天然气勘探与开发 ２０１５年１月出版 数字油田建设中的数据质量控制方法研究 张华义刘新罗涛 （中国石油西南油气田公司勘探与生产数据中心） 摘要在当前数字油田建设中，数据质量的好坏，直接影响数字油田建设的成果和决策水平。通过全面分析 数据质量的现状与原因，明确提出了数据质量目标、数据质量定义和数据质量控制步骤，重点阐述了完整性、规范 性、一致性、及时性等数据质量指标的控制方法以及实施策略，规范了油田．ｇ， ｋ，－司全面数据质量管理体系的建立步骤 和实施进程。图１１表１参３ 关键词 数据质量 数据质量目标数据质量控制方法全面数据质量管理体系 Ｏ 引言 作为信息系统的重要构成要素，数据质量问题 是影响信息系统运行的关键因素，直接关系到信息 系统建设的成败。目前，油气田数据建设的质量控制 基本上没有形成有效的体系，在控制方法方面，没有 充分利用现代信息技术和数据库技术来解决数据质 量问题，大多采用比较落后的人工校核方法，这样难 免出现漏项和片面性，数据质量得不到真正的、全面 的保证。为了保证油气田数据质量，有必要开展基于 信息技术的质量控制方法研究，需要建立一个有效 的数据质量管理体系。 图１ 数据质量基本要素构成图 １ 基本概念 １．１数据质量概念 １．２数据质量现状 从信息系统的角度来说，数据质量问题可以划 分为单数据源问题和多数据源问题。 在不同时期，数据质量有不同的概念和标准。２Ｏ 世纪８０年代以前，国际上关于数据质量的标准基本 上是以数据准确性为出发点。但是随着数据质量含 义的不断延伸，对数据质量概念的认识也从狭义向 一单数据源数据质量问题出现在单个数据集（如 个文件或一个数据库）中，主要包括：①数据缺失， 数据记录为空或数据项缺失，这可能是人工录入数 据时存在误操作或采用了缺省等原因引起的，在数 据输入时应加入一定的校验手段，并给出提示，在源 广义转变，准确性不再是衡量数据质量的唯一标准。 总的来说，现代数据质量概念主要包括以下３个方 面：①注重从用户角度来衡量数据质量，强调用户对 数据的满意度；②数据质量是一个综合性概念，应从 多角度来评价数据的好坏；③通常以完整性、规范 性、准确性、一致性、及时性等要素来描述数据质量 （图１） 头杜绝此类问题的发生；②数据重复，数据集中有多 条相同的数据记录，这需要在数据进入信息系统时， 及时对某些关键属性的唯一性进行检验；③数据关 联错误，数据关联包括实体在内属性之间关联和实 体间的关联，这两种关联均有可能引起相应属性值 之间的不一致 作者简介事 张华义，男，１９６３－￣生，高级工程师；１９８７年毕业于成都理工大学应用数学系，。长期从事油气勘探和资源评价研究，现主要从 。田数据库和信息化建设工作地址：（６１００４１）四川省成都市天府大道北段１２号石油科技大厦电话：（０２８）８６０１５１ｏ２。Ｅ－ｍａｉｌ： ｓｃ ｚｌａｙ ｐｅｔｒｏｃｈｉｎａ．ｃｏｍ．ｃｎ ・８８・ 第３８卷第１期 天然气勘探与开发 图１１ 全面数据质量管理进程图 ６ 结论 数据质量作为影响决策正确性的基础元素。可 靠的数据是油田公司最具价值的资产，在数据质量 管理上所投入的人力和资金，将会在现在和未来得 到高额的回报。因此，在整个油田公司以及其服务 商、供应商内部。应建立科学有效的数据质量管理体 系，完善数据质量控制方法。建立科学、实用的数据 质量控制工具并运行，对油田公司的数据质量实施 全程、全域控制，将数据质量管理以制度化、规范化 的方式落实到数据生成、传递和使用的各个过程之 中。 参考文献： １ 商广娟．有效的数据质量管理体系一２１世纪管理的基石 【Ｊ１．航空标准化与质量，２００５，（２）． ２谷斌．信息系统建设中的数据质量管理体系研究『Ｊ］．情报 杂志，２００７，（５）． ３ 王英洁．企业全面数据质量管理体系研究［ＡＪ．见：中国电机 工程学会．２０１０电力行业信息化年会论文集，２０１ １． （修改回稿日期２０１４—０２—２３编辑陈玲） ・９３・
