数据质量的六大评价标准

【数据质量 | 如何提升数据质量_数据质量管理系统】

　　一、准确性 (Accuracy)

　　定义: 准确性是指数据真实、客观地反映现实世界实体或事件的程度，指数据与其描述的客观事实的特征是否一致，从技术层面上讲就是指数据采集值或者观测值与真实值之间的接近程度，误差小则准确性高，误差大则准确性低。

　　作用与重要性: 精准的数据能够支持正确的决策，避免因数据错误导致的损失。例如，在金融领域，准确的数据是风险评估和投资决策的关键;在产业经济领域，精准数据可助力产业精准定位、优化资源配置、提升生产效率、增强市场竞争力，推动产业升级发展。

　　二、完整性 (Completeness)

　　定义: 完整性是指数据是否包含了所有必要的信息，是否存在缺失，数据缺失的情况可能是整个数据记录缺失，也可能是数据中某个字段信息的记录缺失。从技术层面上讲就是指数据采集的程度，即应采集的数据和实际采集到的数据之间的比例。

　　作用与重要性: 完整的数据集能够提供全面的视角，确保分析结果的全局性和代表性。例如，在客户关系管理系统中，完整的客户信息(如联系方式、购买记录)可以帮助企业更好地了解客户需求，制定精准的营销策略。

　　三、一致性 (Consistency)

　　定义: 一致性是指存储在不同的系统中的同一个数据，是否存在差异或相互矛盾，是否遵循了统一的规范，数据集合是否保持了统一的格式。

　　作用与重要性: 一致的数据能够提高数据的可信度和可用性，提高跨部门、跨系统的协效效率。例如，在供应链管理中，库存数据在不同系统中保持一致，可以避免货物短缺或积压，优化库存管理。

　　四、及时性 (Timeliness)

　　定义: 及时性是指数据能够及时反映现实世界的变化，并在需要时可用，也就是数据从产生到可以查看的时间间隔，也叫数据的延时时长。

　　作用与重要性: 及时的数据能够确保决策者基于最新信息做出快速响应，提高业务敏捷性，如果数据的及时性差也就是延时超出统计的要求，就会造成数据的分析结果或结论失去意义。例如，在电商领域，实时的销售数据可以帮助企业快速调整促销策略;在制造业中，通过实时质量检测数据，企业能快速识别并纠正产品缺陷，降低次品率。

　　五、唯一性 (Uniqueness)

　　定义: 唯一性是指每个数据实体在数据集中不存在重复记录，也就是针对某个数据项或某组数据，没有重复的数据值，数据的唯一性用于识别和度量重复数据、冗余数据。

　　作用与重要性: 唯一的数据能够避免分析结果的重复计算和误导，提高数据管理的效率，避免混淆。例如，在客户管理系统中，唯一的客户标识符可以确保每个客户只被统计一次，避免重复营销或服务分配错误;在供应链中，唯一物料编号能够避免物品混淆，确保库存管理准确。

　　六、有效性 (Validity)

　　定义: 有效性是指数据符合预定义的格式、范围和业务规则，即数据的值、格式是否符合数据定义或业务定义的要求。

　　作用与重要性: 有效的数据能够确保分析过程的顺利进行和结果的可靠性，减少系统错误，提高运营效率，支持精准分析。例如，在电子商务中，有效的电子邮件地址格式可以确保营销信息准确送达目标客户，有效的客户地址信息确保物流配送准确;在制造业中，有效的生产参数(如温度、压力在设定范围内)保障产品质量。

　　除上述数据质量的六大评价标准之外，数据质量还具有合规性、关联性、真实性等特性，但通常原始数据的质量参差不齐，很难达到数据质量的六大标准，存在着数据不完整、不一致、不准确、有冗余、时效低、关联性差、可解释性差，或是数据存在不合规性、不安全性等现象，这就需要通过数据治理来全面提升数据质量。

　　“五度易链”针对各行业的数据特点，以实体业务流程及用数需求为映射，从采、治、存、管、用五大方面构建数据治理体系，结合专业的技术工具，通过建立数据管理框架、制定数据标准、规范数据格式、实施数据清洗标注和验证、健全数据监控和审计机制，从而全面提升数据质量，确保数据的准确性、完整性、一致性、及时性、唯一性和有效性，充分激活数据价值，赋能实体业务提质增效，助推企业高质量数字化转型。