《实体解析与信息质量》- 2.1.4 信息质量管理

信息质量管理

在上一节，我们介绍了有关员工工资事务以及往年销售业绩报告的信息产品的例子。从这两个例子中，我们还可以发现两种在信息质量领域广泛使用的信息产品。在第一个例子中，有关员工工资事务的讨论激发了关于信息系统与工厂的生产流程之间的类比，并促使我们从“适用性”的角度来看待数据质量。在这种类比当中，数据的来源如同原材料一样进入系统，而IT过程就如工程中的机械和铸造过程一般，将这些原材料打造成符合预定义好的需求的最终产品。这些类比也与在工厂的生产流程中使用到的全面质量管理（total quality management,
TQM)中的许多原则相印证。全面质量管理对提高产品的质量起到了重要的作用，它因而也被许多信息系统所采纳。其中，信息质量从全面质量管理中所采纳的最重要的一条原则就是关于信息产品质量管理的原则（Wang, Lee, Pipino, Strong, 1998; Wang, 1998）：

IQ基本原则 #4：信息应当像产品一样被管理。
Lee, Pipino, Funk, 和Wang (2006) 提出了一下四条信息管理的原则：

1. 理解信息用户的需求。

2. 以一种良好定义的流程来管理信息。

3. 管理信息产品的生命周期。

4. 指定一位产品经理来管理所有的信息流程和产品。

采用这样的产品管理模型来管理信息的一个好处就是，可以以一种企业级的视角来看待企业中的信息。在IQM的流程中，有四个十分重要的关键干系人：数据提供者或收集者，数据的维护者（IT员工），信息产品消费者，以及信息管理者。大家都知道爱因斯坦著名的公式：



而信息质量管理的前三个重要干系人也是以C开头，因此我们可以用这样的公司来表示信息质量干系人：



该公式表示一个成功的IQM必须在组织中包含四种主要干系人：“M”代表信息管理者；第一个“C”代表数据的收集者，提供者或是汇集者；第二个“C”代表信息维护者；第三个“C”则代表信息产品的消费者。长久以来，IQM已知被认为是IT部门即信息维护者的职责。然而，作为组织的资产，信息并非属于或受控于公司的某个特定的团体或部门，而是属于整个组织的。这样的理解也引出了数据管家（data stewardship）的概念，即指定某个特定人员或是团体而非信息的拥有者来“照看”企业信息（Seiner，2005）。

适用性

在TQM的讨论背景下，Crosby（1979）将产品的质量定义为“与需求的一致性”，Juran（1974）则将其定义为“适用性”。如今适用性这个概念已经被信息质量领域广泛采纳（Wang，Strong, 1996；Redman，1998）。适用性这个术语的问题在于，它假定信息用户对于信息产品的期望值，以及信息产品所产生的价值，都已经被很好的认知。这种假定对于工厂制造业，以及某些特定的信息产品来说，的确是如此。对于上一节中电子对账单的例子，信息用户对于该产品的期望就是该流程操作必须被正确的执行，并将工资发给员工。信息产品只要能够准确，及时地将工资发给员工，便是符合了用户的期望。对于这一类的产品的适用性，是很好衡量的。

然而还有许多信息产品并不能被划分入这一类中，对于这些信息产品的适用性的定义也显得更加困难。在上一章节中的关于往年销售报告的例子就是属于此类。在大型组织中，如何将往年销售信息整合到一起，是一个非常复杂的问题。可能需要从许多不同的来源获取信息，而每个来源可能都采用不同的方式对销售数据进行计算。比如究竟是净利润还是毛利润，回报率的处理，应收款还是已收款。还有诸如是否所有相关原材料都已收集，这些原材料是否已相同的方式进行统计，它们的计量单位是否一致，以及它们的统计周期是否等长等等问题。除了这些关于信息源的问题，还有像这些信息是否以可理解的方式组织，信息源是否可靠，是否都包含需要的信息，以及在需要的时间产生的，这些与信息本身的特征相关的问题。对于所有这些问题的不同答案都会产生截然不同的信息产品，也相应为用户提供不同的价值。在这种情形下，信息产品的质量应当以信息产生的价值而非适用性来衡量。

以信息产品价值来衡量信息质量还有一个好处，就是可以对组织中的信息质量项目以及管理之间进行规范。不同的组织对于信息质量的能力及成熟度都有不同，有许多组织还没有或者是仅仅采纳了最基本的信息质量原则。而以下几点对于将信息质量导入组织有着关键的作用：

1. 总是将信息质量与商业价值关联起来。

2. 让关键干系人可以讨论信息质量- 建立词汇表以及概念表

3. 为他们指明一条提高并维护信息质量的道路。

信息质量与组织

到目前为止，我们介绍了数据质量，信息质量，以及他们与信息产品和应用之间的关系。然而在许多组织中，信息产品常常会被用于内部和外部的客户，同时也定期创建新的以及更新已有的信息产品。因此，有关信息质量的另一个重要观点便是与如何在组织层面管理和控制信息质量的方法和技术的原则，而非仅仅是为了某个特定的项目或初衷。这种情形与我们在软件开发中学到的很相似：软件产品的长期成功取决于在建立起组织级别的能力模型和成熟度，使得这种成功能够在将来不断的复制和改进。举例来说，Baskarada(2009) 开发了一种5级的IQM成熟度与能力模型，每一级都对应需要满足的一定的成熟度指标。

在IAIDQ的信息质量框架中，有两个部分涉及到了组织层面的信息质量问题。第一个是信息质量策略和监管领域，主要是为了解决如何在组织范围内信息开发和控制的问题。Thomas(2010)将数据监管定义为“与数据相关的决策和授权”。在数据监管中，一个很重要的概念就是数据管家-某个组织或个人对数据的恰当使用和维护负有管理职责。另一个领域则是信息质量环境与文化，主要是为了让组织中的任何职务的成员，都要对信息的质量以及其持续改进有责任感。

信息质量原则#5：组织若想在IQM上成功，就必须得到组织的最上层的支持，并在组织的每个人之间分享责任。