油田数据质量监督和控制模型,本文是关于质量监督方面论文范文数据库与控制模型研究和油田和监督相关电大毕业论文范文.
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摘 要：油田企业信息化的生命线是数据的质量.只有高质量的数据才能赢得用户的信任,在企业中才能发挥应有的作用.油田数据的质量问题已经成为几乎所有的油田信息化企业非常关注的问题.该文通过对油田数据模型的建造,油田数据的质量的监督与控制等理论进行深入研究以及对数据库各种过程的质量控制进行研究,打造一套关于新数据的录入和旧数据的清理、检测的质量管理体系,进而使之能够更加全面的解决油田数据的质量监督与控制问题.
关键词：油田；数据质量；监督；控制
一、油田数据质量监督与控制模型研究目标
油田企业数据中心库的数据涉及非常多的学科,并且数据需要频繁采集,而且有相当复杂的数据处理流程,这使得工作人员的工作难度越来越大.在设计油田数据质量与控制模型中,使用技术和管理手段相辅相成的方法,构建一个完善的监督与控制体系来不断地提升数据质量[1].目标如下：一是用户可发现企业系统中各个过程的数据质量问题,能够让用户清楚地知道企业的数据质量现状和数据管理现状,进而有利于提高和优化油田企业数据质量；二是为了保证数据的质量,使之更好地为油田企业服务；三是使数据科学化、自动化、规范化,从而各方面提高数据质量.
二、油田数据质量监督与控制模型设计
在油田企业开发数据的基础上,设计的数据质量监督与控制模型主要部分有：数据的采集、数据的抽样、数据的质量检查、数据的质量评价、数据的分析与统计、数据的清理、系统的运行管理、质量规则库和发布检查评价结果[2].
在数据的采集程序中,主要通过控制错误数据的录入量来控制进入系统的数据质量,即加强录入数据的质量检查和防范,来确保只有合法的数据才能够进入系统中.在数据采集客户端中,数据的录入和维护人员,可以对油田企业数据库中的数据进行录入、修改、删除等相关操作,在执行这些操作的过程中,只有通过质量规则库中定义的规则的数据才能入库,这样可以极大的减少数据的录入错误率,同时,要求数据的录入与维护人员改正没有入库的数据.
系统的运行管理程序主要由质量管理小组、用户管理和维护质量规则库三部分组成.质量管理小组的工作任务有：一是维护质量规则库,二是监督和控制数据质量问题,确保检查流程的正确进行,并且正确评估检查结果,三是针对数据质量问题提供解决方法,制定计划.用户管理程序主要是管理用户的注册信息、分配权限并且验证用户的身份[3].
数据的质量检查、数据的质量评价、数据的分析与统计和数据的清理称为系统的核心服务层.数据的质量检查是指相关部门根据质量规则库的相关规则,在系统中对目标数据进行质量的检查和监测；数据的质量评价是指定期的对目标数据进行质量评估后,以检验结果为基础进行评价和讨论.数据质量的评价有利于更好的改进、解决问题数据；数据的清理是指工作人员在发现问题数据的时候,管理小组需要对问题数据进行清理,并且及时的对问题数据进行反馈.
在数据的抽样程序中,抽取样本的大小取决于用户的实际需要,在油田的数据质量管理系统结构中,数据的抽样主要是通过从油田开发数据库、地面工程数据库、其他实体数据库等目标数据库进行[4].
质量规则库主要是用来对各类数据质量的约束规则进行储存,在质量规则库的支持下,数据的采集与数据的质量检查与评价才能正常进行,在这些程序中,需要把已经录入或者正在录入的数据和质量规则库中的相关的约束规则进行对正,以此达到检测的目的.
三、结语
油田企业信息化建设的关键是油田数据的质量,而制定油田数据质量的监督与控制标准是影响油田数据的质量水平的关键.所以,为了油田企业的信息化建设,就需要制定油田数据质量的监督与控制标准,因此也就需要设计和研究油田数据质量监督与控制模型,致力于更好的解决油田数据质量监督与控制问题.
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