本文是一篇质量管理论文，本文的研究是基于当前的运营商业务支撑系统现状进行，管理维度和指标都是针对当前情况构建的。
第一章绪论
第一节研究背景和意义
随着国家确立数据成为社会生产要素，企业决策层觉悟到企业的数据平台隐伏着浩瀚商业价值，是提升企业竞争力的关键，可以有助于企业业务创新和提高经营业绩。在日趋复杂的市场环境下，领导者需要准确、及时、完整的信息进行企业战略决策，数据质量在其中扮演关键角色。
一、研究背景
2008年国内电信行业重组整合后形成了中国移动、中国联通和中国电信竞争格局。2013年工信部正式向三大运营商发布4G牌照。2014年成立中国广播电视网络有限公司(China Broadcast Network，中国广电)。随着政府推动电信业进一步向社会资本敞开，指引民间资金通过多种方式进入电信行业，扩充民间资本的投资方式和参与机制，使得电信市场趋近饱和，行业竞争越来越猛烈。另一方面，在各大运营商间用户流动率增加，用户对业务模式多元化、个性化需求增加。为此，在直面市场竞争、产品获客能力、服务响应效率方面，各大运营商要从数据入手，巩固和提高数据质量，使数据成为电信运营商进行科学准确经营决策的依据，进而在市场竞争中占据主导地位。
第二节研究对象和主要方法
一、研究对象
本文以运营商业务支撑系统的数据质量问题管理为研究对象，主要通过文献研究、比较研究法等方法找到能够体现运营商业务模式特点的质量问题管理框架，采用稽核管理、工单分配、任务修复以及后期评估的PDCA系统模型，建立统一的数据质量问题应对流程，不仅能够提高问题处理的效率和质量，还能够降低人力成本，提高团队的协作效率。通过案例分析来发现数据质量问题管理流程存在的不足，总结思考这些不足的成因来提出问题的解决方案和对策建议，以实现提升业务支撑系统项目中数据质量问题管理能力的目的。
二、研究方法
(一)文献资料法
通过广泛收集和使用期刊检索工具，查阅国内外关于数据质量问题的相关文献，为管理业务支撑系统的数据质量问题模式提供理论基础。具体方式如下：
1、在学术专业网站，如中国知网、维普官网、万方数据库等里对业务支撑系统、数据质量问题管理流程及评价方法、模型等方面的文献查询。
2、利用网络资源，查阅与数据质量问题模型和电信系统管理方式相关的标准和文献资料，如《ISO9000质量管理体系》[2];《电信业数字化转型发展白皮书(2022)》[3];《“十四五”信息通信行业发展规划-数字化篇章解读》[4]等。
(二)比较研究法
通过对PDCA质量管理理论的应用领域进行详细分析，并在比较不同质量管理体系的基础上，选取出适合于业务支撑系统的质量问题管理模型。随后，结合电信运营商业务数据的独特性，对该模型进行了改进，确保了质量指标的准确性在理论层面得到加强。
(三)经验总结法
基于一定数量的相关电信系统运行日志资料和实际观察分析的基础上，结合业务专家意见制定优化方案，包括问题管理、审计点的设定、规则制定、任务指派、全面修复和后评估，来形成一个质量问题的循环改进链路。这个链路可以帮助运营商不断地改进质量问题，确保问题的有效解决和知识沉淀。
第二章理论基础与文献综述
第一节质量管理理论
一、质量管理理论与发展
质量是满足使用者需要能力的相关因素集合。质量管理是一系列动作的集合，包括从目标、方法、流程等方面进行质量改善提高。现阶段质量管理方法有很多，在生产制造、零售业都有广泛应用。学界普遍认同质量管理经历四个阶段：第一阶段产品检验，对每个产品单元的细致评估，能及早发现生产中可能存在的缺陷问题；第二阶段是统计检验，采用了统计抽样的方法，对样本进行详细的质量检查；第三阶段全面质量管理阶段，旨在全方位地提升产品的质量，以满足甚至超越顾客的期望，同时提升企业的经济效益；第四阶段是现代质量管理，基于ISO9000系列标准和现代质量管理理论使企业经营走向绩效管理，从质量检验到统计质量控制阶段，再到全面质量管理时期，最后达到卓越绩效目标。
国内外对质量的研究中，普遍使用全面质量管理(TQM)、质量环(PDCA循环)、ISO9000标准等用于从不同角度构建质量管理体系。
全面质量管理(Total Quality Management TQM)是质量管理领域的经典理论，被广泛认可和接受。全面质量管理TQM是一个组织以质量为中心，提供满足用户需要的产品或服务，以获得经济效益和实现企业可持续发展为目的。1961年美国通用电气公司的费根堡姆(Feigenbaum)提出全面质量管理的概念，他指出在一定条件下满足用户对质量管理的需要，在设计、生产和服务等方面，构建涵盖一系列动作的质量改善行为。日本在美国质量管理理论的影响下，结合本国文化和实际生产，提出适合本国国情的全公司质量管理(CWQC)和7种质量控制工具，从而进行质量规划、质量控制、质量保证等工作。
第二节数据质量问题研究综述
关于数据质量问题的研究可以从不同的视角进行探讨。一方面，研究人员对于管理系统建构、质量标准、数据模型、问题定义等方面进行了广泛而详实的研究。他们通过深入研究这些方面，来提升系统数据质量，以满足不断变化和复杂的实际业务需求。另一方面，学者还致力于寻找新的理论方法和技术以优化管理系统数据问题的表现能力，旨在提高系统的数据性能和数据可靠性。这些专家学者对数据质量的问题管理体系进行了深入研究，在提升数据可用性等方面做了大量工作，来确保管理系统能够有效地支持业务运营和决策。
一、国外研究现状
在国外，对于数据质量问题的研究方向非常丰富，涌现出了许多理论方法和系统模型。这些研究成果不仅丰富了对数据质量问题管理的理解，也为业界提供了宝贵的参考和借鉴。正是这些丰富的研究内容，使得一些系统理论在国内外得到了广泛的应用和推广，为管理数据质量的问题提供了宝贵的经验和启示。
(一)数据质量问题分析框架和模型
国外学术研究在探讨数据质量问题管理时，主要聚焦于如何强化整体管理能力以及确保质量管理的有效性两个核心主题。1995年，Wang等人深入挖掘了早期的研究文献，经过精心的梳理和深刻的思考，总结出了一个全面而细致的多因素框架，为理解和分析数据质量问题提供了一个多维度的视角，旨在为数据质量分析提供一个综合性的管理体系[5]。1998年，麻省理工学院的Richard Wang等研究人员提出了TDQM(MIT’s Total Data Quality Management)质量模型，强调了数据质量问题管理应该是一个组织层面的全面活动，它不仅丰富了学术界的研究内容，也为实际工作中的数据质量提升提供了系统化的方法[6]。在数据仓库的构建和维护过程中，数据质量的确保是一个持续的挑战，其能够影响到企业数据的可用性和决策的有效性，例如可利用DWQ(DataWare House Quality Methodology)模式，并假定应根据数据的不同OLTP和OLAP要求来优化数据质量[7]。2019年，专家Benkhaled等人则通过精细化的评估指标，对数据仓库中数据质量的管理体系进行深度优化，是对传统数据管理理念的重要补充，还能够增强数据的实用性和战略性[8]。为了更有效地增强质量控制，相关部门必须深入预测各类质量异常发生的可能性和潜在损失，编制详细的数据分析表。分析表的编制不仅为数据质量问题管理提供决策依据，还有助于相关人员在项目执行过程中做出更明智、更科学的决策，从而确保项目的顺利推进和资金的有效利用。
第三章业务支撑系统数据质量问题管理现状......................16
第一节业务支撑系统数据域分析.......................16
第二节数据质量问题管理现状................................17
第四章数据质量问题管理流程.........................21
第一节管理框架准则....................................21
第二节管理维度设计.................................21
第五章实证分析.........................32
第一节数据样本描述性分析..............................32
第二节信度分析和效度测验...............................33
第五章实证分析
第一节数据样本描述性分析
此调查问卷以线上形式进行设计和发放，充分融入了运营商业务办理的网络特性。为了确保数据的准确性和广泛性，决定采用全线上的方式进行数据收集，累计收回213份。通过在线问卷设计平台问卷星制作了电子测评答卷，并将其通过互联网平台上的网址链接发布出去。这样的做法不仅方便受调查者的反馈，还能够引来各个年龄段、不同职业的人群参与进来，可满足问卷调查中多样性抽样的要求。
一、描述性分析
本次问卷数据调查从性别看女性受访者稍多于男性受访者，其中贸易物流占比51.8%，计算机软硬件/IT占比13%，再就是交通/运输、工业/机械、互联网/电子商务等；被调研者的学历主要集中在本科和专科士，累计占比74.6%。被调研者中参加工作时间多集中在2-3年，但也有近25%的人群在3-5年左右；被调研者中占比相对较高的用户月消费费用51-100元/月，但也有近40%的人群月费用在0-50元/月左右；被调研者中大多数用户所在公司人数在0-100人。从接受调查的用户使用系统业务产品来看，使用计费结算系统和客户服务系统的人在被调研者中占比较多。
通过问卷调查得出的描述性数据整理，业务支撑系统使用者女性偏多，主要分布人群是贸易物流行业，50%左右的人群手机月费用多于50元，本科或硕士学历的受访人群占比近四分之三，受访人群中大部分消费
