改善无线电监测数据质量的方案

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  【摘要】伴随着社会经济快速发展,现代化城市建设进程不断深入,社会各行业发展趋势良好,对各种技术的引进与应用意识也日益高涨,其中以无线电监测为代表,无线电监测逐渐被引入到社会、经济、政治以及人们日常生活、工作领域,并以其不受时间、空间、地点三大因素束缚优势,在社会各界中大放异彩,因此,无线电监测数据质量需要与时俱进,不断完善,从而使其可以更好地辅助社会发展。基于此,本文立足无线电监测数据质量概念解读,分析无线电监测数据质量存在的问题与原因,并提出相应解决对策,仅为相关学者研究提供参考。
  【关键词】无线电;监测;数据质量
  中图分类号:TN929                    文献标识码:A                     DOI:10.12246/j.issn.1673-0348.2021.09..014
  无线电作为各种数据信息传输的载体,无线电监测被广泛地应用在社会各界中,而作为无线电监测重要内容的无线电监测数据质量,其在新时期背景下的快速发展对无线电监测行业甚至社会各领域而言都具有超高的现实价值,基于此,本文将对改善无线电监测数据质量的对策进行研究,从而提高无线电监测数据质量,进而在一定程度上推动社会发展。
  1. 无线电监测数据质量概念解读
  由于无线电监测数据质量没有固定的概念,使其在社会各领域中所被定义的概念皆不相同,以美国为例,美国某研究所將数据质量定义为:“在特定业务环境下,数据符合消费者的使用目的,能满足业务场景具体需求的程度。”所以依据美国所提出的数据质量定义,可以将无线电监测数据质量定义为:“在无线电管理应用中,能有效支撑无线电管理者管理应用频谱资源,满足对频率划分、分配、指配,台(站)管理等业务需求的程度。”
  2. 无线电监测数据质量存在的问题
  无线电监测数据质量由于已经被融入于社会各领域中,所以致使相关无线电监测机构拥有庞大的使用经验与监测数据,而无线电监测机构工作人员通过对大量监测数据质量进行处理、分析发现,目前,我国无线电监测数据质量依旧存在一系列问题,主要体现在以下类别方面:
  首先,第一类别,即不需要相应知识与技术支持就能发现的数据质量问题。这类数据质量问题具有简单且易被发现特性,并且,在无线电监测中,这类信息可以通过自动化工具监测与拦截到。而这类信息普遍在完整性、有效性等方面存在质量问题,所以,在该类别数据信息监测时,只需要掌握数据信息特性即可,一旦属性验证存在不符合现象,则该数据信息就是不准确的。
  其次,第二类别,即较为隐秘,不容易被监测出来的数据信息。该类数据质量问题拥有较为特殊属性,即监测人员清晰地认识到它的存在,并找到该数据信息存在质量问题,但就是很难将其筛选出来,从而无法将其处理掉。该类别数据质量问题在实际无线电数据监测中表现为:因无法形成数据集成共享,而出现信息孤岛问题、因没有数据全面评价管理制度,而出现数据持续维护问题等。该类数据质量问题并不是没有解决方案,而是需要将其放置到特殊情况下,通过较为繁杂段对其进行处理,从而检测出质量问题。针对第二类别数据质量问题,相关无线电数据质量监测人员需要采取系统化、整体化、全面化策略对其进行检测。
  3. 无线电监测数据质量问题出现的原因
  由于无线电监测数据质量对社会各领域发展具有重要借鉴意义,因此,无线电监测数据质量必须精准,所以在无线电监测数据过程中需要运用到大量系统功能进行数据验证,并需要经历事前、事中、事后等十多个环节进行数据处理,一旦数据发生错误则需要在大量繁琐环节中找寻致使数据发生错误的原因与错误位置,因此,无线电监测数据质量不是一个简单的工程,而是一个需要采集与管理的专业且复杂的工程。基于此,从技术层面而言,数据标准制定的质量问题、数据模型设计的质量问题、数据梳理过程的质量问题、数据采集过程的质量问题、数据清洗加工的质量问题;业务层面的业务理解不到位、业务流程的变更、数据输入不规范、业务系统不完善、数据作假;以及管理层面的人才缺失、流程管理不完善、成员意识不开放、奖惩机制不明确、管理规范体系缺失都是导致无线电监测数据质量问题出现的原因。
  4. 改善无线电监测数据质量的对策
  根据上文所述的无线电监测数据质量问题出现的原因,本文将以加强事前预防把控层面的制定无线电监测数据质量管理机制、制定无线电监测数据质量标准、制定无线电数监测数据质量监测模型;提高事中监测质量层面的把控原始数据质量、把控数据中心质量、反馈数据质量问题以及优化事后监测制度层面的优化数据质量问题、收集数据质量需求等三个层面进行改善无线电监测数据质量对策分析。
  4.1. 加强事前预防把控
  4.1.1. 制定无线电监测数据质量管理机制
  基于无线电监测数据环节过于繁多,且导致数据质量出现错误因素诸多等特性,在实际改善无线电监测数据质量过程中,不能仅依赖无线电监测技术工具,而是从多角度出发,建立无线电监测数据质量管理机制。在管理机制制定过程中,各监测部门要根据自己部门实际工作特点,制定符合部门监测数据的长效工作机制,明确监测工作流程以及各环节负责人员,让工作人员担负起无线电监测数据质量责任,从而在后续工作中,一旦发生数据错误,可以找到责任人并要求负责人负责该问题的解决。
  4.1.2. 制定无线电监测数据质量标准
  在改善无线电监测数据质量过程中要注重无线电监测数据质量标准的制定,相关无线电监测数据部门,需要根据国家无线电监测数据质量标准,结合自身实际发展目标,制定符合自身监测工作发展的无线电监测数据质量标准。标准的成功制定将直接影响数据质量,决定数据质量的高低。   4.1.3. 制定无线电数监测数据质量监测模型
  无线电数监测数据质量监测模型是实际监测数据工作的业务需求。监测模型立足无线电监测业务中质量需求,对频率进行划分、定位、干扰排查的数据质量监测模型。
  4.1.4. 制定无线电监测数据质量规则
  无线电监测数据质量规则制定角度为无线电监测技术,主要内容是规定技术工具监测数据质量的有效性、精准性、完整性、合理性、规范性等,目的是保证无线电监测数据质量精准可靠以及监测数据的时间连续性。
  4.1.5. 提高事中监测质量
  考核无线电监测数据质量绩效。由于在无线电监测数据质量中,监测工作人员的数据质量意识将直接影响数据质量,因此,相关无线电监测管理部门,需要将无线电监测数据质量融合到员工绩效考核中,使数据质量与薪资挂钩,从而提高监测人员对数据质量的重视程度,端正工作态度,提高工作效率。
  把控无线电监测原始数据质量。由于无线电数据采集与管理是一项专业且复杂的工程,因此,一旦发生原始数据错误,则会消耗大量的人力与时间对错误数据进行处理,无形中为工作人员增加了一倍工作量,因此,为有效避免该问题发生,监测机构需要严格把控无線电监测原始数据质量,要求监测数据人员将采集到的数据信息进行分类,划分为“好数据”与“坏数据”,并将“坏数据”直接交予数据来源部门,让该部门对“坏数据”进行修复,直至“坏数据”转变为“好数据”后再进行数据入库,开始后续运作。把控无线电监测原始数据质量在一定程度上可以保证无线电检测数据质量。
  反馈无线电监测数据质量问题。源头“坏数据”与中心“坏数据”是无线电数据质量把控中经常出现的两种问题,针对这两类数据质量问题,相关监测部门需要将其直接交予数据来源部门与数据库团队,让其进行“坏数据”再处理。把控无线电监测数据中心质量。无线电监测数据库内的数据是通过源头采集与筛选后的数据信息,该类监测数据已经经过一定程度的清洗,因此,具有一定的数据质量保证,所以会被划分到各个部门进行使用。但同时,该类数据也会存在一定几率的“坏数据”情况,因此,监测人员不能完全忽略对该类监测数据的把控,需要定期对数据仓库中的监测数据进行空值、一致性、完整性、规范性、值域与逻辑检查,从而进一步保证数据仓库中的无线电监测数据质量,进而确保后续数据应用工作。
  4.1.6. 优化事后监测制度
  优化数据质量问题。在无线电数据采集与管理中,发现数据问题只是监测数据中的一个环节,而针对数据质量问题进行分析、处理,将“坏数据”转变为“好数据”才是无线电监测部门的主要目标。
  收集数据质量需求。由于无线电数据仓库中的数据信息具有多样化特点,因此,可以满足无线电各监测部门数据使用要求,而在新时期发展中,各部门对数据质量的要求的多样化需求得到了进一步提升,所以目前数据采集模式在一定程度上已经无法满足各部门需求。基于此,应该让各部门参与到无线电数据采集与数据质量反馈工作中来,促使无线电监测机构上下一同致力于改善无线电监测数据质量中,共同保证数据数量。
  5. 结束语
  综上所述,无线电监测数据质量是无线电监测主要核心内容,在社会这个领域中应用广泛,并对社会各界发展具有一定的促进作用,因此,在新时期背景下,可以通过加强事前预防把控、提高事中监测质量以及优化事后监测制度三个层面进行制定无线电监测数据质量管理机制、质量标准、质量规则、反馈无线电监测数据质量问题、把控无线电监测原始数据质量等有效措施改善无线电监测数据质量,从而推动无线电监测行业快速发展。
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