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本帖最后由 十万个为什么 于 2016-5-2 14:58 编辑
上回预告了要讲一讲数据与QA,这次兑现。首先我们来认识下数据与QA。 数据应该没什么花头,大家都在做数据完整性,也不用多说什么吧。 数据就是信息,在这个信息大爆炸的时代,重要性不言而喻。 不过容我多一句话,数据完整性,你首先要有数据,然后你要收集形成数据库, 然后才能分析评估实体完整、参照完整、函数依赖和系统约束。 我们多数企业实验室数据已经在搞完整性的东西了,不过我们的QA能明白多少,这个可能是一个问题。 再一个问题就是实验室要求了,生产数据,物流数据还会远吗? 检验方法都是药典方法,完整性做起来有模板可以参考,生产、物流这些我想还是需要各家做各家的吧,到时候得死多少企业,笑而不语。 接下来我们来说说QA,我认为目前的情况我们的QA可以分为两大类, 一个是比较基础比较常见的在线QA(上回好像看到那个蒲友说国外这个岗位不叫QA,俺们不太清楚), 履行监管职责。实话实说这种QA没什么技术含量,能理解文件就可以,然后照章办事,发现了问题上报就是, 你就相当于一个装了警报的智能监控器。 另外一个就是体系QA,我比较喜欢叫质量发言人。做的工作应该是设计体系、收集统计体系运行数据, 分析体系运行数据,提出改进方案,报告相关方(老板、客户、政府机构等)。 这个工作要求就稍微高点了,首先你必须有一方面的专精(培训、工艺、检验、物流、管理), 其次你要会沟通,首先你要明白QA是一个小团队,公司是一个大的团队。 你要让别人相信你的质量可靠,你必须在小团队沟通,必须要在大团队沟通,必须要和相关方沟通。 言归正传,数据与QA的关系可以说是密不可分, 数据的一身大概可以分为数据设计、数据产生、数据收集统计、数据分析、数据发布这5个过程。 一般来说,除去数据产生这个过程外,其他4个过程都是QA的职责。 结合数据完整性的四个条件,即实体完整、参照完整、函数依赖、系统约束, 我想这个话题就非常非常的大了,我觉得以我的智商,穷其一生也不能把这个课题研究透彻。 数据与QA这个长期的话题,我会抽时间慢慢的把我理解的一点点归纳总结出来和广大蒲友分享, 同时也希望懂这个的前辈,兄弟,姐妹和我一起讨论前行。
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