⑴ 数据库的质量控制
一、质量保证控制体系
在数据库建设过程中，各工作单位和计划项目综合组均制定了相应的质量保证体系和措施，从资料的来源、整理录入、检查汇总层层严格控制。质量保证控制体系内容包括：质量保证组织体系和质量保证制度体系，组织体系和制度体系又由承担单位和计划单位综合项目组两套体系组成。承担单位按照本单位全面质量管理制度和办法建立了以全面质量管理办公室、项目组和工作组为核心的质量保证组织体系以及完整的质量管理制度体系。以计划单位为核心的综合项目组的质量保证组织体系是由计划项目负责人、工作项目负责人和工作组构成。建立了三级质量检查监控体系：一是数据库工作人员的自检和互检；二是承担单位项目组组织的质量抽检；三是计划项目综合组组织的阶段性质量抽检和验收。在各级检查过程中，对发现的问题都做了详细的记录，并进行了认真修改，保证了录入资料的准确性。
二、质量保证措施
（一）属性数据的质量保证措施
属性数据就是要真实地反映原始资料，质量保证措施最主要的就是质量检查、核对，形成录入→检查→修改→补充→汇总五个步骤的工作流程。每一项内容录入完成以后，录入人员必须将录入数据与原始数据进行校对，自检率为100%，发现问题及时解决之后，再开始下一项数据的录入。工作每告一段落，要进行互检，互检率也是100%；同时承担单位项目组进行质量抽检，抽检率为30%～50%；计划项目综合组的阶段性质量抽检和验收，抽检率为20%～30%。数据库工作人员平时工作有记录，每次检查有记载，发现的问题修改情况也有记录，做到出问题有据可查，责任有人承担，确保数据录入的准确和可靠。同时，还制定了安全防范措施，即防计算机病毒破坏、防数据库数据误删除、防蓄意破坏。
（二）图形数据的质量保证措施
1.地理底图质量保证措施
本次使用的数字地理底图是国家测绘局1∶25万地理要素图，利用Map GIS的裁剪功能以松嫩平原界线为范围边界裁剪而成，图层要素有外图廓、经纬网、境界线、水系、公路、铁路、等高线、高程点等，并依据2005年11月中国地质调查局颁发的《1∶25万地理底图编辑要求》和水环所提供的图库进行了修编。原地理底图自带图库与水环所提供的图库有很大差别，都按图层及图元参数一一替换图案号及更改参数，保证了更换图库前后地理底图所示内容的一致性。
2.成果图件数字化质量保证措施
成果图件均由编图人员在喷绘的地理底图上绘制，然后采用300 dpi以上的分辨率进行扫描，提高了栅格文件的清晰度，减小了误差；制图人员利用Map GIS将图像配准到已矢量、修编好的地理底图上，所有经纬网交叉点都作为控制点采集对象，保证了图像配准的精度；矢量过程中窗口放大到40倍，鼠标跟踪输入；各类成果图件中松嫩平原边界在空间上严格重合，在面元建立拓扑时，不能作结点平差，分区线元与边界相交处分区线元用延长靠近母线、母线加点功能，在此基础上建立拓扑关系形成面元，保证了公共边界线元空间拓扑的一致性；对不同成果图件有相同要素的，要将其单独提取图层，根据图件要求予以增加，保证了不同图件中相同内容的一致性。通过上述工作方法，使图件数字化质量得到有效的控制。
矢量化后，喷出彩图检查图元信息，图元信息检查是保证图形数据质量的关键，这项检查工作以自检为主，检查都在两遍以上。图形属性数据通过MAPGIS属性管理系统输入完成，其属性字段按照《地下水资源调查评价数据库标准》要求填写。
3.提高数据库工作人员的质量意识
人是保证质量的主动因素，提高数据库工作人员的质量意识是保证数据库质量的重要措施，因此在数据库建设过程中，无论是承担单位，还是综合项目综合组都开展了提高质量意识的重要性教育，使每一个工作人员在思想上重视数据库质量，在行动上保证数据库质量。
⑵ 浅谈如何保证统计数据的质量
统计数据的质量管理也称统计数据质量控制,是指为了保证数据达到应有的质量标准,从组织、方法、技术等方面对统计数据的误差,进行预防、控制、检查和校正的活动。统计数据的质量主要指统计数据的准确性。数据数据的质量管理贯穿于统计活动的全过程,统计数据质量的高低,直接影响统计分析的科学性和决策性。一、影响数据质量的多元因素数据数据的取得是通过向调查单位搜集大量的原始资料,同时也包括搜集经过加工整理过的次级资料,在规定的时间内,综合运用不同的调查组织方式进行全面或不全面的调查,取得的统计数据数量庞大,汇总整理可能需要大量的人员参与,对数据进行采集、存储,经过加工、传输等环节整理汇总而获得。统计数据形成过程中,造成统计数据误差的因素很多。比如统计基础工作不规范,原始记录混乱,统计台账不健全;核算手续不严,计量检测工具不全;在手工整理、电脑过录、统计调查数据处理软件使用过程中统计人员业务能力参差不齐;现行统计方法制度中某些指
⑶ 数据入库质量控制的方法实现
数据库数据质量是数据库的生命，再好的入库数据质量控制的方法，如果得不能贯彻和执行，也不能保证入库数据的正确性。所以，基于上述入库数据质量控制思想，研发了航空物探数据库数据采集软件（图5-3），强制数据入库工作按规范化的流程执行，保证数据库数据质量。
数据采集软件包括数据导入录入、数据检查、数据编辑、数据归档入库等功能，为了方便数据采集人员工作，把本系统应用软件中的数据查询统计和数据制图功能也集成到该软件中。各部分功能分述如下。
图5-3 数据库数据采集软件结构
一、创建项目树
航空物探勘查项目工作一般分为航空物探生产测量、数据处理和地质解释3个阶段，野外生产测量和数据处理完成之后分别编写航空物探生产报告和数据处理报告，通过评审后须上交测量资料和处理后的数据。此时，地质解释工作正进行。
航空物探科研项目工作一般是分课题（二级项目）、课题分子课题（三级项目）等进行的。级别低的项目总是最先完成，然后评审和上交资料；级别较高的项目较后完成，一级项目最后完成，最后上交资料。
如果把勘查项目的3个阶段当成3个课题（事实上的确如此，只是习惯上不这样叫），勘查项目和科研项目不仅在工作形式上是一致的，资料上交的次序也是相同的（图5-5）。这种按项目完成的先后次序进行项目资料归档方式，在资料人工管理人工服务时代，人们并没有觉得有什么问题。只是，资料管理方式的变革，人们对资料服务提出了更高的要求，希望资料信息化管理不要再忽视不同级别项目间的关系信息。
这种关系与计算机磁盘文件管理的目录间关系是相似的，目录等同于项目，子目录等同于子项目。目录、子目录间的关系似树形结构，称为目录树；项目、子项目间的关系也似树形结构，称之为项目树。有计算机常识的人都知道，按照一定的方式建立目录树，把文件存在相应目录下，不仅文件管理更有条理，用户查找文件的速度也成倍提高。因此，本系统采用项目树方式来管理项目资料。该管理方式符合人们的思维习惯，资料查询更方便。
图5-4 数据库数据采集软件主界面
图5-5 不同级别项目资料归档次序图
在新项目数据导入或录入数据库之前，须先创建项目树。建项目树与在磁盘上创建文件目录相似，按项目（目录）、子项目（子目录）顺序创建，不能倒行逆施。然后，按项目导入或录入数据。图5-6为创建项目树界面。用户在父项目的下拉框中选择新建项目的父项目（一级项目为null），再填写项目的档案号等信息后，按“确定”创建项目树的根项目（一级项目），或项目树的一个节点（子项目），并自动为项目分配一个项目标识号，作为识别项目和项目资料的唯一标志。
图5-6 创建项目树功能界面
二、数据录入和导入
项目数据进入数据库有数据录入和数据导入两种方式。数据录入方式是使用系统的数据录入界面将数据直接录入到数据采集库中。若用户已按入库数据接口标准要求整理好入库数据，可采用导入方式将数据导入到数据采集库中。其实，这两种方式没有本质上的差别。例如，项目概况数据、空间要素类（岩石物性、异常、解释评价）属性数据等都必须是人工录入的，区别是谁来录入?资料整理人员，还是数据采集人员?这不属本系统的研究范畴，系统支持这两种数据入库方式。
因数据库的每张表所包含的信息不同，所以每张表都应有独立的数据录入界面（录入、浏览、编辑数据）。加之用户查询界面、数据统计界面，1张数据库表需要3个用户界面。本系统共有地球物理数据库表31张，按照常规做法需要开发93个用户界面。随着航空物探技术发展，可能在数据库表中增加新的信息，或新增数据库表，都需要通过修改软件代码来满足新的需求。该方法不仅软件研发和测试工作量大，后期软件维护工作量也很大。
为此，本系统研究出根据数据库表的描述信息动态生成用户界面的方法，此方法具有很好的通用性，对数据库的所有表均适用，有效地降低了软件开发工作量，方便了后期软件维护。图5-7是使用该方法动态生成的项目概况数据录入界面，用于项目概况数据的录入和编辑。
图5-7 项目概况数据的录入定制界面
该方法是将数据库表的描述信息存储在资料库中的库表属性清单表中，在运行时系统根据数据库表名称从库表属性清单表和其相关的数据字典表中提取该表对应的字段信息，然后调用界面定制函数，根据界面类型（录入、浏览、修改、简单查询）动态生成相应的界面。
由于数据库表包含的字段数相差较大（多的近30个字段，少的不到10个字段）、同一表的字段类型不同（有字符串、数字、时间、大字段）、字段数据类型长度不一（有的字段长度为200个字符，有的只有1个字符），同时库表的相关字段在界面上相邻摆放较合适，针对这些问题在界面定制时采取以下策略：
1）对库表字段分组，并为每组取一个合适的名字。在定制界面上，同组的字段摆放在同一张卡片中，组名作为卡片名。
2）字段值来源于数据字典表的数字型字段，用组合框显示其值，组合框中内容从数据字典表提取。用文本框显示其他数字型字段、字符串型字段值。
3）根据定制界面上父控件的尺寸、字段名称、字段数据类型长度确定其对应控件的位置和大小，控件的布局遵循一行最多显示两字段的原则。
不同类型界面的定制方法大同小异，因此采用了同界面定制代码，只是在个别地方根据需要相关处理。例如，对于大字段型的字段，如果界面定制类型为“录入”，则其对应文本框后的命令按钮为打开文件。如果界面定制类型为“浏览”，则其对应文本框后的命令按钮为浏览大字段值。
三、入库前系统检查
入库数据进入采集数据前，系统对其进行唯一性检查、缺项检查和数据类型检查，即入库前系统检查。
唯一性检查：航空物探资料库是航空物探数据的最终目的地，但可能会有部分项目数据因没有通过质量检查而滞留在采集库中。在进行新的项目数据采集过程时，为了避免项目数据2次入库，在其进入采集库前需要进行唯一性检查。方法是用入库数据每条记录主键作为查询条件，查找资料库和采集库中相对应的库表是否存在有相同的记录。例如，黄海北部海域航空磁测普查（项目标识号AGS011978000251），在项目概况数据导入采集库时，根据项目概况数据库表的项目标识号（主键）在采集库和资料库的相应表中查找是否有相同的项目标识号存在：若资料库中存在，说明该项目数据已归档；若采集库中存在，该项目数据已被导入采集库中待检，不需再次导入。
缺项检查：入库数据的字段数必须等于相应数据库表的字段数，比数据库表字段数多或少都不能通过缺项检查。
数据类型检查：对入库数据所有字段数据进行类型检查。若是日期型数据，则检查数据格式（YYYY-MM-DD），YYYY、MM、DD是否为数字。若数字型数据，检查整数位和小数位的位数是否超过范围，整数位和小数位是否为数字。字符型数据，则检查字符串长度是否超限。
入库数据通过入库前系统检查后被存入采集库中，否则软件给出错误提示信息（图5-8）。采集人员根据提示信息纠正数据中存在错误，再新导入数据。
图5-8 入库前系统检查的错误提示
四、入库后系统检查
系统对进入采集库中的数据进行非空和可空检查、前后数据检查、相关数据检查、值域范围检查、选择范围检查，即入库后系统检查（图5-9）。
非空检查：入库数据指定字段的值不能为空，如所有数据库表的项目标识不能为空，项目名称、项目参加单位名称、参加人员名称都不能为空。
可空缺项检查：入库数据指定字段的值在有一定条件下可以为空，例如当勘查项目概况表记录方式字段的值为打点记录或纸卷模拟记录时，航磁数据的采样率为空。若为数字收录，航磁数据的采样率不能为空。
前后数据检查：检查入库数据指定字段与其父表中相同字段数据的一致性，如项目参加人员表中的项目标识必须与项目概况信息中的项目标识相同。
图5-9 入库后系统检查
相关数据检查：检查相关表中相关字段数据对入库数据指定字段的约束，如项目概况信息中有项目的起始日期和完成日期两个字段，那么项目人员参加项目工作的起止日期都必须在项目的起始日期和完成日期之间。
值域范围检查：入库数据指定字段的数值必须是在设定的值域范围内，如勘查项目概况中的调机小时设定在0和100 h范围，若超过此范围，调机小时数据有错误。
选择范围检查：入库数据指定字段的数值必须是一个已知数据集合的元素之一，如项目成果评价只能在优秀、良好、通过和不合格4个选项中择其一。
根据选定的库表名提取该库表各个字段的检查规则，逐条记录进行前后数据检查、相关检查、值域范围检查、选择范围检查。发现错误，把错误记录暂存在内存中，继续进行下条记录检查，至所有记录检查完。把错误写入检查日志表（若有相同检查日志记录，则先备份到检查日志备份表后再删除，以便查看数据入库不通过的历史轨迹）；否则，写入一条系统检查通过的日志记录。再进行另一张表的系统检查，所有库表全部检查后，若有错误，系统给出错误提示信息。
五、拓扑检查
航空物探解释数据和评价数据为空间要素类数据，入库时要进行拓扑检查（表5-6，图5-10）。检查各要素类之间相互位置关系的正确性。
以油气远景评价数据集为例说明拓扑检查。检查规则是局部构造异常位置应位于油气远景评价区的某一分布区内，油气远景评价区之间不以有重叠。若发现错误，把检查的错误日志暂存在内存中，继续进行拓扑检查；检查完成后，把错误写入检查日志表。没有发现拓扑错误写入一条通过拓扑检查的日志记录。
表5-7 解释数据和评价数据拓扑检查规则表
图5-10 拓扑检查空间数据源列表界面
六、文件比较检查
通过入库后系统检查和拓扑检查的入库数据，系统将对其进行与原数据文件比较检查，保证数据的一致性。所有的入库数据均须与原数据文件进行比较检查。
根据项目标识号和库表名从采集库中提取相应的数据，若存在数据字典代码，则将其替换文字字符，存放在Oracle临时表中；打开本地路径下原数据文件，逐条记录对比。若有不匹配的记录，显示提示信息，并在日志库中写一条检查日志。
七、人工检查与复核
经过系统检查、空间拓扑检查，以及文件比较检查后，还必须进行人工检查和人工复核检查。人工检查是用原表格数据、空间属性数据、解释评价数据、图件、文字报告（含软件源代码）与采集库中相应的各类数据进行人工比对。若有原始纸质图件，则需从采集库中提取相应的数据使用相同软件相同绘图参数绘图，并加以比较。若人工检查发现错误，写明错误原因（图5-11），保存日志。
图5-11 填写人工检查结果界面
人工复核检查与人工检查过程完成一样，只是人员不同。
八、系统归档检查
在入库数据归档到资料库之前，系统对归档项目数据的完整性进行检查，即归档检查。系统根据归档项目的类别、工作性质、测量方法及归档阶段，定义了项目资料归档对照表，该表记录每类项目各个归档阶段的项目资料清单和资料的归档标识。在资料归档时，系统检查项目资料的归档标识。若为非空，说明该资料必须归档；若为空，说明该资料可归档，从而保证了数据库中的项目资料完整性。
如区域航空磁力勘查项目资料归档分为3个阶段（图5-12），第一阶段是生产测量资料归档，航空磁力勘查项目概况（项目概况、勘查项目概况、航磁概况）信息、测区信息生产报告必须归档。第二阶段是数据处理资料归档，航迹线数据、航磁数据、数据处理报告必须归档。第三阶段是地质解释资料归档，项目概况信息、岩石磁性数据、图件数据、文字数据、断裂构造和区域构造单元必须归档。
科研项目资料归档时，根据项目标识号及项目级次，确定该项目是否有子项目，以及子项目资料是否已全部归档。在所有子项目资料全部归档后，使用项目资料归档向导（图5-13）进行该级次的项目资料归档。如果项目属保密项目，系统同时对归档数据进行加密。数据成功归档后，系统删除采集库中已归档数据，并把各种检查日志存放到备份日志表中，以备检查。
图5-12 勘查项目资料归档示意图
图5-13 项目资料归档向导
⑷ 如何提高数据质量
如何提高数据质量
大数据时代带来了海量、多样、非结构化的数据，我们得以进行更加广泛且深入的分析，但这必须建立在高质量的数据上才有意义。本期以企业级的视角，介绍数据质量的评价、提升与监控。
大数据的时代，数据资产及其价值利用能力逐渐成为构成企业核心竞争力的关键要素;然而，大数据应用必须建立在质量可靠的数据之上才有意义，建立在低质量甚至错误数据之上的应用有可能与其初心南辕北辙背道而驰。因此，数据质量正是企业应用数据的瓶颈，高质量的数据可以决定数据应用的上限，而低质量的数据则必然拉低数据应用的下限。
数据质量一般指数据能够真实、完整反映经营管理实际情况的程度，通常可在以下几个方面衡量和评价：
准确性：数据在系统中的值与真实值相比的符合情况，数据应符合业务规则和统计口径。常见数据准确性问题如：
与实际情况不符：数据来源存在错误，难以通过规范进行判断与约束;
与业务规范不符：在数据的采集、使用、管理、维护过程中，业务规范缺乏或执行不力，导致数据缺乏准确性。
完整性：数据的完备程度。常见数据完整性问题如：
系统已设定字段，但在实际业务操作中并未完整采集该字段数据，导致数据缺失或不完整;
系统未设定字段：存在数据需求，但未在系统中设定对应的取数字段。
一致性：系统内外部数据源之间的数据一致程度，数据是否遵循了统一的规范，数据集合是否保持了统一的格式。常见一致性问题如：
缺乏系统联动或联动出错：系统间应该相同的数据却不一致，缺乏必要的联动和核对。
及时性：数据在采集、传送、处理等环节快速支持应用的程度，考察数据的时间特性对应用的满足程度。及时性关系到系统能否在规定的时间内获取到系统需要的特定时间产生的数据，以完成系统功能。常见及时性问题如：
缺乏时效性：未按照规定的数据更新时间要求对数据进行更新。
可用性：用来衡量数据项整合和应用的可用程度。常见可用性问题如：
缺乏应用功能，没有相关的数据处理、加工规则或数据模型的应用功能，获取目标数据;
缺乏整合共享，数据分散，不易有效整合和共享。
其他衡量标准再如有效性可考虑对数据格式、类型、标准的遵从程度，合理性可考虑数据符合逻辑约束的程度。此前一项对某企业数据质量问题进行的调研显示常见数据质量问题中准确性问题占33%，完整性问题占28%，可用性问题占24%，一致性问题占8%，在一定程度上代表了国内企业面临的数据问题。
提高数据质量的首要任务是定义一套标准化的数据规范，对具体数据项的定义、口径、格式、取值、单位等进行规范说明，形成对该数据项的具体质量要求。依托这套规范作为衡量和提高数据质量的标尺，可在数据采集、加工和应用的各环节对关键数据项进行预防性或监测性的核检。广义的企业级数据字典可以作为数据标准化规范的载体，对企业运营过程中涉及的数据项名称、业务定义和规则等要素进行收录、规范和编制，对数据项描述信息进行标准化处理，统一定义对安全性和数据质量的要求，进而为业务运营提供可靠的数据服务、提高整体数据质量奠定基础。理想情况下广义的企业级数据字典是完备的，企业各系统全部数据项都被数据字典收录，不存在同名不同义或同义不同名的情况。与此相对，狭义的数据字典通常是针对单一系统的技术属性标准，为单一系统的开发和应用服务。
企业级数据字典通常分为三层：数据项、值域和域取值。数据项层面的规范主要包括名称、业务规则定义、数据安全要求和数据质量要求等。
数据项名称：包括数据项的中文名称、英文名称和英文简称，含义不同的数据项名称不同，物理数据库应沿用数据字典定义的全局唯一的英文简称对字段命名
业务规则定义：包括数据的业务含义、转换规则、加工规则等安全元数据：包含数据来源、所有者和访问权限等安全要求的定义
数据质量要求：在数据规范定义基础之上，提出满足业务需要的数据长度、格式、取值、数据处理、勾稽关系等要求，以此作为数据质量管理的落脚点
值域可细分为代码域、编码域、文本域、金额域、数值域、时间域等。例如“出生地”数据项对应值域为“行政区划”代码域，引用国家标准GB-T2260-2016《中华人民共和国行政区划代码》，对应的域取值为该国标定义的代码表。再如“借记卡号”数据项对应值域为“19位卡号”编码域，定义16位卡号和19位卡号两种编码方式，不需列举对应具体的域取值。
数据质量管理是指在数据创建、加工、使用和迁移等过程中，通过开展数据质量定义、过程控制、监测、问题分析和整改、评估与考核等一系列管理活动，提高数据质量以满足业务要求。数据质量管理工作遵循业务引领的原则，确定重点质量管控范围，并动态调整阶段性管控重点，持续优化。可按照“谁创建、谁负责;谁加工、谁负责;谁提供、谁负责”的原则界定数据质量管理责任，由数据流转环节的各责任方对管辖范围内的数据质量负责。对数据质量规则优先采取系统程序的自动化控制措施，并尽可能前移管控点，从源头上控制数据质量。
数据质量监控点通常针对关键数据项设置实施，定义数据质量监控规则，生成监控报警，按严重性等级分级报告，由相应层级进行处理和响应。关键数据项根据经验判断，一般影响较广如涉及多业务条线，或应用于关键业务环节如合约签订、会计核算、绩效分析、产品定价、资金收付等，或应用于内部经营管理、对外信息披露和行业监管要求，例如财务报告数据和新资本协议实施中明确提出的重要指标项。
数据质量监控点的控制手段分为预防型和监测型：
预防性控制防止错误数据的产生，一般部署在数据采集点，用于控制手工输入的源数据，以及批量导入的源数据校验：
数据输入校验：例如贷款利率的输入校验;
数据阈值：例如数据非空，数据取值超出值域定义合理范围，数据格式不符合标准等;
质量控制方式：系统自动校验/双人手工复核;
系统校验方式：强制，如不符合规则无法通过。
监测型控制监测错误数据，发现数据质量问题进行报警。一般部署在数据加工和应用环节，验证数据完整性、一致性和准确性等：
数据输出校验：例如贷款余额总分核对
数据一致性：例如交易头寸与总帐系统记录的交易头寸一致
质量控制方式：系统自动校验
系统校验方式：非强制，错误及差异提示
对选定的关键数据项，需定义数据质量规则以及数据质量等级。数据质量等级可利用“阈值”和“容忍度”进行分级：
良好：数据项质量评分高于“阈值”
可容忍：数据项质量评分低于“阈值”，但高于“容忍度”
报警：数据项质量评分低于“容忍度”
严重报警：数据项的质量问题将带来非常严重的影响，人工经验判断
关键数据项监控点的详细信息应在企业级数据字典中维护更新，与其开发、实施和测试情况保持同步。
在进行数据质量分等级报告及响应纠错时应遵守如下原则：
及时性。对导致数据质量等级进入“可容忍”、“报警”和“严重报警”状态的数据质量事件能够及时发现、报告和处理;
规范性：针对分级别的数据质量问题，汇报至利益相关方，配置相应资源;
高效性：数据质量问题，在分级别规定时间内被解决。应按照“可容忍”、“报警”和“严重报警”酌情规定响应时间;
有序性。在开展数据质量分等级报告工作时，应有序上报、统一领导、分级负责。
部署在UDP层面的数据质量监控程序实时或定期监测关键数据项的质量，对其数据质量进行评分，通过比较该监控点的“阈值”和“容忍度”，将数据质量进行分级，对于非“良好”的评价结果，数据质量监控程序将发送报警消息通知数据质量管理人员。报警消息内容包括问题定位头文件和具体描述。数据质量管理人员根据报警信息调查问题数据项，验证报警内容，生成预警信息通知下游用户，同时填制纠错工单通知相关责任人员。相关责任人员依据纠错通知提示的具体内容，开展数据质量问题调查，提出数据质量改进需求和解决方案，由实施运维团队在数据应用层面修正，或在数据采集和集成层面修正。若纠错告警问题由数据质量要求过于严苛或控制规则错误引起，应修改关键数据项清单及其相关监控规则，并由实施运维团队修改或取消已部署的对应监控点。