在有关ISO 8000：150的第二篇文章中，我们将研究构成该标准中定义的整体数据质量管理方法一部分的数据操作流程。
所述数据操作过程集中于影响数据质量和数据的使用的因素：
数据架构管理管理组织范围内的数据架构
数据设计管理数据标准和定义、数据库以及系统的实现和配置
数据处理涵盖创建、修改、更新和传输数据的活动
这些中的每一个都可以视为“领先”指标的数据质量活动。我们将依次研究其中的每一个。
一、数据架构管理
在大多数组织中，数据分布在众多数据存储中，这意味着如果您不以系统的方式进行数据存储，则无法有效地管理数据质量。此过程包括以下活动：
■组织范围内的概念数据模型的管理，可能作为整体企业体系结构的一部分
■组织范围内的数据标准的管理，包括随着数据需求的变化而维护这些标准
■数据系统与存储之间的接口和协调
■主数据管理工具和方法
■辅助功能和数据安全注意事项
这些活动还关联到其他数据过程：
■使数据质量计划与数据体系结构管理保持一致
■关联到数据管理/流管理活动，以了解整个组织中的数据交互
■输入数据设计活动，以确保详细的数据标准和概念模型与战略标准保持一致
二、数据设计
数据质量错误可能源于用户错误或数据定义错误。前者可以相对容易地进行纠正，但是，数据定义错误可能很难解决，尤其是如果它们已经存在了一段时间。
关键数据设计活动包括：
■逻辑和物理数据模型的开发
■现场级数据标准和规则
■整体数据架构方法引起的数据需求意识
■咨询其他方以了解数据与其他系统/数据存储的关系，并咨询用户以确保 数据标准符合数据质量要求
■维护系统配置以符合这些数据标准
这些活动还关联到其他数据过程：
■数据设计活动的输出应影响数据体系结构管理
■确保按照数据设计进行数据处理
■通过创建数据质量标准的活动来通知并获知用户错误或定义错误
三、数据处理
数据处理活动考虑数据更新和创建的实际过程。这是有效管理的一项关键活动，以便及早预警正在创建数据质量问题–就像检查进水是否干净。
此过程中的活动包括：
■监视数据创建和更新过程本身
■记录数据使用情况和更新时间
■意识到承担数据处理工作的不同角色
这些活动关联到其他数据过程：
■处理应基于数据设计输出并针对数据设计输出进行测试
■数据处理的结果应作为数据质量测量的一部分进行测量
总体而言，这些流程和活动应支持组织建立更清晰的框架，以理解和控制“领先”的数据质量指标。本系列的下一篇文章介绍数据质量监视过程。
