浅谈信息化背景下的企业数据质量控制

冯 冲

安徽中烟工业有限责任公司 安徽 合肥 230088

浅谈信息化背景下的企业数据质量控制

冯 冲

安徽中烟工业有限责任公司 安徽 合肥 230088

信息化的飞速发展,推动了烟草行业统计工作的转型,统计工作内容由数据采集、整理、汇总和报送转向数据质量控制和数据服务,统计工作方式由“事后统计”转向“在线统计”,统计数据质量的涵义也随之发生了巨大的变化。在信息化的背景下,如何保证统计数据质量,如何提高数据质量控制水平,笔者结合工作实践,提出引入质量管理理念,运用PDCA循环对影响数据质量的因素加以管理,按照过程管理思想对数据产生的过程加以控制,从而有效提高数据质量控制水平的做法。

信息化 数据质量 控制

随着经济、社会的发展和统计知识的日益普及,人们对统计数据质量的要求也越来越高,统计数据质量的优劣不仅直接影响统计部门的公信力,而且影响国民经济管理和政府决策,对企业的生产经营管理活动更是有直接的影响。

一、国内外对数据质量的研究和行业对数据质量要求的变化

（一）国际

早期,国际上对数据质量的研究主要是针对准确性与误差（包括抽样误差和非抽样误差）的研究。从20世纪70年代末至今,人们对统计数据质量的要求由准确性发展到系统性、可比性、及时性、保密性、经济性等比较宽泛的内容,对统计数据质量问题的研究也发展到如何建立有效保证、控制、评估体系上来。

（二）国内

国内在借鉴国外研究成果的基础上,对统计数据质量也有大量研究,有专家认为:数据质量是指统计信息对用户需求的满足程度,具体包括适用性、准确性、及时性、可比性、可衔接性、可取得性、可解释性、客观性、健全性、有效性、减少调查负担等等。也有专家认为:不同的组织机构、不同用户、不同时期对统计数据质量有不同的标准。

（三）烟草行业

近年来,随着信息化和工业化的融合,行业建设了卷烟生产经营决策管理系统（简称“一号工程”）,企业的产销业务必须在系统平台上实现,同时也使统计工作由“事后统计”转变为“在线统计”。它是以系统实时的打扫码数据为企业生产经营统计数据源,通过各业务部门对系统业务单据的确认,形成企业的产销存业务数据。统计数据质量的要求由“及时、准确、完整”,发展到还包括系统运行情况、系统操作情况,甚至包括企业生产经营管理的效果（比如码段报废量等）。统计数据质量控制不仅仅是数据的审核把关,而是已经融入到企业经营管理的方方面面,“在线统计”对应的是“在线控制”,传统上说的“审核把关”现在只是数据“流水线”中的一个环节。

二、企业数据质量控制的基本思路、具体做法及其成效

（一）基本思路

“在线统计”使得统计工作范围延伸到生产、流通的各个环节,统计工作不再仅仅是统计人员的事情,而是已经扩展到每一笔业务的具体操作。选择一个日期,选择一个业务类型,选择一个合同并与当下的业务进行关联等等,这些具体的操作都直接影响到统计数据质量。面对这一形势,公司在统计工作中引入了质量管理理念,即把数据视为一种产品,按照“过程管理”思想,它的质量受制于统计数据形成过程和统计工作组织过程中多种因素的影响。基于此,我们运用PDCA循环,把影响数据质量的因素全面管理起来,对数据产生的过程加以控制,从而有效地管控数据质量,实践证明,这一做法成效较为明显。

（二）具体做法

运用PDCA循环管控数据质量的具体做法如以下几点。

P：策划。任何一项统计调查都应当有详细的调查方案。针对统计应用项目,应当包括数据报送要求、系统运行管理的要求以及具体操作的要求。我们制定了相应的《数据报送制度》,明确各类数据的上报时间、责任部门、报送方式,统一统计口径,制订统计标准,使公司内部针对这项统计调查有据可依;信息部门制定了相应的《系统运行管理办法》,为系统运行管理提供了依据;各生产点均制定了适合自身实际的《操作规范》,使基层人员在系统操作层面有据可依。

D：实施。实施的关键是加强过程控制,包括各业务环节的在线操作、各统计人员的审核校验以及系统管理人员的运维支持。

C：检查。目前行业数据质量评估工作是分级管理、分级负责的。针对生产点数据质量的评估是由中烟审核（包括人工审核和系统产销存校验）完成的;针对企业数据质量的检查,主要是依托国家局的数据质量监测系统,利用平衡校验等手段做好数据质量评估。比如出现产销存数据不平、工商卷烟负在途等,都说明数据质量存在问题。

A：改进。数据质量的改进,不能仅仅停留在对问题的解决上,一定要总结经验教训,制订相应的预防措施,固化到管理流程中,纳入相应的制度中去执行。比如有的统计人员在数据审核过程中,仅凭肉眼观察比对,不容易发现数据问题,我们针对这种情况,对数据核对方法提出具体要求:各级统计人员在数据审核报送过程中,除了进行当期数据、累计数据与业务系统数据的核对外,对月度、年度数据还必须加强纵向横向的同比环比分析,消耗类指标要进行单耗数据的同环比分析,对变化较大的数据要进一步核实。

（三）工作成效

统计工作中PDCA循环的运用,使我们的数据质量得到了很大提高。2013年全年上报国家局数据重报次数为0,码段报废率接近于0,行业共4家单位报废率接近于0。2014年前三季度,我们依然保持数据零重报,三季度实现码段报废量为0,可以说我们的数据质量在行业处于较高水平。

三、企业数据质量控制方面存在的不足和原因分析及其对策

（一）存在的不足和原因分析

虽然上报国家局数据的数据质量较高,但我们内部数据还存在重补报的情况,数据报送流程走到审核阶段发现问题返回处理的情况还时有发生,影响数据报送时效性的因素依然存在。

1、思想认识不到位,责任心不强。

主要体现在:一是认为统计工作仅仅是统计部门的事情,数据质量管理仅仅是统计人员的事情。二是缺乏大局观念,仅仅从自身工作的角度出发,对自己的工作低要求,不考虑对上下游工作的影响。如某厂数据确认人员发现了数据存在不一致后,返回查看了自己上报的数据是准确的,判断数据不一致是系统问题,对问题就放任不管了,不上报不沟通不提醒。再如有的系统管理员只考虑系统升级改造要完成的具体工作,不考虑升级对系统应用层面的影响,未组织对相关人员的培训或履行告知义务,造成相关人员在进行业务操作的时候出现问题。三是个别同志甚至认为“人非圣贤孰能无过”,偶尔犯一次差错是可以理解的,对统计工作毫无责任心。

2、业务技能不熟,学习思考不够。

主要体现在:系统误操作、操作不完全、不知道自己操作的意义或者会带来什么影响。有的同志对日常业务操作掌握的很好,对特殊业务认为不常发生,忽略了学习,造成误操作;有的人在业务操作以后,数据未上传管理机;有的统计人员认为做报表就是生搬硬套,把这张表上的数据填到那张表上,不理解指标的含义,不了解报表调查的具体范围。

3、业务过程失控,现场管理松懈。

我们有一个厂曾在物流出库环节出现“卷烟未扫码已装车”,造成实物与系统数据不一致,花费大量人力物力去排查现场、排查系统,影响数据报送。这从一个侧面表明了其业务过程失控,现场管理松懈。

4、系统运行问题。

主要体现在:后台表空间不足造成后台数据处理中断,网络MQ不通造成数据传输中断,数据解析出现问题造成部分数据丢失,表间数据不一致等等。

（二）对策

1、提高认识,解决责任心的问题。

现代烟草统计,是信息化背景下的统计,统计工作从数据采集、整理、汇总和报送转向数据质量控制和数据服务,从相对独立的工作转向多部门参与、多部门协同的工作。数据的质量不仅依靠统计部门的审核把关,更依赖于信息化部门的运维保障、系统培训以及业务部门的准确操作。术业有专攻,数据质量管理统计人员责无旁贷,但同时也需要各部门的积极配合、主动协作,各尽其责、相互协调、通力合作。数据质量的控制不单单是统计部门和统计人员的责任,更是需要多部门、多岗位的共同努力、积极参与,它是属于每一个参与者的责任。生产、销售、物流、信息和统计部门都应当加强工作质量考核,解决工作人员责任心问题。

2、加强培训、学习与研究,解决业务操作方面的问题。

信息人员担负着系统培训师的角色,需要主动关注多发的系统操作问题、系统功能问题,积极思考改进预防措施;在系统升级或系统集成之际主动思考系统应用的改变,及时做好相关培训工作;规范系统操作流程,协助业务工作人员及时修订操作规范,避免一些误操作情况的发生。

统计人员一方面需要加强对数据审核校验手段的研究与推广,找出指标之间的相关性,采取科学、简便、有效的检验手段,对数据之间的平衡性、协调性进行检验,确保数据质量;另一方面需要不断关注业务流程优化,确保数据产生过程的逻辑性。

业务人员要主动学习业务知识,了解数据背后的含义;要熟练掌握系统操作规范;要了解上下游工作内容,了解其关联性,确保数据的完整性,保证数据在自己这个环节不出错,到了下一个环节也不会出错。

3、加强过程控制,加强现场管理。

企业数据产生的过程,离不开企业生产经营业务过程;数据质量的提高,离不开企业生产经营过程的管理。在行业推进精益管理之际,利用精益管理的思想,加强对过程管理的精细控制,加强现场管理,做好精益生产、精益营销、精益物流,是提高统计数据质量的根本。

4、加强系统运维保障。

针对“后台表空间不足造成后台数据处理中断,网络MQ不通造成数据传输中断,数据解析出现问题造成部分数据丢失,表间数据不一致等等”一些现象,运维人员需在总结解决经验的基础上,着手制订标准化预防措施,通过系统日常巡检和定期巡检,最大限度减少系统故障维护对经营业务造成的影响,包括对数据质量的影响。

四、结束语

信息化的快速发展,企业管理手段的不断提高,一方面促进了统计数据质量的提高,另一方面也对统计数据质量提出了更高的要求。未来,随着信息技术的应用,随着企业管理理念的不断提升,统计数据质量的概念也会不断更新,统计数据质量的要求也会越来越高,统计数据质量的控制手段也会得到不断的进步。

[1]程开明.统计数据质量诊断与管理研究.浙江工商大学出版社. 2010,12.

[2]马三元. 基于全面质量管理的统计数据质量研究.宏观经济研究.2010年11期.