【摘 要】
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本文将以H银行内部的数据迁移为背景,为了满足客户越来越复杂的需求,H银行推动了数据迁移计划。数据迁移是将数据从本地数据库逐渐迁移至云端数据库。然而,随着项目的进行,项目组发现数据在迁移后的数据质量问题尤为突出,客户对新数据仓库的数据质量的满意度不高。本文将结合数据质量管理的相关理论,以及QFD等管理方法,结合数据质量的特点,分析存在的数据质量问题,找出问题原因,并实施相应的对策。本文将引入QFD等
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本文将以H银行内部的数据迁移为背景,为了满足客户越来越复杂的需求,H银行推动了数据迁移计划。数据迁移是将数据从本地数据库逐渐迁移至云端数据库。然而,随着项目的进行,项目组发现数据在迁移后的数据质量问题尤为突出,客户对新数据仓库的数据质量的满意度不高。本文将结合数据质量管理的相关理论,以及QFD等管理方法,结合数据质量的特点,分析存在的数据质量问题,找出问题原因,并实施相应的对策。本文将引入QFD等管理方法,针对数据迁移项目开发的各个阶段特点,将迁移至新数据仓库的数据质量作为研究问题。使用鱼骨图分析项目的各个阶段可能出现的数据质量问题,通过层次分析法量化客户需求,将需求按重要程度排序,使层次化的客户需求在项目的全生命周期逐层展开。继而就前面的分析提出改进方案并实施,通过对比方案实施前后的情况,验证该管理方法的有效性和可行性,进一步提高客户的满意度。在得出数据迁移后数据质量不高的主要原因是因为缺乏科学有效的测试方法对数据的质量进行监控和验证之后,项目组开发了新的数据测试的工具并投入使用。新的测试工具投入使用之后,通过统计数据缺陷的数量,发现该方法能有效地减少数据缺陷的数量,为后续的数据迁移项目的继续开展提供了保证。
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