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提供excel批量导入业务规则的功能，简化业务人员和经分运维人员的使用。 5.2.1.2. 目标与方案
? 建设目标：
建设便于业务人员使用的业务规则编辑器，业务人员可以在编辑器中简单易懂的对其所关注的报表、指标设立监控规则，这些监控规则通过数据质量管理子系统自动处理和人工干预相结合的方式，配置到所需监控的环节。监控结果反馈到数据质量运维人员和对应的业务人员的终端上。
如果业务人员不方便使用业务规则编辑器，也可以在给定的excel模板上创建报表、指标监控规则，然后导入到数据质量管理子系统中。
? 建设方案：
开放式个人KPI监控主要包括以下内容（详见错误！未找到引用源。错误！未找到引用源。）：
? 业务规则编辑器：业务人员在业务规则编辑器选择自己关注的指标，然后选择
需要监控的规则，规则包括但不限于到达及时性、波动性、指标阈值等。选定规则后可以进行设定，例如每天到达时间不迟于早10点，同比波动率在-5%～5%之间等。
? 业务人员定制化监控结果展示：系统根据用户定制的规则，自动将只与该用户
相关的内容显示在用户登录数据质量管理子系统后的首页面中，便于用户第一时间看到自己关注指标的信息。
? 开放式个人KPI监控及结果展示管理器：该管理器用于存储和管理每个业务
人员的监控规则，并反馈监控结果。
? 业务规则批量导入：业务人员可以在excel模板中填写自己所关注指标的业务
监控规则，然后数据质量运维人员通过自动导入和人工干预的方式将这些监控规则配置到相应的指标上。
? 移动APP应用支持：用户可以在移动APP应用上配置指标相关监控规则，包
括监控对象的出数及时率、波动范围、阈值等，数据质量管理子系统根据用户配置的规则反馈监控结果到移动APP应用。
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5.2.1.3. 应用场景
5.2.1.3.1. 业务人员定制个人KPI监控的典型场景
图5-6业务人员定制化监控结果展示应用场景
场景说明如下：
市场部、数据部等部门的业务人员都有其各自关注的业务指标，特别是KPI指标或者上报指标，他们希望能尽早发现数据的异常。
通过业务规则编辑器，业务人员可以很方便的编辑自己关注指标的监控规则，例如是否每天及时出数、指标波动是否异常等，设置好这些监控规则后，业务人员再登录到数据质量管理子系统，就可以直接查看自己关注指标的监控结果，而不需要再从系统中检索。 5.2.1.3.2. 通过移动APP应用对个人KPI进行监控的场景
场景说明如下：
近期某省向地市公司下发了KPI考核指标“重要集团客户整体收入”，地市经分运维人员和业务人员希望能够及时获知该指标的出数情况和波动情况，以确保发现异常及时处理。
业务人员打开移动APP应用，选择指标“重要集团客户整体收入”，并对其出数时间、波动率和阈值进行监控配置。
此后，用户打开自己的移动APP应用，就可以随时查看“重要集团客户整体收入”目前的出数情况和数值是否正常。
用户登录移动APP应用，如果当日的指标数据还没出来，可以点击指标名称，请求数
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据质量管理子系统发送实时出数状态；数据质量管理子系统将出数实时运行图导出成图片，发送到移动APP应用上。
图5-7移动APP应用上监控KPI指标场景
5.2.2. 数据质量满意度反馈
数据质量满意度反馈应用，从辅助数据管理与数据质量监控的角度出发，让业务人员对质量监控目标的达成状况、质量监控客体的状态等进行反馈，以增强整个数据质量监控活动的自我纠错能力，使之处于不断优化、不断完善的过程中。 5.2.2.1. 应用背景
目前数据质量评价的主体是数据质量管理员，但是业务人员作为数据应用的主要角色，他们在数据质量管理子系统的使用过程中，才能够真实的感知到数据质量给他们带来的价值或问题。将这些价值或问题进行收集整理，作为数据质量管理提升的依据。
以往业务人员对于数据质量的反馈，只能通过邮件、例会或调研等形式收集，造成收集信息周期长、效率低、参与人员少等问题，无法实现全员参与数据质量管理工作的目的。
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5.2.1.2.目标与方案
改变以往业务人员在数据使用过程中，对于数据质量意见不能及时反馈的状况，将反馈
方式从线下改为线上。已经建立的数据质量监控体系，要使之正常运行，就必须要有一套与之相配的用户信息反馈机制,这样一方面可以确保监控体系所指向的质量目标得以实现，另一方面也可以在实践过程中检验、校正数据质量监控体系的科学性和有效性。
数据质量满意度反馈应用作为数据质量监控体系有效运行的一个重要环节，不断赋予数据质量监控体系新的活力，是完善和优化数据质量监控体系的基础，是数据质量得以不断提高的前提。
数据质量满意度反馈的信息框图如下所示：
收集信息归纳整理数表、图形特征值判断分析对象主要问题质量动态措施提高质量 图5-8数据质量满意度反馈信息框图
主要包括如下几个内容：
1. 数据质量页面评分及意见收集功能，用来收集使用者对数据质量的意见； 2. 建设数据质量满意度反馈分析体系，得出数据质量满意度情况；
3. 结合页面评分体系和满意度评价体系，通过归纳和整理列出相关的数据表、图形以
及特征值分析；
4. 通过判断和分析，得出主要的数据质量问题。管理员获得关键问题对象，提交管理
层；
5. 数据质量管理决策层，通过提交的分析结果，制定下一步数据质量提升的措施，逐
步提升经分数据质量。
5.2.2.2. 应用场景
业务人员对某业务的“月新增用户数”指标设定了波动范围的监控。本月该指标数据出
来后，虽然没有超出波动范围，但与业务人员自身的统计结果不符，业务人员通过满意度反馈将问题提交给数据质量管理子系统。
数据质量管理子系统运维人员核查后，发现是因为某天系统宕机，没有在该指标中统计当天的数据，造成错误。
月底，数据质量管理子系统运维人员统计分析本月所有的满意度反馈，发现有3个反馈
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是与月数据和日数据加总之间的平衡性有关，认为该问题比较重要，在相关指标上增加了对平衡性的稽查。
图5-9数据质量满意度应用场景
5.2.3. 新数据源质量稽核 5.2.3.1. 应用背景
新增的数据包括Gn/Gi口信令和流量数据、WLAN信令和流量数据、Mc/A口信令数据、WAP日志数据等网络数据和财务数据，这些新数据源的接入给经营分析系统的数据质量带来更大的挑战。尤其是网络侧数据，与经营分析系统现有数据相比，具有数据量大、数据内容长、互联网相关信息丰富、数据质量较差等新特点，因此必须加强新数据源的数据质量稽核。
5.2.3.2. 目标与方案
? 建设目标：
将新接入经营分析系统的网络数据、财务数据纳入数据质量管理的范围，采用共同管理数据源稽核规则的新机制，增强往期内容检查模块功能，增加针对新数据源的质量稽核规则。通过进行数据稽核，保障新数据源的数据质量，发现数据源头的质量问题，规避后续影响。
? 建设方案：
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