如何提高IT运维水平？

由于大多数系统和应用程序会持续不断接收到新数据，数据量也在不断增加，因此确保数据质量并不是一次就能完成的。所有企业都应该使用一种反复进行的阶段性过程来管理数据质量，此过程包括数据质量评估、规划以及策略的选择和实施。

第一步对数据质量进行评估。评估当前的数据质量状态是第一步。对数据质量进行评估能帮助企业准确地了解数据的内容、质量和结构。主管人员参与数据质量评估以及分析在数据检查过程中发现的问题对于数据质量评估来说都很重要。在最有效的数据质量评估中，所有问题都将按照对业务影响从大到小的顺序列出，这将帮助IT机构节省项目成本。

第二步，制订数据质量计划。彻底了解企业数据的内容和质量后，接下来的步骤是制订一个计划，来修改当前的错误并避免未来错误的发生。有效的计划不但可以提高企业当前所有应用程序中数据的质量，还将制定一些方式以确保新应用程序从一开始就遵循数据质量规则。

第三步，选择和实施数据质量策略。选择改善企业数据质量的策略，要求决策者权衡每个数据质量计划的成本以及该策略产生的影响。目前的策略类型有两种: 在企业输入数据时提高数据质量的方法称为“上游”方法，而从运营系统提取数据的应用程序(如数据仓库)中改善数据质量的方法是“下游”方法。

上游策略研究当前应用程序的逻辑、数据和流程，解决检查过程中发现的异常情况。此策略可能涉及到更改应用程序逻辑、添加更好的表验证、改善与数据输入相关的流程，它致力于企业数据的高准确性。另外，此策略还要求使用应用程序本身附带的数据质量功能。

下游策略解决目标应用程序或数据仓库(而非数据源)中的数据质量问题。由于数据可以根据需要随时进行修改，所以企业能够在流程(尤其是数据转换、名称和地址清洗以及查找验证)中改善数据质量。下游策略仅为目标应用程序或数据仓库改善数据质量，但与上游策略相比，它的实施过程更简单，成本更低。

1 建立数据的标准，明确数据的定义。

通常，独立的应用系统会有一个比较模糊的、有时也会有比较清晰的数据标准和数据定义。为了保证系统的正常运行，这些系统的用户必须在数据的标准和数据的定义上达成一致。不过，这些标准和定义大多数时候与企业中其他系统中的数据标准和定义并不一致。因此，需要从整个企业的角度出发，建立统一的数据标准和数据定义，同时，整个企业必须就这个数据标准和数据定义达成共识。这一句话说起来容易做起来难。因为人通常本能地会拒绝改变，改变数据标准和定义并不是轻而易举的。为此，强烈建立在企业中除了设立一个高管级别的数据质量管理委员会外，还需要选定一个执行能力强的项目负责人，需要他推动相关人员接受新的`数据标准和定义。

在具体建立新的数据标准和数据定义时，需要仔细权衡，哪些定义和标准是出于企业内部的原因(比如出于方便、习惯等)制订的，哪些定义和标准是因为要有效反映外部的真实世界而制订的。相对而言，前者更容易执行一些。

2 建立一个可重复的数据收集、数据修改和数据维护流程。

数据管理面临的两个主要挑战是企业本身的复杂性和身份信息不断变化。这两个客观原因的存在意味着企业的数据质量保证行动永远没有结束之日，因此，企业在制订数据质量的保证措施和数据质量指标时，必须保证这些措施和指标能够不断重复。

3 在数据转化流程中设立多个性能监控点。

数据的质量高低可以根据最终用户的需求来评价，也可以通过与同类数据源的比较来评价，还可以通过与前一阶段的数据质量进行比较来评价。但在制订数据质量的战略时，比较理想的办法还是根据最终用户的需求来进行。不过这里存在一个问题是，等到最终用户拿到数据时再针对数据的问题进行修正已经太迟了。一个有效的数据质量保证办法是在每当数据发生转换后就与前一时期进行比较，从而对数据质量进行评估。如果此前所采用的数据质量改进方法有助于提高最终用户的满意度，那么，这些中间指标的达标也预示着项目的最终成功。

4 对流程不断进行改善和优化。

我们常常听到有人说，他们制订了很多办法来迅速而且大幅度提升数据的质量，但很少听说最后他们能真正得到满意的结果。其原因就在于数据的质量改进绝非一朝一夕的事情，而是一个持续的过程。正确的办法是通过一个不断改进的流程，持续不断地排除错误、对数据进行整合和标准化，最后达到流程的自动化，从而降低数据质量保证计划的总体开销。实际上，排除错误、数据整合和数据标准化从来就不是一件容易的事情。数据质量管理计划的负责人将配合公司高管组成的数据质量管理委员会来保证这个流程的顺利执行。要注意的是，作为该项目的负责人，不能墨守成规，仅仅因为自己以前一向采用某种方法，就要求别人也必须采用这一方法，特别是当发现这些方法成本高昂的时候，就应该考虑换一种方式了。

5 把责任落实到人。

通常，我们认为那些与数据的产生、维护相关的人员是负责任的，但是，很有可能，他们有很多其他的工作要做，因此作为数据质量的负责人光有善良的想法是难以提高数据的质量，很有可能一辈子也达不到目标。对于那些负责数据的产生、数据的合理化以及对数据进行清理和维护的人，应该给他们的活动制订明确的指标，这样他们才能真正理解人们到底希望他们达到什么目标。更重要的，他们还需要针对这些指标细化对他们自己的要求，当然，他们会因为达到或者超过这些指标而得到奖励。其中，一个执行力强的负责人的价值体现出来，他会针对具体情况适时调整数据质量的目标。

最后，再次强调考虑与数据管理和数据质量的改进项目有关的人的因素，他们的行为是非常重要的。从某种程度上说，要比具体选择什么软件要重要得多。上述5点有助于帮助组织规范数据质量管理中与人有关的流程。

IT项目开发人员普遍认为，要高质量并按时完成项目是难以实现的，项目经理们并非不想要高质量的项目成果，他们只是想在质量的基础之上，能够按时完工和低于或等于预算的情况下，实现这个项目。有些项目管理技巧虽然确实可以成功地在降低成本和开发时间的同时不会对质量造成影响，然而，必需注意的是，过度地利用这些技巧就有造成灾难性后果的潜在可能。

1、时间盒(Time boxing)

在破坏项目质量的事件列表上，时间盒的应用排在第一位，当您告诉某人在任务必须移交之前，他拥有多长时间来完成这项工作，我说“移交”而不是“完成”，因为在极端情况下，这经常意味着代码并不完善，仅仅是抓紧时间去完成这项工作。

在大多数情况下，时间盒是有效的，因为它可以做到四件事：

1 它迫使开发者能够富有创造性地在他们的预算之内发现解决方案。

2 它排除了经常添加在软件中不必要的虚饰，而这些虚饰往往并不能增加软件的价值。

3 它防止开发者过度测试。

4 目的只是要得到这件产品，在完整的质量评价(QA)阶段将会有详细的测试，希望在此阶段中能够发现代码中存在的问题。

当存在未知问题，或技术没有经受检验，或没有正确的方法来检验结果的时候，时间盒就无能为力了;当时间盒很小，而且在分配的时间之内并没有可能的办法来实现目标时，这种方法也是无效的。换句话说，时间盒可以很好地解决一些问题，比如充分理解、谨慎评估和执行类的任务;然而，也确实存在时间盒方法不能很好解决的问题，比如研究和发展，还有解决问题等等。

如果时间盒是正确使用的，那么不应当导致测试到很糟糕的代码，这些糟糕的代码可能会导致数百个小时的诊断和返工。时间盒应当适度使用来确保最低的成本、最快和最高质量的软件。

2、误期

所有人都要有奋斗的目标，里程碑是一种受到尊敬的方法，它用来激发人们向同一个目标前进，这种动力可以在很短的时间内得到重大成果。然而，每个人都必须承认里程碑所界定的时间并不是每次都能实现，这时就必须要做出新的决定。

项目经理们必须要在团队中树立里程碑的目标，以此来激励他们前进，但是，当里程碑确立的日期并不现实，而且队员们一再出错，那就应该重新评估这个计划了。如果因为某种特殊情况可以使这个日期不再重要，那么当这个重要日期真正来临的时候，整个团队就只有很小的动力来实现这个里程碑日期。当整个团队连续错过了10个日期，那么第11个日期还重要么这就像喊着“狼来了”的孩子一样。

如果在设定的时间线之后并没有任何处罚，那么当错过这个时间的时候就应该强制执行或者移动整个时间线。

长远来看，不断创造持续的压力和令人迷惑的环境并不能创造出好的软件，开发人员需要能够专心工作的环境。完成项目的日期和关于里程碑日期是否真实的混乱，经常会导致开发人员在开发过程中跳过关键步骤或者造成难以发现的问题。

3、忽视相关性

在软件开发中，我们有很多技巧可以用来延迟相关性，我们可以停用一些函数、移动相连的基本架构，或者绕开众多的错误处理，在正确使用的情况下，所有这些技巧都可以帮助推进一个项目，然而，当为了完成项目，而这些技巧的成本因素又没有被考虑到整个计划当中时，就埋下了烦恼的种子。

很多时候，在项目中排列软件开发的顺序是非常具有挑战的事情，相关性并不容易被发现，因此也就不可避免地有很多相关性因素没有被安排到计划当中。为这些不可预见的相关性安排日程表可以让人变得疯狂，因此，压制相关性的方法是经常使用的，但是，如果过度使用了这些技巧，这些费用可能经常会占据项目总成本中很重要的一部分，而且直到项目的最后才会被发现。

所以要确信您现在所做的对于管理相关性是必需的，不会添加过多的成本，而且是整个软件开发项目中必不可少的一部分。当项目经理不能在成本与降低相关性的便利中取得平衡，那么他们草率地组装的代码将会展示出质量问题。

4、假装没有错误

在项目管理中，忽视并不是一种幸福。为了成功地完成项目，除了不可阻挡的政治压力，向公司其他的员工介绍项目的风险也是必需的。几乎每个软件开发项目都有延期或超出预算或同时出现这两种情况的风险。

问题在于，当最终某一时间，这些风险真正变为现实的时候将会引起恐慌，每个人都在混乱中将项目其余的部分组装在一起，整个项目的质量将因为最终轻率的装配而遭受损失。

当然，当整个项目还没有落后于计划之前，这一问题还不会充分暴露出来，然而，大多数项目都有办法只让项目的某些部分落后一点点，而几乎每个项目都有过于仓促的风险，这是因为管理层在很长一段时间之内都在项目没有任何问题之后得知项目的真实状态。

多结合实际案例，建议结合IT运维管理软件来逐步提升。

一款好的软件会让你事倍功半，比如易维帮助台，整合了多种渠道以及请求，还有故障统计分析报表等功能，使沟通协作更加紧密，对故障/请求的响应-解决-跟踪-监控-分析等更加及时有效，对供应商、IT部门工程师的服务水平和工作绩效进行量化、监控和考核。能从流程、组织结构、应用场景等方面适配你的应用

关键词：用友培训 U8培训 用友U8

今年暑假，在学校的组织下，我有幸参加了由用友软件公司培训部举办的为期四天的“用友U8普及版”和 “用友ERP沙盘认知” 培训。

前两天是用友U8普及版的培训，主要让我们对U8有了一个全面的认识和了解。

在后两天培训中，学员们分成3个企业经营小组，开展了企业经营竞赛。老师们以企业总经理、营销总监、采购总监、生产总监、财务总监、财务助理身份体验了企业经营过程，通过观测思考、协同 *** 练、决策规划、生产营销等，学习了财经、商贸、经营管理等专业的知识和技能，得到了对企业经营过程、 *** 作流程全方位的感知和认识。培训中我们被企业经营沙盘模拟深深地吸引，热情地扮演自己的角色，培训气氛活跃，收到了良好的效果。事后各组成员纷纷表示：如果沙盘模拟的教学理念用于我们的专业课教学中去，必将带来课程的改革和创新，使我们职校经济类专业的学生真正感知社会和企业的实际，从“做中学”必然提高学生们对专业课的学习兴趣，此种教学方法和模拟实践应该在全市的职业学校中推广。

我觉得可以在我们的会计电算化教学中纳入ERP，改变现在会计电算化教学模式：

1 改变原来的理论教学方法，引入ERP，丰富教学内容。

传统的会计电算化教学是按传统教材的编写进行的，主要分为三个部分。一是计算机基础知识，主要是现在较为普及的基础知识；第二部分是关于会计软件的开发，介绍会计软件的发展、开发情况及具体软件开发；第三部分是关于会计软件的使用，就某一会计软件的具体 *** 作。由于课时有限，教师按照这三个部分进行讲解，只能是简单讲解，没有重点，学生对软件的使用和开发均没有完全掌握。将ERP纳入会计电算化教学后，教学的主要内容发生了变化，具本分为三个部分：第一部分是会计电算化的概述，简要介绍会计电算化，会计软件，ERP的产生和发展等问题；第二部分是总账系统（或称账务系统）作为ERP子系统之一的学习，这部分内容和原来的普通财务软件相近，是会计电算化中重中之重的内容，要祥细讲解，学生要完全掌握；第三部分是与总账系统有关系而独立的其他各子系统的学习，如固定资产处理系统、工资处理系统、供货（应付）和销货（应收）系统等。通过这些系统的学习，对会计电算化及企业管理都有全新的认识，有利于会计电算化教学和扩宽学生知识面。对会计电算化教学进行新的定位，应重视软件使用教学。由于计算机的普及，对于计算机的基础知识不应纳入会计电算化课程，该课程的对象应具备一定的计算机知识和会计知识。所以，这门课的定位应是使用 *** 作教学，对于普通财务软件的教学，其量过少，内容单一，要充分利用好课程学时，将ERP纳入会计电算化教学，内容将得到极大的丰富，对学生是绝对有利的。

2 ERP实验代替原来的普通财务实验，让会计电算化实验内容变得复杂、丰富，可以提高学生业务能力。

ERP是将企业所有的资源进行整合集成管理，即企业的物流、资金流和信息流进行全面一体化的管理。ERP软件有三方面的内容：生产控制管理、物流管理和财务管理。其中的财务管理包括了会计核算和财务分析，即包括了原来会计电算化的普通财务管理。 ERP纳入会计电算化实验以前，实验主要是针对普通财务（账务）进行实验的，一般是在专门的实验室进行，学生是一人一组进行实验。实验很简单，主要就是将有关数据内容记入到财务软件中，然后执行审核、记账、结账的简单处理，直至生成会计报表。尽管有的实验处理账务时会根据业务的需要进行部门管理、项目管理或是往来管理，但由于实验过于简单和容易，学生对实验不是很感兴趣，实验效果也不是很好。 ERP纳入会计电算化实验后，内容不再是简单的数据账务处理，而是将企业的账务处理系统作为企业资源计划的一个子系统，与企业供、产、销的业务子系统同时为企业管理服务。账务处理不再单一了，有很多的业务需要其他子系统来完成，实验由此发生了很大的改变，不仅内容丰富了，而且整个实验要求也不一样了。实验一般将学生分为4-6人一组，模仿一经营企业，引入“沙盘模式教学”实验，如用友的ERP系统，让学生在企业中扮演不同的角色，由教师按企业的实务情况来指引着学生的实验 *** 作，让学生体验整个企业的各方面，不仅能从中理解企业财务状况，而且清楚会计工作从基本核算到会计信息的提供，从财务管理到正确处理企业财务与和其他部门之间的关系。从中，学生还能发现问题，最后处理问题，专业上也就得到了提高。

七步改进法是实现服务改进的有效方法，它贯穿服务改进的全过程。下图给出了服务改进流程的模型。在不同的服务项目中，可以结合客户的要求和组织架构的特点，制定更具体和更细化的服务改进流程。

第一步：确定需要测量什么

     在服务生命周期的一开始，服务战略和服务设计须确定需要测量的信息。在服务改进活动中，可以从业务视角着眼，从明确业务目标和服务级别开始，帮助为 IT 服务的改进活动确定目标和方向。

第二步：明确能够测量什么

     确定了业务、IT 能力和可用预算对新的服务级别的限制之后，需要从技术视角着眼，使用差距分析来判断服务改进的可能性有多少，现有技术手段可以测量到何种数据，同时回答“事件如何实现”这个问题。

第三步：收集数据

     要想实现服务改进这个目标，首先必须收集数据（通常在服务运营就开始收集数据）。根据既定的目的和目标来收集资料，此时获得的是最原始的数据和资料。在收集数据的过程中，需要在适当的时候进行监控。对服务改进过程加以监控的主要目的还包括保证服务质量，因此，监控在收集数据的同时，还必须关注服务、流程、工具的应用效果。

第四步：处理数据

     在明确了需要测量的关键绩效指标之后，就能够对所收集的数据进行处理了。简而言之，这一步的目的是把从各种来源所获取的数据，进行仔细对比。对数据完成合理的处理后就可以着手开始分析了。

第五步：分析数据

     在这个步骤中，将分析原始数据之间的上下文关系和联系，将数据转变成信息。这些信息可以用于确定服务差距、趋势以及服务对业务的影响。应当避免急于将收集到的数据汇报给管理者，而应该仔细分析数据之间的关联和隐含的信息。数据分析过程将数据转变成信息，并将信息转化成对组织有用的知识。

第六步：展示信息并使用信息

     向众多干系人展示所获得的数据和信息后，就能回答“需要采取何种改进活动”这个问题。这一步能够按照业务需要的方式为他们提供所需的知识，用以反映业务需求。这一步的主要内容是根据业务场景和经验来获取知识，并以报告、实施计划、评论、评估等方式将获取的知识展现出来。展示信息和知识时，要使用容易理解的方式，让获得的信息有助于制定战略、战术和运作决策。换句话说，要用最有利于目标用户的方式来展示信息，并帮助其做出决策。

第七步：采取改进措施

     运用获得的知识对服务进行优化、提高和改进，由管理者做出关于服务改进的决策。基于这些决策，采取必要的措施用于改进服务过程，在这一步执行完后，组织将建立一个新的基准，然后在这个基准上开始新一轮的服务改进循环。

以上就是关于提高数据质量的步骤和措施全部的内容，包括:提高数据质量的步骤和措施、IT项目质量管理技巧应用的注意事项、如何提高IT运维水平等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！