大数据|有效提高物料数据质量：我在项目经验中总结出了这八个步骤( 三 ) 数据清洗|主数据|

下图是PDCA质量提升示例：

1. 建立物料数据质量规则
根据物料数据标准，建立物料数据质量规则库，规则库要涵盖：唯一性校验规则、完整性校验规则、一致性校验规则、准确性校验规则等，保证质量规则的全面性和可扩展性。
具体校验要求包括：空值检查、逻辑检查、值域检查、重复检查、引用检查、结果对比等。
2. 实施物料数据质量检查
将制定的物料数据质量检查规则内置到物料数据质量管理平台，抽取不同系统中物料数据形成待检查清单，启动物料数据质量规则引擎。
实现待检查物料数据清单和物料数据管理系统中的标准物料数据进行对标校验，物料数据质量检查后形成物料数据质量报告。
3. 实施物料数据质量改进
按照规划中制定的物料数据质量提升目标，参照物料数据质量报告，开展物料数据质量改进活动。
对不符合物料数据质量规则的物料数据进行处置，以达到数据质量改进目标的要求，同时修正后的数据要进行再次校验以保障质量改进的结果，尤其注意物料数据质量改进的闭环管理。
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大数据|有效提高物料数据质量：我在项目经验中总结出了这八个步骤( 三 )

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