基于熵权与层次研究法数据质量评估探究

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1、基于熵权与层次研究法数据质量评估探究　　摘要：数据质量评价是电力企业运营监测（控）中心数据质量管理的重要工作，其中关键的一项就是对运营监测（控）数据质量进行分析评估。针对电力企业运营监控中心数据质量现状，建立了运营监控中心数据质量评价指标体系。通过构建基于熵权与层次分析法的运营监控中心数据质量组合权重评价模型，应用电力企业运营监测（控）中心支撑信息系统数据验证了运营监控中心数据质量组合权重评价模型的有效性和适用性。关键词：数据质量评价；指标体系；熵权；层次分析法中图分类号：TN911?34文献标识码：A文章编号：1004?373X（2013）22?0039?040引言随着电力企业运营监测（控

2、）中心支撑信息系统建设逐步深入，运营监测（控）中心支撑信息系统也面临着复杂多变的数据环境。信息数据的大量产生，以及从各种渠道收集获取的不符合系统要求的数据造成了维度不完整、数据取值范围不一致、历史数据缺失、频度不一致和计量单位不一致等问题，从而对企业的数据分析、数据应用影响非常严重。10数据作为运营监测（控）中心支撑信息系统的基础和核心，对运营监测（控）中心支撑信息系统起着至关重要的作用，数据质量的高低直接对整个系统有直接的影响。好的数据质量是各种数据分析能够得到有意义结果的基础条件，而质量低劣的数据已经成为影响企业进行正确决策的重要因素。运营监测（控）中心支撑信息系统在公司生产经营中的支撑

3、作用越来越突出，企业级数据资源已成为公司重要的核心资源，为公司领导及各业务部门及时全面掌握生产经营情况以及科学分析决策提供了重要依据。因此，公司确定将对运营监测（控）中心支撑信息系统数据开展数据质量评价、通报、考核工作。数据质量评估是为了保障电力企业两级运营监测（控）中心数据及时、完整、准确地接入，提升数据质量，为了准确而客观地评价数据质量，有效地指导电力企业运营监测（控）中心工作开展，必须在建立数据质量评价指标体系的基础上，科学地确定各项指标的权重。本文基于当前电力企业运营监测（控）中心数据质量研究的成果，设置评价指标体系，利用熵权法法[1]和层次分析法[2]分别确定运营监测（控）中心数据

4、质量评价指标的客观指标权重和主观指标权重，然后综合评价指标的主观权重和客观权重计算各评价指标的组合权重，而建立了电力企业运营监测（控）中心数据质量评价的熵组合权重评价模型。101运营监测（控）中心数据质量评价指标体系1.1数据质量评价指标选择原则作为电力企业运营监测（控）中心数据质量评价模型，需要通过对一组关键性指标的监测和分析，以此来反应电力企业运营监测（控）中心支撑信息系统数据质量水平情况，因此建立科学的公司数据质量水平评价指标是建立电力企业运营监测（控）中心数据质量水平评价模型的重要环节。本文根据电力企业运营监测（控）中心支撑信息系统数据现状，在进行了大量的分析研究的基础上，根据以下原

5、则建构了电力企业运营监测（控）中心数据质量评价指标体系：（1）全面覆盖、重点突出。数据质量管理工作范围覆盖运监中心所有业务数据，包括各源业务系统线上自动接入的系统数据和各业务部门以线下方式手工录入的各类数据；重点核查系统自动接入数据，并进行数据溯源、分析和数据评价，以逐步提高线上自动接入比例，减少线下手工录入数据，支撑运营监测（控）工作及时有效开展。（2）统一规范、客观高效。制定统一规范的数据质量规则和评价工作流程，并将规则和流程固化到运营监测（控）信息支撑系统中，依托系统对数据质量进行在线监测，客观、真实、即时反映数据质量情况。10（3）循序渐进、持续优化。以运营监测（控）数据需求为基础，

6、根据数据接入实际情况，不断丰富数据质量核查规则，完善和提升评价标准，动态调整评价指标，持续优化评价体系，实现以通报评价促进数据及时、完整、准确接入，逐步提升运营监测（控）数据质量。（4）定性与定量相结合的原则。电力企业运营监测（控）中心数据质量评价中，根据不同评价内容的特点采用不同性质的评价指标，能够更准确地反应电力企业运营监测（控）中心数据质量的现状和趋势。（5）实用性与可比性原则：电力企业运营监测（控）中心数据质量评价指标设计要具有可行性、可操作性、实用性以及能够进行纵向比较和横向比较，指标要简化以及数据易于获取。1.2运营监测（控）中心数据质量指标分析根据以上原则和数据质量原理，结合电

7、力企业运营监测（控）中心数据的实际情况，本文选取的指标维度包括以下四个维度：10（1）数据接入情况要求数据在规定的时间内接入全部接入系统。主要从数据应接入数量、实际接入数量、指标历史数据等方面进行核查。数据接入情况用指标数据自动采集率和指标历史数据接入率两个指标来度量，其定义为：指标数据自动采集率反映指标通过系统接入的自动化程度，是指实际由源业务系统自动接入的指标数据占指标体系中应接指标总数的比例；指标历史数