称4V）。 大数据几乎对每个领域都产生了影响，从表象看，大数据就是一个容量特别大，数据类别特别多的数据集，大概能达到PB的级别，其并不是一种新的技术，也不是一种新的产品，而是我们这个时代出现的一种新的现象。从内涵看，大数据的价值还在于大数据内部的关联、挖掘数据与数据的复杂关系以及数据（结构化与非结构化）与业务和决策间的关联等。从资源应用角度看，大数据是一种海量的数据状态以及应对这种状态的处理技术工具，还是未来社会的一项重要基础设施。 2遥感数据质量管理瓶颈 2.1 遥感大数据质量验收 遥感技术正在逐渐建立大数据体系结构，面对海量遥感数据，如何实现数据的质量与数量同步发展是当前一大难题。传统遥感数据质量验收数据量较少，所有项目可以实现一、二级验收100%，部分项目可以实现三级验收100%，数据量在人工验收能力承受范围之内。面对日益增加的遥感数据，验收任务陡增，传统的人工验收已逐渐不能适应当前任务形势。以立体测图为例，现在每年千幅级的任务数量，包含空三、采集、入库等工序，如果每一幅图、每一道工序都通过传统人工验收，需要1个人验收4年，一个验收组（4人）验收1年，才能够基本实现100%验收。传统验收模式效率低，并且对人的主观能动性要求极高，正面临巨大挑战。 2.2 遥感大数据的存储管理 数据生产过程中，产生的一些过程数据，极大地占用了存储空间。以正射影像为例，每一道数据处理工序都需要留存，以备在后期验收过程中出现问题可以及时修改，这就使得实际生产过程中需要原始数据量5倍之多的存储空间来完成任务。大数据对数据传输和数据管理都提出了较高的要求，在海量数据中，如何更快捷的检索、定位、传输数据，都是目前需要解决的难题，而目前的测绘软硬件都不能够完全满足大数据管理要求。 3 基于大数据的质量检验模式的探索 3.1 健全大数据下质量管理体系 建立完善的质量管理体系是加强遥感产品质量管理的重要措施，为及时生产高标准、高质量的遥感产品，从设计、生产建立起一套严密协调的高效能的管理系统。实施全面质量控制，对顶层设计、作业力量、业务机制、业务创新、奖惩措施等各个影响质量建设的因素，进行全面规范、完善和提高。明确规定各部门和每个岗位在测绘生产中的职责，使各项工作正规化、标准化、程序化。制定质量计划，加强质量过程跟踪机制建设，从数据源、数据资料、数据流转、阶段成果等各方面进行全方位的跟踪管控，抓好每一道工序的成果质量。 3.2 完善大数据下遥感数据管理系统 由于数据量大，造成数据在传输、管理上显得有些“笨重”，如何高效快捷的实现数据管理和传输，可以从以下2个方面突破。一是依托集群系统，研究制定协同作业方案，实现数据实时共享和可视化，为数据接边和阶段性成果监视构建交流平台。同时，建立合理有效的数据管控级别，对作业员、指导工程师、验收员、网络管理员分别设置不同级别的访问和使用权限，既节省时间，同时对协同作业有极大的促进作用。二是减少数据流通次数，建立健全合理畅通的数据流通渠道，并且应避免数据的重复存储和版本信息的混乱。 3.3 研发大数据下智能质量分析系统 研发并配备大数据下遥感数据管理系统相应的软件系统，进一步提高质量检查的智能化水平。一方面，针对每一项任务，制定质量评定标准和相应的匹配模板，将所有的数据（成品和半成品）按照模板进行统一规范，利用智能匹配技术和结构分析技术，在少量人工干预的情况下，进行数据的统一质量评定。对作业人员每天提交的数据，可以充分利用夜间空闲时间，利用大数据分析系统和相关质量评定系统，统计数据质量情况、生成相应报告并反馈作业人员，以此实现数据质量跟踪检查。另一方面，依靠自身解决生产过程当中的小问题。充分调动人员积极性，依托科技创新，鼓励作业人员开发小程序、小软件，提高自查能力和效率。同时应考虑集中单位技术力量，研发系统高效的质量检查评价系统。 3.4 根据任务性质和需求把握主次 每一项任务都有其特定需求，如立体采集重点把握数据定位、影像判读、要素取舍、表示方法等，入库数据重点把握属性性质、拓扑关系等，地形图、军事交通图与军事地理图等不同类型的图表示的重点和方法也不同……这就需要根据任务需求、产品性质，明确验收重点，在坚持原则性问题不动摇的基础上合理把握，减少不必要的工作量。 4 结束语 大数据时代的到来，标志人类将进入数字化信息社会，构建世界信息架构。测绘数据作为基础性数据，既可以是大数据的框架数据，也可以依托大数据对自身进行不断的丰富完善。遥感数据成果质量的管理验收工作，必将在大数据的支撑下实现质的飞跃。 参考文献： [1]孔德智，杨晓明，张莹莹.大数据浅析[J].计算机科学与技术，2013，31（11）：85-89. [2]胡雄伟，张宝林，李抵飞.大数据研究与应用综述（上）[J].标准科学，2013，9：29-34.