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  • 物资配送数据质量管理
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    • 作者: 无著
    • 出版社: 中国财富出版社
    • 出版时间:2024-06
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    • 作者: 无著
    • 出版社:中国财富出版社
    • 出版时间:2024-06
    • 开本:16开
    • ISBN:9787504779908
    • 出版周期:旬刊
    • 版权提供:中国财富出版社
    基本信息(以实物为准)
    商品名称:物资配送数据质量管理开本:16开
    作者:编者:齐继东//王敏|页数:
    定价:72出版时间:2024-06-01
    ISBN号:9787504779908 商品类型:图书
    出版社:中国财富版次:1
    作者简介:
    齐继东,硕士,副教授,从事军事物流信息系统、军事物流模拟推演系统研究的教学与科研工作,主持数据库、模拟系统建设课题10余项,获军队科技进步二等奖4项,出版教材、著作7部。王敏,博士,教授,从事物流系统规划与设计、物流建模与仿真等教学与科研工作,主持相关课题10余项,在各类期刊发表学术论文30余篇,出版教材、专著十余部。

    ......

    内容提要:
    \"本书共设六章,分为物资配送数据质量管理研究( 、第二、第三章)和物资配送数据质量管理实践(第四、第五、第六章)。其中, 章是概述,界定配送数据质量相关概念,介绍 ISO 8000系列标准;第二章是物资配送数据质量评估,研究配送数据质量的维度和指标体系、评估框架及概念结构模型;第三章是物资配送数据质量管理系统,分析配送数据质量管理系统的建设目标及任务,提出配送数据质量管理组织机构,进而设计配送数据质量管理的应用模式及业务流程、系统框架结构、系统模块结构和主体数据库概念结构;第四章是物资配送数据语法质量管理,提出配送数据语法质量问题清单,构建配送数据语法质量管理的概念模型及其要素,设计了配送数据语法质量核实的流程及环节关注点, 分析了配送领域典型数据的语法质量情况;第五章是物资配送数据语义质量管理,提出配送数据语义质量问题清单,构建配送数据语义质量管理的概念模型及要素,设计配送数据语义质量评估的流程及环节关注点, 分析了配送领域典型数据的语义质量情况;第六章是物资配送数据语用质量管理,提出配送数据语用质量问题清单,构建配送数据语用质量管理的概念模型及要素,设计配送数据语用质量验证的流程及环节关注点, 分析了配送领域典型数据的语用质量情况。\"

    ......

    目录:
    章? 概? 述 001
    节 基本概念 001
    第二节 配送数据质量标准 004
    第三节 配送数据质量问题 009
    第二章? 物资配送数据质量评估 019
    节 配送数据质量维度 019
    第二节 配送数据质量评估模型 033
    第三节 ISO 8000数据质量测评架构 044
    第三章? 物资配送数据质量管理系统 051
    节 配送数据质量管理内容 051
    第二节 配送数据质量管理系统需求 053
    第三节 配送数据质量管理系统结构 060
    第四章? 物资配送数据语法质量管理 068
    节 配送数据语法质量测评规则 068
    第二节 配送数据语法质量管理设计 080
    第三节 配送典型数据语法质量分析 092
    第五章? 物资配送数据语义质量管理 095
    节 配送数据语义质量测评规则 095第二节 配送数据语义质量管理设计 110
    第三节 配送典型数据语义质量分析 118
    第六章? 物资配送数据语用质量管理 125
    节 配送数据语用质量测评规则 125
    第二节 配送数据语用质量管理设计 139
    第三节 配送典型数据语用质量分析 147
    附录A? 物资配送主数据列表 155
    附录B? 物流信息平台元数据 157
    附录C? 物资配送数据质量报告 170
    附录D? 主数据编目属性示例 173
    参考文献 175

    ......

    精 彩 页:
    \"以配送信息需求为牵引,本书将配送数据质量(Data-Quality of MaterialsDistribution)定义为:在配送业务环境下,不同数据粒度 a 的数据在被配送的决策支持、业务管理和作业保障的过程中正确使用,能满足具体业务需求的程度。从概念上得出,配送数据质量具备以下三个特点。
        一是配送数据资源中的同一数据集的数据质量,在不同业务环节应用。其价值和作用存在差别。
        二是不同粒度的配送数据应用质量,取决于其是否被正确处理,且应用到正确的“地方”。
        三是配送数据质量的主观性较强,难以准确量化评价,重在数据质量的预防与治理,数据的正确性、准确性、时效性是数据质量的基本要求。\"

    ......

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