DB23T 3820—2024 工业互联网综合平台数据质量管理规范

摘要：本文件规定了工业互联网综合平台数据质量管理的术语和定义、总体要求、数据质量评估、数据治理、数据监控与改进等内容。本文件适用于工业互联网综合平台的数据质量管理活动，为相关企业和机构提供指导。
Title：Specification for Data Quality Management of Industrial Internet Comprehensive Platform
中国标准分类号：M63
国际标准分类号：35.240.99

《DB23/T 3820—2024工业互联网综合平台数据质量管理规范》是黑龙江省地方标准，于2024年实施。该标准为工业互联网综合平台的数据质量管理提供了系统性的指导，确保数据质量满足工业互联网应用需求。以下选取部分重要条文进行详细解读。

在标准的第4章“术语和定义”中明确了数据质量的概念，它是指数据满足使用要求的程度，包括准确性、完整性、一致性、及时性、可信性和可解释性等特性。这一定义为后续条款奠定了基础，强调了数据质量不是单一维度的指标，而是多维特性的综合体现。

第5章“数据质量目标”提出工业互联网综合平台应设定明确的数据质量目标，如数据准确率达到95%以上，数据更新延迟不超过1小时等。这些具体量化的目标为企业开展数据质量管理提供了清晰的方向，有助于评估数据质量改进的效果。

第6章“数据质量评估”详细规定了数据质量评估的方法和流程。标准指出评估应采用定量与定性相结合的方式，定期对数据进行全面检查。例如，通过抽样检查验证数据准确性，利用统计分析方法评价数据一致性。同时，还要求建立数据质量评估报告制度，定期向管理层汇报评估结果。

第7章“数据质量控制”强调了数据质量的事前预防和事中监控机制。标准建议在数据采集阶段设置多重校验规则，确保源头数据的准确性。在数据处理过程中，应建立实时监控系统，一旦发现异常数据立即触发预警机制。此外，还提出了数据清洗的具体步骤和技术要求，如采用数据去重算法、填补缺失值策略等。

第8章“数据质量改进”明确了持续改进的数据质量管理循环过程。企业需根据评估结果制定改进计划，落实责任人和时间节点。改进措施可以包括优化数据采集流程、升级数据处理技术、加强人员培训等方面。标准特别提到应建立数据质量改进的闭环反馈机制，确保改进措施得到有效执行并持续优化。

第9章“数据质量保障”从组织架构、管理制度和技术手段三个层面提出了保障措施。在组织架构上，要求设立专门的数据质量管理机构，明确各部门职责。管理制度方面，应制定数据质量管理办法，涵盖数据质量管理的各个环节。技术手段上，鼓励采用先进的数据质量管理工具，实现自动化监测和智能化分析。

第10章“数据质量考核”建立了数据质量考核体系，将数据质量纳入绩效考核范围。考核指标可以包括数据准确率、完整性达标率、及时性达标率等。考核周期一般为季度或年度，考核结果作为奖惩依据。标准还建议建立激励机制，对数据质量管理工作表现突出的部门和个人给予奖励。

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