进货检验管理系统主要包括功能：

QMS系统进货检验管理子系统主要功能如下：通过与ERP或者WMS系统集成，实现检验任务的通知实现检验员与物流关系维护，展开检验员任务管理。展开物流、零部件检验标准维护。展开抽样计划维护展开抽样方案加严、正常、放宽及免检的维护及人工干预基于来料信息，自动触发检验任务，并动态获取物流、零部件检验项目、方法、检验数量等信息。展开进货检验记录信息录入，并自动判标。支持进货检验不合格处理进货检验合格、不合格状态回写SAP，实现入库流程的真正闭环。展开任意供应商、物流进货检验合格率动态统计展开供应商来料不合格信息查询展开供应商来料不良监控。

供应商管理系统主要包括功能：

QMS系统供应商管理子系统主要功能如下：展开供应商档案信息，联系人信息、三证信息、提供产品信息等维护展开供应商准入流程的控制，基于物料重要的展开准入管控根据准入阶段变化动态更新物料准入状态支持展开准入现场审核标准维护现场审核报告自动评分及是否“通过”的自判定支持展开样件鉴定、小批鉴定业务，以及样件鉴定、小批鉴定次数控制展开供应商业绩评价模型维护，供应商评价时支持根据物料类型或物料重要的或具体物料展开供应商评价。展开供应商评价评分评级标准维护，并根据评分自动展开评级及排名支持供应商评分红黄牌规则维护，并自动实现供应商评分结果红黄牌监控展开供应商年度监察计划制定、监察报告、监察计划跟踪、计划达成率统计等功能。支持展开供应商开发进展、评价红黄牌等供应商综合信息查询。

制造质量管理系统主要包括功能：

QMS系统制造过程质量管理子系统主要功能如下：支持整机各涂装检验、调试检验、入库检验、发货检验、整机评价等不良BOM维护，并支持不良严重度、扣分值维护，并基于业务逻辑实现整车一次合格率的自动统计。考虑到车间检验人员的便捷性和效率，检验信息录入采集将采用无线PDA方式采集。展开关键检验工序检验信息在线采集，基于系统集成、条码、离线PDA等技术实现现场整机检验信息的高效采集。实现检验不良项目的返工控制，实现不良原因、措施等返修信息的记录，并形成返修经验库。同时与WMS或者ERP系统展开集成，实现返工过程控制，确保整机所以不良返工合格方可以办理入库或发货。展开涂装检验、调试检验、入库检验、发货检验过程检验不合格TOP 10、不合格柏拉图分析支持制造不合格品处理流程管理，并支持返工、让步使用、报废子流程展开。支持整机制造过程状态查询，在哪个工序？检验发现不良项目？不良返工进展情况？再检是否通过？ 支持展开各车间检验发现不良数、严重度分布等统计分析。

售后质量管理系统主要包括功能：

QMS系统售后质量管理子系统主要功能如下：支持导入或系统录入售后理赔单，并形成理赔单台账查询展开售后旧件返回返回跟踪管理，实现旧件返回过程管控。展开旧件返回后的责任鉴定工作，并支持对责任鉴定未完成旧件展开过滤查询。索赔旧件返回后，完成索赔鉴定后可自动生成对应的索赔通知单。展开索赔鉴定及并生成二次索赔。展开理赔信息损失分析、整机型号分布分析、零部件分布分析、早期故障率分析等质量统计分析，为整机质量可靠性改进提高有效输入。展开抱怨客户分布、产品分布及问题点等分析展开零部件售后不良PPM动态统计及排名

改进管理系统主要包括功能：

QMS系统改进管理子系统主要功能如下：支持展开质量进货检验、制造过程、售后过程等业务过程的质量监控，并基于质量监控预警规则展开在线预警，也可以直接触发纠正预防措施或预警消息通知支持纠正预防措施单工作流过程审批，展开过程审批任务管理，并展开任务通知。也支撑根据企业改进模式，如8D、DMAIC、QCC等改进模式展开对应表单及业务流程开发。支持质量改进过程跟踪管理，随时展开当前单据状态查询及流程审批进度查询基于质量异常处理过程，实现改进经验库的固化，对典型异常问题点的原因、纠正措施、预防措施展开固化和查询。展开改进按时完成率统计，支持按责任部分展开统计展开异常来源分析、发生工序、产品分布、责任单位分布、问题分布分析等。支持基于系统展开改进效果验证。

客户关系管理需求说明书1 引言

11 编写目的：阐明编写需求说明书的目的，指明读者对象。

12 项目背景：应包括

　　● 项目的委托单位、开心单位和主管部门；

　　● 该软件系统与其他系统的关系。

13 定义：列出文档中所用到的专门术语的定义和缩写词的愿文。

14

参考资料：

可包括

　　● 项目经核准的计划任务书、合同或上级机关的批文

　　● 文档所引用的资料、规范等

15其他说明：

前期开发为客户关系管理中的客户管理和市场管理、决策支持中的客户信息部分

2 任务概述

21 目标

22 运行环境

23 条件与限制

3 数据描述

31 表态数据

32 动态数据：包括输入数据和输出数据。

33 数据库描述：给出使用数据库的名称和类型。

34 数据词典

35 数据采集

4 功能需求

41功能划分

产品质量对企业的形象与未来发展有着深远的影响。目前，贯彻ISO9000族标准已被众多企业所看重，成为企业证明自己产品质量、工作质量的一种“护照”。

我们提及的ISO9000是什么？

ISO9000族标准是国际标准化组织为适应国际经济技术交流和国际贸易发展的需要而制定的质量管理和质量保证标准，现已有100多个国家采用。特别是2008年最新版ISO9001：2008质量标准，具有适用性广、通用性强，对与质量有关的活动进行系统控制的优势，其核心内容是“使客户满意”。

随着智能制造的进程的不断深入，智能制造软件也被越来越多的企业当做提质增效的工具，而针对于产品质量的QMS也成为了质量管理中重要的一环。

QMS是Quality Management System的简称，中文意思为质量管理体系，即在质量方面指挥和控制组织的管理体系。QMS包括管理职责、资源管理、价值创造过程、测量/分析/改进等四个方面的要素，这四个要素形成一个闭环。

QMS的主要功能有：

1、海量数据分析

系统支持海量曲线叠加，分析过程曲线数据趋势。

2、关键参数实时监控

系统提供关键参数实时监控，实现异常信息精确推送。

3、判异标准自定义

过程分析8大判异标准自定配置。

4、质量过程能力分析

实现过程SPC分析，支持计量及计数控制图分析。包括10种常用控制图表。

5、工件信息电子档案

对工件建立电子档案，实现数据全生命周期追溯。

6、关键测量区域监测

系统提供过程数据曲线关键区域监测功能。对于没有经过关键区域的曲线进行报警提示。

7、IOT技术

系统支持多种协议与生产设备进行数据采集。实现海量结构化与非结构化数据的采集。

QMS能为企业带来以下价值：

1QMS通过数据采集、质量分析、质量预警、原因及对策分析、对策落实、持续改善，提升制造型企业质量管理信息化水平。

帮助企业进行质量管控跟踪追溯质量问题，提高产品一次合格率，降低缺陷率、报废率，无形的降低企业生产运营成本，促进其在市场竞争中高效快速发展。

2QMS可以帮助企业积累专业的工艺知识，形成企业专有知识库。

在此基础上，系统通过深度学习算法，学习企业累积多年的知识，形成专家分析模型，帮助企业快速实现核心工艺的迁移，避免工艺缺陷的发生，为工艺人员提供辅助决策。

1决策树

概念：决策树又称判定树，是一种呈树状的图形工具，适合于描述处理中具有多种策略，要根据若干条件的判定，确定所采用策略的情况。左端圆圈为树根表示决策结点；由决策结点引出的直线，形似树枝，称为条件技，每条树枝代表一个条件；中间的圆圈称为条件结点；右端的实心圆表示决策结果。决策树中条件结点以及每个结点所引出条件技的数量依具体问题而定。

决策树的优点：是清晰、直观；

决策树的缺点：是当条件多，而且互相组合时，不容易清楚地表达判断过程。

2决策表

概念：决策表又称判断表，是一种呈表格状的图形工具，适用于描述处理判断条件较多、各条件又相互组合、有多种决策方案的情况。

3结构化语言

在自然语言的基础上发展了一种规范化的语言表达方式，它使用的词汇主要有三种：即祈使语句中明确的动词；数据字典和数据流程图中的名词；表示处理逻辑结构的保留字。

用结构化语言任何处理逻辑都可以表达为顺序、选择判断、循环三种结构。

(1) 顺序结构中的祈使语句应包含一个动词及一个宾语，表示要进行的处理(包括输入、输出及运算等) 。

(2) 判断结构有两种表示形式，可与判定树、判定表的表达方式相对应。

(3) 循环结构是指在条件成立时，重复执行某处理，直到条件不成立时为止。

软体（中国大陆及香港用语，台湾称作软体，英文：Sofare）是一系列按照特定顺序组织的计算机数据和指令的集合。一般来讲软体被划分为系统软体、套用软体和介于这两者之间的中间件。软体并不只是包括可以在计算机（这里的计算机是指广义的计算机）上运行的电脑程式，与这些电脑程式相关的文档一般也被认为是软体的一部分。简单的说软体就是程式加文档的集合体。另也泛指社会结构中的管理系统、思想意识形态、思想政治觉悟、法律法规等等。

基本介绍 中文名 ：软体 外文名 ：Sofare 套用类别 ：系统软体、套用软体等 开发语言 ：Java、C/C++、Basic等 定义,特点,分类,套用类别,授权类别,相关概念,开发流程,软体工程师,法律保护,著作权归属,载体,使用许可,生命周期,软体生命周期模型,常见的软体生命周期模型,开发语言,O语言,Java语言,易语言（E语言）,C/C++语言,习语言,Basic,php,Perl,Python,C#,Javascript,Ruby,Fortran,objective c,Pascal,Swift, 定义 软体，拼音为Ruǎnjiàn，国标中对软体的定义为：与计算机系统操作有关的电脑程式、规程、规则，以及可能有的档案、文档及数据。 其它定义： 1．运行时，能够提供所要求功能和性能的指令或电脑程式集合。 2．程式能够满意地处理信息的数据结构。 3．描述程式功能需求以及程式如何操作和使用所要求的文档。 以开发语言作为描述语言，可以认为：软体=程式+数据+文档 特点 1、无形的，没有物理形态，只能通过运行状况来了解功能、特性、和质量 2、软体渗透了大量的脑力劳动，人的逻辑思维、智慧型活动和技术水平是软体产品的关键 3、软体不会像硬体一样老化磨损，但存在缺陷维护和技术更新 4、软体的开发和运行必须依赖于特定的计算机系统环境，对于硬体有依赖性，为了减少依赖，开发中提出了软体的可移植性 5、软体具有可复用性，软体开发出来很容易被复制，从而形成多个副本 分类 套用类别 按套用范围划分，一般来讲软体被划分为系统软体、套用软体和介于这两者之间的中间件。 系统软体 系统软体为计算机使用提供最基本的功能，可分为作业系统和系统软体，其中作业系统是最基本的软体。 系统软体是负责管理计算机系统中各种独立的硬体，使得它们可以协调工作。系统软体使得计算机使用者和其他软体将计算机当作一个整体而不需要顾及到底层每个硬体是如何工作的。 1．作业系统是一管理计算机硬体与软体资源的程式，同时也是计算机系统的核心与基石。作业系统身负诸如管理与配置记忆体、决定系统资源供需的优先次序、控制输入与输出设备、操作网路与管理档案系统等基本事务。作业系统也提供一个让使用者与系统互动的操作接口。 2．支撑软体是支撑各种软体的开发与维护的软体，又称为软体开发环境（SDE）。它主要包括环境资料库、各种接口软体和工具组。著名的软体开发环境有IBM公司的Web Sphere,微软公司的等。 包括一系列基本的工具（比如编译器、资料库管理、存储器格式化、档案系统管理、用户身份验证、驱动管理、网路连线等方面的工具）。 套用软体 系统软体并不针对某一特定套用领域，而套用软体则相反，不同的套用软体根据用户和所服务的领域提供不同的功能。 套用软体是为了某种特定的用途而被开发的软体。它可以是一个特定的程式，比如一个图像浏览器。也可以是一组功能联系紧密，可以互相协作的程式的集合，比如微软的Office软体。也可以是一个由众多独立程式组成的庞大的软体系统，比如资料库管理系统。 如今智慧型手机得到了极大的普及，运行在手机上的套用软体简称手机软体。所谓手机软体就是可以安装在手机上的软体，完善原始系统的不足与个性化。随着科技的发展，手机的功能也越来越多，越来越强大。不是像过去的那么简单死板,发展到了可以和掌上电脑相媲美。手机软体与电脑一样，下载手机软体时还要考虑你购买这一款手机所安装的系统来决定要下相对应的软体。手机主流系统有以下：Windows Phone、Symbian、iOS、Android。 授权类别 不同的软体一般都有对应的软体授权，软体的用户必须在同意所使用软体的许可证的情况下才能够合法的使用软体。从另一方面来讲，特定软体的许可条款也不能够与法律相违背。 依据许可方式的不同，大致可将软体区分为几类： 专属软体 ：此类授权通常不允许用户随意的复制、研究、修改或散布该软体。违反此类授权通常会有严重的法律责任。传统的商业软体公司会采用此类授权，例如微软的Windows和办公软体。专属软体的源码通常被公司视为私有财产而予以严密的保护。 自由软体 ：此类授权正好与专属软体相反，赋予用户复制、研究、修改和散布该软体的权利，并提供源码供用户自由使用，仅给予些许的其它限制。以Linux、Firefox 和OpenOffice 可做为此类软体的代表。 共享软体 ：通常可免费的取得并使用其试用版，但在功能或使用期间上受到限制。开发者会鼓励用户付费以取得功能完整的商业版本。根据共享软体作者的授权，用户可以从各种渠道免费得到它的拷贝，也可以自由传播它。 免费软体 ：可免费取得和转载，但并不提供源码，也无法修改。 公共软体 ：原作者已放弃权利，著作权过期，或作者已经不可考究的软体。使用上无任何限制。 相关概念 开发流程 软体开发是根据用户要求建造出软体系统或者系统中的软体部分的过程。软体开发是一项包括需求捕捉，需求分析，设计，实现和测试的系统工程。软体一般是用某种程式设计语言来实现的。通常采用软体开发工具可以进行开发。 软体开发流程 即 Sofare development process 。 软体设计思路和方法的一般过程，包括设计软体的功能和实现的算法和方法、软体的总体结构设计和模组设计、编程和调试、程式联调和测试以及编写、提交程式。 1 相关系统分析员和用户初步了解需求，然后列出要开发的系统的大功能模组，每个大功能模组有哪些小功能模组，对于有些需求比较明确相关的界面时，在这一步里面可以初步定义好少量的界面。 2 系统分析员深入了解和分析需求，根据自己的经验和需求做出一份文档系统的功能需求文档。这次的文档会清楚例用系统大致的大功能模组，大功能模组有哪些小功能模组，并且还例出相关的界面和界面功能。 3 系统分析员和用户再次确认需求。 4 系统分析员根据确认的需求文档所例用的界面和功能需求，用叠代的方式对每个界面或功能做系统的概要设计。 5 系统分析员把写好的概要设计文档给程式设计师，程式设计师根据所例出的功能一个一个的编写。 6 测试编写好的系统。交给用户使用，用户使用后一个一个的确认每个功能，然后验收。 软体工程师 一般指从事软体开发职业的人。软体工程师10余年来一直占据高薪职业排行榜的前列，作为高科技行业的代表，技术含量很高，职位的争夺也异常激烈。软体开发是一个系统的过程，需要经过市场需求分析、软体代码编写、软体测试、软体维护等程式。软体开发工程师在整个过程中扮演着非常重要的角色，主要从事根据需求开发项目软体工作。 法律保护 计算机软体作为一种知识产品，其要获得法律保护，必须具备以下必要条件： （一）原创性。 即软体应该是开发者独立设计、独立编制的编码组合。 （二）可感知性。 受保护的软体须固定在某种有形物体上，通过客观手段表达出来并为人们所知悉。 （三）可再现性 。即把软体转载在有形物体上的可能性。 著作权归属 根据《计算机软体保护条例》第10条的规定，计算机软体著作权归属软体开发者。因此，确定计算机著作权归属的一般原则是“谁开发谁享有著作权”。软体开发者指实际组织进行开发工作，提供工作条件完成软体开发，并对软体承担责任的法人或者非法人单位，以及依靠自己具有的条件完成软体开发，并对软体承担责任的公民。 载体 软体的载体可以是硬碟、光碟、随身碟、软碟等数据存储设备。 使用许可 不同的软体一般都有对应的软体授权，软体的使用者必须在同意所使用软体的许可证的情况下才能够合法的使用软体。 依据许可方式的不同，大致可将软体区分为几类： 专属软体、自由软体、共享软体、免费软体、公共软体。 生命周期 软体生命周期是指从软体定义、开发、使用、维护到报废为止的整个过程，一般包括问题定义、可行性分析、需求分析、总体设计、详细设计、编码、测试和维护。 问题定义就是确定开发任务到底“要解决的问题是什么”，系统分析员通过对用户的访问调查，最后得出一份双方都满意的关于问题性质、工程目标和规模的书面报告。 可行性分析就是分析上一个阶段所确定的问题到底“可行吗”，系统分析员对系统要进行更进一步的分析，更准确、更具体地确定工程规模与目标，论证在经济上和技术上是否可行，从而在理解工作范围和代价的基础上，做出软体计画。 需求分析即使对用户要求进行具体分析，明确“目标系统要做什么”，把用户对软体系统的全部要求以需求说明书的形式表达出来。 总体设计就是把软体的功能转化为所需要的体系结构，也就是决定系统的模组结构，并给出模组的相互调用关系、模组间传达的数据及每个模组的功能说明。 详细设计就是决定模组内部的算法与数据结构，也是明确“怎么样具体实现这个系统”。 编码就是选取适合的程式设计语言对每个模板进行编码，并进行模组调试。 测试就是通过各种类型的测试使软体达到预定的要求。 维护就是软体交付给用户使用后，对软体不断查错、纠错和修改，使系统持久地满足用户的需求。 软体的生命周期也可以分为3个大的阶段，分别是计画阶段、开发阶段和维护阶段。 软体生命周期模型 软体生命周期模型也称为软体过程模型，反映软体生存周期各个阶段的工作如何组织、衔接，常用的有瀑布模型、原型模型、螺旋模型、增量模型、喷泉模型，还有建造-修补模型、MSF过程模型、快速原型模型。 常见的软体生命周期模型 瀑布模型 有时也称为V模型，它是一种线型顺序模型，是项目自始至终按照一定顺序的步骤从需求分析进展到系统测试直到提交用户使用，它提供了一种结构化的、自顶向下的软体开发方法，每阶段主要工作成果从一个阶段传递到下一个阶段，必须经过严格的评审或测试，以判定是否可以开始下一阶段工作，各阶段相互独立、不重叠。瀑布模型是所有软体生命周期模型的基础。 原型+瀑布模型 原型模型本身是一个叠代的模型，是为了解决在产品开发的早期阶段存在的不确定性、二义性和不完整性等问题，通过建立原型使开发者进一步确定其应开发的产品，使开发者的想像更具体化，也更易于被客户所理解。原型只是真实系统的一部分或一个模型，完全可能不完成任何有用的事情，通常包括抛弃型和进化型两种，抛弃型指原型建立、分析之后要扔掉，整个系统重新分析和设计；进化型则是对需求的定义较清楚的情形，原型建立之后要保留，作为系逐渐增加的基础，采用进化型一定要重视软体设计的系统性和完整性，并且在质量要求方面没有捷径，因此，对于描述相同的功能，建立进化型原型比建立抛弃型原型所花的时间要多。原型建立确认需求之后采用瀑布模型的方式完成项目开发。 增量模型 与建造大厦相同，软体也是一步一步建造起来的。在增量模型中，软体被作为一系列的增量构件来设计、实现、集成和测试，每一个构件是由多种相互作用的模组所形成的提供特定功能的代码片段构成。增量模型在各个阶段并不交付一个可运行的完整产品，而是交付满足客户需求的一个子集的可运行产品。整个产品被分解成若干个构件，开发人员逐个构件地交付产品，这样做的好处是软体开发可以较好地适应变化，客户可以不断地看到所开发的软体，从而降低开发风险。 一些大型系统往往需要很多年才能完成或者客户急于实现系统，各子系统往往采用增量开发的模式，先实现核心的产品，即实现基本的需求，但很多补充的特性(其中一些是已知的，另外一些是未知的)在下一期发布。增量模型强调每一个增量均发布一个可操作产品，每个增量构建仍然遵循设计-编码-测试的瀑布模型。 叠代模型 早在20世纪50年代末期，软体领域中就出现了叠代模型。最早的叠代过程可能被描述为“分段模型”。叠代，包括产生产品发布（稳定、可执行的产品版本）的全部开发活动和要使用该发布必需的所有其他外围元素。所以，在某种程度上，开发叠代是一次完整地经过所有工作流程的过程：（至少包括）需求工作流程、分析设计工作流程、实施工作流程和测试工作流程。 实质上，它类似小型的瀑布式项目。所有的阶段（需求及其它）都可以细分为叠代。每一次的叠代都会产生一个可以发布的产品，这个产品是最终产品的一个子集。 开发语言 O语言 O语言是一款中文计算机语言（或称套装：O汇编语言、O中间语言、O高级语言） Java语言 作为跨平台的语言，可以运行在Windows和Unix/Linux下面，长期成为用户的首选。自JDK60以来，整体性能得到了极大的提高，市场使用率超过20%。可能已经达到了其鼎盛时期了，不知道后面能维持多长时间。 易语言（E语言） 易语言是一个自主开发，适合国情，不同层次不同专业的人员易学易用的汉语程式语言。易语言降低了广大电脑用户编程的门槛，尤其是根本不懂英文或者英文了解很少的用户，可以通过使用本语言极其快速地进入Windows程式编写的大门。 C/C++语言 以上2个作为传统的语言，一直在效率第一的领域发挥着极大的影响力。像Java这类的语言，其核心都是用C/C++写的。在高并发和实时处理，工控等领域更是首选。 习语言 习语言即中文版的C语言 Basic 美国计算机科学家约翰·凯梅尼和托马斯·库尔茨于1959年研制的一种“初学者通用符号指令代码”，简称BASIC。由于BASIC语言易学易用，它很快就成为流行的计算机语言之一。 php 同样是跨平台的脚本语言，在网站编程上成为了大家的首选，支持PHP的主机非常便宜，PHP+Linux+MySQL+Apache的组合简单有效。 Perl 脚本语言的先驱，其优秀的文本处理能力，特别是正则表达式，成为了以后许多基于网站开发语言(比如php,java,C#)的这方面的基础。 Python 是一种面向对象的解释性的电脑程式设计语言，也是一种功能强大而完善的通用型语言，已经具有十多年的发展历史，成熟且稳定。Python 具有脚本语言中最丰富和强大的类库，足以支持绝大多数日常套用。 这种语言具有非常简捷而清晰的语法特点，适合完成各种高层任务，几乎可以在所有的作业系统中运行。 基于这种语言的相关技术正在飞速的发展，用户数量急剧扩大，相关的资源非常多。 C# 是微软公司发布的一种面向对象的、运行于NET Framework之上的高级程式设计语言，并定于在微软职业开发者论坛(PDC)上登台亮相。C#是微软公司研究员Anders Hejl erg的最新成果。C#看起来与Java有着惊人的相似；它包括了诸如单一继承、界面，与Java几乎同样的语法，和编译成中间代码再运行的过程。但是C#与Java有着明显的不同，它借鉴了Delphi的一个特点，与COM(组件对象模型)是直接集成的，而且它是微软公司NETwindows网路框架的主角。 Javascript Javascript是一种由Netscape的LiveScript发展而来的脚本语言，主要目的是为了解决伺服器终端语言，比如Perl，遗留的速度问题。当时服务端需要对数据进行验证，由于网路速度相当缓慢，只有288kbps，验证步骤浪费的时间太多。于是Netscape的浏览器Navigator加入了Javascript，提供了数据验证的基本功能。 Ruby 一种为简单快捷面向对象编程（面向对象程式设计）而创的脚本语言，由日本人松本行弘（まつもとゆきひろ，英译：Yukihiro Matsumoto，外号matz）开发，遵守GPL协定和Ruby License。Ruby的作者认为Ruby > (Smalltalk + Perl) / 2，表示Ruby是一个语法像Smalltalk一样完全面向对象、脚本执行、又有Perl强大的文字处理功能的程式语言。 Fortran 在科学计算软体领域，Fortran曾经是最主要的程式语言。比较有代表性的有Fortran 77、Watcom Fortran、NDP Fortran等。 objective c 这是一种运行在苹果公司的mac os x，iOS作业系统上的语言。这两种作业系统的上层图形环境，应用程式编程框架都是使用该语言实现的。随着iPhone,iPad的流行，这种语言也开始在全世界流行。 Pascal Pascal是一种计算机通用的高级程式设计语言。Pascal的取名是为了纪念十七世纪法国著名哲学家和数学家Blaise Pascal。它由瑞士Niklaus Wirth教授于六十年代末设计并创立。Pascal语言语法严谨，层次分明，程式易写，具有很强的可读性，是第一个结构化的程式语言。 Swift Swift，苹果于2014年WWDC（苹果开发者大会）发布的新开发语言，可与Objective-C共同运行于Mac OS和iOS平台，用于搭建基于苹果平台的应用程式。

一、 简单经济：Moden拨号上网

Modem是数字信号和模拟信号之间的转换设备，速度和性能很难保证，尽管现在流行的56K Modem 的速度比以前大大提高了，但是上传速度最高只有336Kbps，而下载速度最高能达到56Kbps。况且这仅仅是是理论的数字。

二、 经济实用：ISDN拨号上网

ISDN（Integrated Services Digital Network的缩写），翻译过来是综合业务数字网，有些地方叫做"一线通"。在电话线上使用ISDN可以同时开通两个信道，这样就可以电话，上网两不误了。由于ISDN在线路上传输的是数字信号，不是模拟信号了，这样就不要像用猫上网似的再转换了，因此，断线就很少发生了，ISDN根据带宽不同，可以分成窄带（N_ISDN）和宽带（B_ISDN）两种。

窄带的技术发展的很好了，各种接入设备花样繁多，是这个应用领域的带头羊了。宽带的主要用于ATM（异步交换模式）下，这种模式理论提供150Mbps以上的速度业务，是不是很大呀，但是这种技术很复杂，也不算完善。ISDN的网络接口也有两种，一种是BRI（Basic Rate Interface）另一种是PRI（Primary Rate Interface），常用的是前一种，这种接口又叫 +D接口，提供的速率是144Kbps，她是由两个B信道和一个D信道组成的。

网吧使用的是D_Link D1-206设备，就很清楚的看出来每个信道的状态。D信道用于传送信令的，负责管理这个线路，就象高速公路上的路灯一样，为高速行驶的车辆作保障，B信道的速率为64Kbps，两个就是128K了。连接这个网络还要用个设备，就是网络终端，也叫NT1和UTA，UTA叫终端适配器，其实这个我们可以理解为上网用的大大猫，负责模拟设备接入ISDN用的，就是说ISDN线进来先进NT1，由NT1出来在接进UTA这个设备，这个设备出来的线在连接电话，或者是计算机。你的网络就连好了。PRI的接口提供的速率要有2Mbps呀，类似于模拟网络的终极接口了。这个速度可是猫没法比的。

ISDN的特点：

高速：上网速度64KB/s-128KB/s,更快于modem；

三、 一步到位，ADSL上网：

你要是还嫌这个慢的话，那就通过ADSL上网好了，ADSL（Asymmetric Digital Subscriber Line）学名叫作非对称数字用户线路，使用铜质电话线作为媒质，上行速率是640Kbps到1Mbps，下行速率是1M到8M呀，大大满足用户的要求了。

ADSL是DSL（Digital Subscriber Line 数字用户线路）的一个分支，有效传输距离是3-5公里，在这一条线上你可以同时传送语音信号和数字信号，可以有效地解决你网上视频点播（VOD）的问题。建立这个网络，用户还需要一个设备-----分离器，电话线路网的电话线接到分离器上，再分别连到电话和ADSL Modem上，ADSL Modem再连线到计算机就成功了。

ADSL

（Asymmetrical Digital Subscriber Loop 非对称数字用户线环路）是xDSL家族成员中的一员，被欧美等发达国家誉为“现代信息高速公路上的快车”。它因其下行速率高、频带宽、性能优等特点而深受广大用户的喜爱，成为继MODEM，ISDN之后的又一种全新更快捷，更高效的接入方式

1、信息系统数据质量——根据“垃圾进，垃圾出（garbagein，garbageout）”的原理，为了使信息系统建设取得预期效果，达到数据决策的目标，就要求信息系统提供的数据是可靠的，能够准确反应客观事实。如果数据质量得不到保证，即使数据分析工具再先进，模型再合理，算法再优良，在充满“垃圾”的数据环境中也只能得到毫无意义的垃圾信息，系统运行的结果、作出的分析就可能是错误的，甚至影响到后续决策的制定和实行。高质量的数据来源于数据收集，是数据设计以及数据分析、评估、修正等环节的强力保证。因此，信息系统数据质量管理尤为重要，这就需要建立一个有效的数据质量管理体系，尽可能全面发现数据存在的问题并分析原因，以推动数据质量的持续改进。作为信息系统的重要构成部分，数据质量问题是影响信息系统运行的关键因素，直接关系到信息系统建设的成败。

2、大数据环境下数据质量管理面临的挑战，因为大数据的信息系统更容易产生数据质量问题：

（1）在数据收集方面，大数据的多样性决定了数据来源的复杂性。来源众多、结构各异、大量不同的数据源之间存在着冲突、不一致或相互矛盾的现象。在数据获取阶段保证数据定义的完整性、数据质量的可靠性尤为必要。

（2）由于规模大，大数据获取、存储、传输和计算过程中可能产生更多错误。采用传统数据的人工错误检测与修复或简单的程序匹配处理，远远处理不了大数据环境下的数据问题。

（3）由于高速性，数据的大量更新会导致过时数据迅速产生，也更易产生不一致数据。

（4）由于发展迅速，市场庞大，厂商众多，直接产生的数据或者产品产生的数据标准不完善，使得数据有更大的可能产生不一致和冲突。

（5）由于数据生产源头激增，产生的数据来源众多，结构各异，以及系统更新升级加快和应用技术更新换代频繁，使得不同的数据源之间、相同的数据源之间都可能存在着冲突、不一致或相互矛盾的现象，再加上数据收集与集成往往由多个团队协作完成，期间增大了数据处理过程中产生问题数据的概率。

3、数据质量管理策略

为了改进和提高数据质量，必须从产生数据的源头开始抓起，从管理入手，对数据运行的全过程进行监控，密切关注数据质量的发展和变化，深入研究数据质量问题所遵循的客观规律，分析其产生的机理，探索科学有效的控制方法和改进措施；必须强化全面数据质量管理的思想观念，把这一观念渗透到数据生命周期的全过程。

结合大数据的参考框架及数据处理实际需求情况，数据质量管理可以从以下几个方面着手，以多方协作改进，最终实现系统数据处于持续高效可用的状态。

3．1建立数据质量评价体系

评估数据质量，可以从如下4个方面来考虑：①完整性：数据的记录和信息是否完整，是否存在缺失情况；②一致性：数据的记录是否符合规范，是否与前后及其它数据集保持统一；③准确性：数据中记录的信息和数据是否准确，是否存在异常或者错误信息；④及时性：数据从产生到可以查看的时间间隔，也叫数据的延时时长。

有了评估方向，还需要使用可以量化、程序化识别的指标来衡量。通过量化指标，管理者才可能了解到当前数据质量，以及采取修正措施之后数据质量的改进程度。而对于海量数据，数据量大、处理环节多，获取质量指标的工作不可能由人工或简单的程序来完成，而需要程序化的制度和流程来保证，因此，指标的设计、采集与计算必须是程序可识别处理的。

完整性可以通过记录数和唯一值来衡量。比如某类的交易数据，每天的交易量应该呈现出平稳的特点，平稳增加、平稳增长或保持一定范围内的周期波动。如果记录数量出现激增或激减，则需要追溯是在哪个环节出现了变动，最终定位是数据问题还是服务出现了问题。对于属性的完整性考量，则可以通过空值占比或无效值占比来进行检查。

一致性检验主要是检验数据和数据定义是否一致，因此可以通过合规记录的比率来衡量。比如取值范围是枚举集合的数据，其实际值超出范围之外的数据占比，比如存在特定编码规则的属性值不符合其编码规则的记录占比。还有一些存在逻辑关系的属性之间的校验，比如属性A取某定值时，属性B的值应该在某个特定的数据范围内，都可以通过合规率来衡量。

准确性可能存在于个别记录，也可能存在于整个数据集上。准确性和一致性的差别在于一致性关注合规，表示统一，而准确性关注数据错误。因此，同样的数据表现，比如数据实际值不在定义的范围内，如果定义的范围准确，值完全没有意义，那么这属于数据错误。但如果值是合理且有意义的，那么可能是范围定义不够全面，则不能认定为数据错误，而是应该去补充修改数据定义。

通过建立数据质量评价体系，对整个流通链条上的数据质量进行量化指标输出，后续进行问题数据的预警，使得问题一出现就可以暴露出来，便于进行问题的定位和解决，最终可以实现在哪个环节出现就在哪个环节解决，避免了将问题数据带到后端及其质量问题扩大。

3．2落实数据质量信息的采集、分析与监控

有评价体系作为参照，还需要进行数据的采集、分析和监控，为数据质量提供全面可靠的信息。在数据流转环节的关键点上设置采集点，采集数据质量监控信息，按照评价体系的指标要求，输出分析报告。

3．3建立数据质量的持续改进工作机制

通过质量评价体系和质量数据采集系统，可以发现问题，之后还需要对发现的问题及时作出反应，追溯问题原因和形成机制，根据问题种类采取相应的改进措施，并持续跟踪验证改进之后的数据质量提升效果，形成正反馈，达到数据质量持续改良的效果。在源头建立数据标准或接入标准，规范数据定义，在数据流转过程中建立监控数据转换质量的流程和体系，尽量做到在哪发现问题就在哪解决问题，不把问题数据带到后端。

导致数据质量产生问题的原因很多。有研究表示，从问题的产生原因和来源，可以分为四大问题域：信息问题域、技术问题域、流程问题域和管理问题域。信息类问题是由于对数据本身的描述、理解及其度量标准偏差而造成的数据质量问题。产生这类数据质量问题的主要原因包括：数据标准不完善、元数据描述及理解错误、数据度量得不到保证和变化频度不恰当等。技术类问题是指由于在数据处理流程中数据流转的各技术环节异常或缺陷而造成的数据质量问题，它产生的直接原因是技术实现上的某种缺陷。技术类数据质量问题主要产生在数据创建、数据接入、数据抽取、数据转换、数据装载、数据使用和数据维护等环节。流程类问题是指由于数据流转的流程设计不合理、人工操作流程不当造成的数据质量问题。所有涉及到数据流转流程的各个环节都可能出现问题，比如接入新数据缺乏对数据检核、元数据变更没有考虑到历史数据的处理、数据转换不充分等各种流程设计错误、数据处理逻辑有缺陷等问题。管理类问题是指由于人员素质及管理机制方面的原因造成的数据质量问题。比如数据接入环节由于工期压力而减少对数据检核流程的执行和监控、缺乏反馈渠道及处理责任人、相关人员缺乏培训和过程资产继承随之带来的一系列问题等。

了解问题产生的原因和来源后，就可以对每一类问题建立起识别、反馈、处理、验证的流程和制度。比如数据标准不完善导致的问题，这就需要有一整套数据标准问题识别、标准修正、现场实施和验证的流程，确保问题的准确解决，不带来新的问题。比如缺乏反馈渠道和处理责任人的问题，则属于管理问题，则需要建立一套数据质量的反馈和响应机制，配合问题识别、问题处理、解决方案的现场实施与验证、过程和积累等多个环节和流程，保证每一个问题都能得到有效解决并有效积累处理的过程和经验，形成越来越完善的一个有机运作体。

当然，很多问题是相互影响的，单一地解决某一方面的问题可能暂时解决不了所发现的问题，但是当多方面的持续改进机制协同工作起来之后，互相影响，交错前进，一点点改进，最终就会达到一个比较好的效果。

3．4完善元数据管理

数据质量的采集规则和检查规则本身也是一种数据，在元数据中定义。元数据按照官方定义，是描述数据的数据。面对庞大的数据种类和结构，如果没有元数据来描述这些数据，使用者无法准确地获取所需信息。正是通过元数据，海量的数据才可以被理解、使用，才会产生价值。

元数据可以按照其用途分为3类：技术元数据、业务元数据和管理元数据。技术元数据：存储关于信息仓库系统技术细节的数据，适用于开发和管理数据而使用的数据。主要包括数据仓库结构的描述，包括对数据结构、数据处理过程的特征描述，存储方式和位置覆盖整个涉及数据的生产和消费环节。业务元数据：从业务角度描述了数据仓库中的数据，提供了业务使用者和实际系统之间的语义层。主要包括业务术语、指标定义、业务规则等信息。

管理元数据：描述系统中管理领域相关概念、关系和规则的数据，主要包括人员角色、岗位职责、管理流程等信息。由此可见，本文提出的解决思路都需要元数据管理系统的支持。良好的元数据管理系统能为数据质量的采集、分析、监控、改进提供高效、有力的强大保障。同时，良好的数据质量管理系统也能促进元数据管理系统的持续改进，互相促进完善，共同为一个高质量和高效运转的数据平台提供支持。

4结语

数据质量（DataQuality）管理贯穿数据生命周期的全过程，覆盖质量评估、数据监控、数据探查、数据清洗、数据诊断等方面。数据源在不断增多，数据量在不断加大，新需求推动的新技术也不断诞生，这些都对大数据下的数据质量管理带来了困难和挑战。因此，数据质量管理要形成完善的体系，建立持续改进的流程和良性机制，持续监控各系统数据质量波动情况及数据质量规则分析，适时升级数据质量监控的手段和方法，确保持续掌握系统数据质量状况，最终达到数据质量的平稳状态，为业务系统提供良好的数据保障。