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数据质量—并非所有数据都是平等的
发布时间：2019.04.04来源：亿信华辰浏览量：194次标签：数据治理
数据质量是调节数据以满足业务用户特定需求的过程。准确性，完整性，一致性，及时性，唯一性和有效性是数据质量的主要衡量标准。
数据质量是根据六个关键因素来衡量的，每个关键因素都同样重要：
- 准确性
- 完整性
- 一致性
- 合时
- 唯一性
- 合法性
不良数据可能来自您组织的各个领域，包括业务部门，销售，营销或工程部门。
改进六个数据指标
数据质量计划通常集中在改进这些指标，以便数据可以促进业务系统的最佳性能，并支持用户对系统可靠性的信任。
无论组织的规模，功能或市场如何，每个组织都需要关注数据质量，以便了解其业务并做出明智的业务决策。决策的有效性无疑受到所使用数据质量的影响。
但是，正如我们已经指出的那样，数据的种类和来源非常多，其质量将根据其用途和原因对业务产生不同的影响。数据的价值主要来自它支持基于商业智能的业务流程或决策。因此，商定的数据质量规则应考虑数据可为组织提供的价值。如果识别出数据在特定上下文中具有非常高的值，则这可以指示在该上下文中需要更严格的数据质量规则。
因此，公司必须就数据质量标准达成一致，不仅基于维度本身 - 当然还有数据质量必须满足的任何外部标准 - 而且还基于不满足这些标准的影响。
坏数据是：
- 不准确：包含拼写错误，错误号码，缺少信息，空白字段的数据
- 不合规：不符合监管标准的数据
- 不受控制：没有连续监测的数据会随着时间的推移而受到污染
- 不安全：数据没有控件，容易被黑客访问
- 静态：未更新的数据，因此变得过时和无用
- 休眠：在存储库中保持不活动和未使用的数据会丢失其值，因为它既不更新也不共享
（部分内容来源网络，如有侵权请联系删除）
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