DB2101沈陽市市場監督管理局發布I前言 12規范性引用文件 13術語和定義 14總體要求 15數據質量管理流程 15.1基本要求 15.2數據采集 25.3數據質量識別 35.4數據質量評價 35.5數據質量控制 65.6數據質量預警 85.7數據質量檢測 85.8數據質量整改 5.9數據質量跟蹤 95.10數據質量追溯 96持續改進 9本文件按照GB/T1.1-2020《標準化工作導則第1部分：標準化文件的結構和起草規則》的規定請注意本文件的某些內容可能涉及專利。本文件的發布機構不承擔識別專利的責任。本文件由沈陽市市場監督管理局提出并歸口，同時負責標準的宣貫、監督實施等工作。本文件起草單位：華夏方圓信用評估有限公司、遼寧誠企聯合信用認證有限公司、沈陽市市場監督管理局、沈陽市發展和改革委員會、沈陽工業大學、沈陽工程學院。本文件主要起草人：王慶章、李洪濤、曹紅波、貢世琦、張瀅、龍飛錦、白曉璃、李曉峰、王瑩、孫博、張久生、李丹、劉瑾。文件發布實施后，任何單位和個人如有問題和意見建議，均可以通過來電、來函等方式進行反饋。本文件歸口管理部門通訊地址：沈陽市市場監督管理局(沈陽市沈河區南關路118號);聯系電話：本文件主要起草單位通訊地址：華夏方圓信用評估有限公司(沈陽市皇姑區蒲河街7號);聯系電話1個體工商戶信用數據質量管理規范本文件規定了個體工商戶信用數據質量管理的總體要求、數據質量管理流程及持續改進。本文件適用于個體工商戶信用數據質量的管理。2規范性引用文件下列文件中的內容通過文中的規范性引用而構成本文件必不可少的條款。其中，標注日期的引用文件，僅該日期對應的版本適用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本(包括所有的修改單)適用于本文件。GB/T5271.1信息技術詞匯第1部分：基本術語GB/T22117信用基本術語GB/T34830.1信用信息征集規范第1部分：總則GB/T36344信息技術數據質量評價指標GB/T39400工業數據質量通用技術規范DB2101/T0125個體工商戶通用型信用風險分類評價指標與規范3術語和定義GB/T5271.1、GB/T22117、GB/T34830.1、GB/T36344、GB/T39400界定的以及下列術語和定義適用于本文件。4總體要求a)對個體工商戶經營全生命周期所產生的信用數據進行有效識別，并確定信用數據質量管理的環節和流程；b)確定所需采取的原則和方法，以確保信用數據質量管理環節和流程的運行及控制有效；c)確保管理職責明晰、保障機制健全，以支持信用數據質量管理環節和流程的運行和監控；d)對信用數據質量管理環節和流程進行動態分析、評價和監督。5數據質量管理流程5.1基本要求5.1.1制定明確的個體工商戶信用數據質量目標和標準：a)明確內外部對個體工商戶信用數據質量的具體需求，包括業務需求和法規要求；b)設定可量化的個體工商戶信用數據質量目標，包括但不限于涵蓋完整性、準確性、時效性、規范性等級別或百分比的各項指標；c)制定統一的個體工商戶信用數據質量標準，確保各相關方對數據質量有共同的理解和追求。5.1.2確保個體工商戶信用數據處理活動符合相關法律法規和地方政策：a)了解并遵守所有相關的數據保護法律法規；b)確保個體工商戶數據處理過程遵循國際標準、國家標準、行業標準、地方標準或相關規定，避免法律風險；2c)定期進行合法性審查，以符合法律法規的要求。5.2數據采集5.2.1個體工商戶數據采集的工序、內容應使用驗證過的數據采集工具和技術，例如電子表單、移動應用或在線接口，以提高效率并減少人為錯誤。5.2.2對個體工商戶數據采集人員進行培訓：a)定期舉辦數據質量意識和技能培訓，使采集人員了解數據采集的重要性和影響；b)通過實例教學和考核，提高采集人員對數據標準的理解和執行能力。5.2.3信用風險分類評價數據采集的頻率和內容要求：a)根據個體工商戶不同的數據類型和使用需求，制定合理的數據采集計劃，如關聯信息、稅收欠繳信息等的采集頻率，信用數據的采集頻率見表1;表1個體工商戶信用數據采集頻率1存續時間年2345經營者信用67經營者擔任法定代表人或董事長的企業信用8經營異常信息9承諾違諾信息不定期承諾踐諾信息行政處罰信息行政強制信息行政獎勵信息被執行人信息生產安全事故信息3表1個體工商戶信用數據采集頻率(續)公用事業欠費信息不定期專利信息著作權信息資質/許可信息志愿服務信息慈善捐贈信息列入激勵名單信息榮譽獎勵信息合同違約信息自主上報信用信息嚴重違法失信名單信息b)具體的內容要求，包括必須采集的核心數據項和可選數據項。5.3數據質量識別5.3.1通過個體工商戶數據剖析，識別潛在的數據質量問題：a)運用統計分析方法，如標準差、變異系數等，來評估數據的波動性和一致性；b)使用數據剖析軟件或工具，對個體工商戶數據集進行深入分析，以識別異常值、缺失值或重復數據等問題；c)定期進行個體工商戶數據質量審計，通過抽樣檢查的方式來發現潛在的數據問題；d)對于識別出的問題，進行根本原因分析，確定問題來源，以便采取相應的改進措施。5.3.2建立個體工商戶數據質量指標系統，用于日常監控：a)定義一套完整的個體工商戶數據質量指標，包括但不限于完整性、準確性、時效性、規范性；b)利用自動化工具，實時監控指標，快速識別個體工商戶數據質量下降的趨勢；c)建立個體工商戶數據質量儀表板，向管理層和關鍵人員展示數據質量的實時狀態和趨勢；d)根據監控結果，定期生成個體工商戶數據質量報告，向各相關方通報數據質量情況，并提出改進建議。5.4數據質量評價5.4.1數據質量評價規則4a)完整性：衡量個體工商戶信用數據的完整程度，檢查數據是否存在缺失的情況，如數據表中行的缺失、字段的缺失或碼值的缺失；b)準確性：確保數據內容無誤，反映了真實的情況或事件；c)時效性：數據應在需要時可用，并保證是最新的信息，以滿足業務需求；d)規范性：符合業務和技術規范，保證按統一的標準規范記錄數據。5.4.2數據質量評價方法a)個體工商戶信用數據質量評價方法見表2。表2個體工商戶信用數據質量評價方法性數的個數當X=1時，評價結果為優≤X<0.9時，評價結果時，評價結果為一般；當0.6≤X<0.7時，評價結果為需要改進；當0≤X<0.6時，評價結果性的個數數據內容正確性據數性數B=被評價的數據集中元素的個數A=滿足唯一性要求的數據集中數時效性基于時間段的或頻率分布符合業務需A=滿足有效性要求的數據集中數5表2個體工商戶信用數據質量評價方法(續)時效性時性率分布或延遲時間符合業當X=1時，評價結果<1時，評價結果為良好；當0.8≤X<一般；當0.6≤X<需要改進；當0≤X<0.6時，評價結果時序性元素之間的相對時序關系注1:評價數據質量時需要收集數據在命名、創建、的標準，包括國際標準、國家標準、行業標準、地方標準或相關規定等。更重要，在一個完整的數據規則中舊數據的銷毀一般也有一個比較詳細且具有可執行性的規定。A=滿足數據標準要求的數據集中數據模型注1:數據模型是一種直觀注2:評價數據質量時需要檢查是否存在清晰可理解的數據模型定義以及這些數據的組織形式。A=滿足數據模型要求的數據集中業務規則注1:業務規則是一種權威性原則或指導方針，用來業務交互，并建立行動和數據行為結果及完整性的規則。檢查是否存在良好歸檔的業務規則。的個數信用數據質量評價中4個特性包含12個評價指標，宜采用整體抽樣的方法對各指標進行量化評價，公式如下：X=A/B...……………B——被評價的數據集中元素的個數6DB2101/T0126—20255.5數據質量控制5.5.1實施個體工商戶數據校驗措施，防止錯誤數據的輸入：a)設計并實施個體工商戶數據輸入界面的驗證規則，如必填項檢查、格式校驗(例如郵箱格式、電話號碼格式)、長度限制和枚舉類型檢查等；b)在數據庫層面實施約束，包括唯一性約束、外鍵約束、檢查約束等，以防止不一致或不合理的數據被錄入；c)使用數據校驗工具或API進行數據格式和邏輯的校驗，如JSONSchema、XMLSchema等；d)在數據導入過程中，采用批量驗證的方式對數據文件進行全面檢查，確保符合預定標準；e)提供明確的錯誤反饋信息，指導用戶或數據管理員快速定位并修正錯誤；f)個體工商戶信用數據分類和格式見表3,包括但不限于。表3個體工商戶信用數據分類和格式數據類型1基本信息存續時間2關聯信息經營者信用信息經營者風險信息經營者擔任法定代表人或董事長的企業信用信息3異常信息經營異常信息4信用承諾及履約信息承諾違諾信息承諾踐諾信息5行政管理信息行政處罰信息行政強制信息行政獎勵信息6司法裁判及執行信息被執行人信息7表3個體工商戶信用數據分類和格式(續)數據類型7生產經營信息生產安全事故信息公用事業欠費信息8知識產權及資質/許可信息專利信息著作權信息資質/許可信息9社會公益信息志愿服務信息慈善捐贈信息列入激勵名單信息榮譽獎勵信息守信經營信息合同違約信息自主增信信息自主上報信用信息5.5.2對個體工商戶信用數據進行處理，提升數據質量：a)數據清洗，包括但不限于以下內容：1)缺失數據處理：對數據中的缺失部分進行處理，如填充默認值、刪除缺失數據等；2)重復數據處理：對數據中的重復部分進行處理，如刪除重復數據、合并重復數據等；3)數據格式不一致處理：對數據中的格式不一致之處進行處理，如進行數據類型轉換、統一日期格式等；4)異常數據處理：對數據中的異常部分進行處理，如刪除異常數據、修正異常數據等。b)數據糾錯，包括但不限于以下內容：1)錯誤數據定位：對數據進行檢查，找出存在錯誤的數據，并定位錯誤的位置和類型；2)數據錯誤分類：對錯誤數據進行分類，如數據格式錯誤、邏輯錯誤、數據范圍錯誤等；3)數據錯誤處理：對錯誤數據進行處理，如進行數據格式轉換、修正數據邏輯錯誤、調整數據范圍等；4)數據糾正驗證：對糾正后的數據進行驗證，確保數據準確性和規范性。85.6數據質量預警5.6.1設定個體工商戶數據質量閾值，一旦數據質量低于某一標準即觸發預警：a)根據業務需求和數據分析結果，確定關鍵的數據質量指標，如準確性、完整性、及時性等；b)為這些指標設定合理的閾值，這些閾值應該反映出可接受的數據質量下限或不可接受的質量上c)在系統中實現監控機制，定期或實時檢查數據質量指標是否達到預定的閾值；d)當數據質量指標低于閾值時，系統應自動觸發預警通知相關人員。5.6.2啟用自動預警機制，及時發現并處理數據質量問題：a)利用自動化工具或平臺，如數據質量管理軟件、監控系統等，來實施實時數據質量監控；b)配置預警規則，包括預警條件、預警級別、通知方式(如郵件、短信、應用通知等)和響應流程等；c)確保預警信息的清晰性和可操作性，使接收者能夠迅速理解問題并采取相應措施；d)建立快速響應機制，確保數據質量問題一旦被發現，相關人員能及時介入處理；e)記錄預警歷史，分析預警趨勢，用于持續改進數據質量管理流程和提升數據質量。5.7數據質量檢測5.7.1定期或不定期進行個體工商戶數據質量抽檢，以確保持續監控數據狀態：a)根據實際情況選擇檢測方式，確保樣本能夠代表整體數據集的特性，檢測方式包括：1)全量檢測：對涉及的所有數據進行逐一檢測數據質量；2)增量檢測：對涉及的數據，在特定的范圍和時間段內新增的數據進行逐一檢測數據質量；3)抽樣檢測：按照抽樣方案，對抽取的數據進行逐一檢測數據質量。b)制定個體工商戶數據抽檢計劃，包括定期(如每周、每月)和不定期(如特定事件觸發)的抽檢頻率和范圍；c)應用自動化檢測工具和手動檢查相結合的方式，確保數據質量的有效監控；d)記錄檢測結果，并將檢測發現的問題及其嚴重程度分類，以便于后續的分析和處理。5.8數據質量整改5.8.1針對發現的個體工商戶數據質量問題，及時制定整改措施：a)根據個體工商戶數據質量問題的嚴重程度和影響范圍，優先處理影響最大或風險最高的數據問b)制定具體的整改計劃，包括整改目標、責任人、所需資源、預期完成時間等；c)實施整改措施，可能包括修正現有錯誤數據、更新系統校驗規則、優化數據處理流程、提升人員培訓等；d)加強跨部門協作，確保相關團隊了解整改措施并獲得必要的支持。5.8.2跟蹤整改效果，確保個體工商戶數據質量問題得到有效解決：a)建立整改任務的跟蹤機制，定期檢查整改進度和效果；b)使用之前定義的數據質量指標重新評估數據質量，驗證整改措施的效果；c)如果整改效果未達到預期，需要重新分析問題并調整整改措施；9d)確保所有相關人員都能獲取到最新的整改狀態和結果，以便及時調整工作重點。5.9數據質量跟蹤5.9.1對個體工商戶數據質量問題及其整改情況進行持續跟蹤：a)建立數據問題管理日志，記錄所有發現的數據問題、采取的整改措施以及整改的結果；b)利用自動化工具定期檢查關鍵數據質量指標，以確保之前發現的問題不再發生；c)在專門的個體工商戶數據質量會議上，定期回顧數據質量問題和整改進度；d)鼓勵數據用戶和管理者提供反饋，以便及時發現新的數據質量問題。5.9.2保持個體工商戶數據質量的持續改進，適時更新質量管理措