质量管理

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数据质量管理 来源： https://www.cnblogs.com/lt1548748657/p/11682059.html

质量功能展开QFD成功案例解析，质量功能展开QFD(Quality Function Deployment)是把消费者或销售市场的规定转换为设计构思规定、零配件特点、加工工艺规定、生产制造规定的多层面演译统计分析方法。 企业在引入这项针对企业的存活和发展趋势至关紧要的新品或服务项目时，是不是遭遇战略的挑选难题?可以构想有一种方式，在您尝试之前就能告诉您该项目的潜在功能，可以协助你减少从设计开发到生产制造的30%時间，并且可以提升产品品质和减少项目资金投入成本费。 制药业公司质量管理经典案例： 该新项目与HZMSD制药业有限责任公司（下称H企业）协作，根据品质作用进行(QFD)的应用，剖析探索该方式 在制药业制造行业供应链层面的可接受性以及运用的实际意义，致力于改善H企业在供应链管理中的质量管理流程，一起也为在我国别的制药业公司健全供应链管理的质量管理出示有利的参照。 该新项目与HZMSD制药业有限责任公司（下称H企业）协作，根据品质作用进行(QFD)的应用，剖析探索该方式 在制药业制造行业供应链层面的可接受性以及运用的实际意义，致力于改善H企业在供应链管理中的质量管理流程，一起也为在我国别的制药业公司健全供应链管理的质量管理出示有利的参照。 根据本新项目，最先能够看得出，QFD适用供应链管理方式下H企业的质量控制，一起它为H企业的产品和服务的改进质量出示了有利的协助

作者 | 蒋珍波 本文是数据治理系列文章的第三篇，主要讲数据治理中的重要工作：数据质量管理。 我将从数据质量管理的目标，质量问题产生的根源，讲到如何评估数据质量，如何贯彻数据质量管理流程，最后从取与舍两个角度谈谈我对质量问题的一些个人观点。 一、数据质量管理的目标 数据质量管理主要解决「 数据质量现状如何，谁来改进，如何提高，怎样考核 」的问题。 为什么这篇文章的标题中有“不忘初心方得始终”这几个字呢。因为最开始的关系型数据库时代，做数据治理最主要的目的，就是为了提升数据质量，让报表、分析、应用更加准确。时至今日，虽然数据治理的范畴扩大了很多，我们开始讲数据资产管理、知识图谱、自动化的数据治理等等概念，但是提升数据的质量，依然是数据治理最重要的目标之一。 为什么数据质量问题如此重要？ 因为数据要能发挥其价值，关键在于其数据的质量的高低，高质量的数据是一切数据应用的基础。 如果一个组织根据劣质的数据分析业务、进行决策，那还不如没有数据，因为通过错误的数据分析出的结果往往会带来“精确的误导”，对于任何组织来说，这种“精确误导”都无异于一场灾难。 根据统计，数据科学家和数据分析员每天有30%的时间浪费在了辨别数据是否是“坏数据”上，在数据质量不高的环境下，做数据分析可谓是战战兢兢。可见数据质量问题已经严重影响了组织业务的正常运营。通过科学的数据质量管理，持续地提升数据质量