数据质量衡量标准有几个属性

在数字经济时代，每天每时每刻都在创造海量数据。众所周知，数据就是资产资源，但只有以数据质量为基础的数据资产价值挖掘，才能更好地被企业进行大数据应用。数据分析和数据挖掘都离不开数据的质量，做过数据产品的人都知道，质量高的数据对于产品的意义有多大，如果说数据是不具备完整性、规范性以及一致性，那么最后我们看到的本质，得到的结论是有所偏失的。“失之毫厘，差之千里”，在数据来源多样化的情况下，数据的可靠性和实用性，直接影响到统计分析是否得到正确的结论，所以说数据的质量尤为重要。

一、数据质量评估具体检测的内容

数据准确性检测

准确性，用于描述一个值与它所描述的客观事物的真实值之间的接近程度，通俗来说就是指数据记录的信息是否存在异常或错误。例如业务员在上报系统上填写客户信息时，手误输错了某一信息，造成了数据库里存在的信息与客观事实不一样。

数据完整性检测

完整性，描述数据信息缺失的程度，是数据质量中最基础的一项评估标准。数据缺失的情况可以分为数据信息记录缺失和字段信息记录缺失。

数据时效性检测

时效性,是指信息仅在一定时间段内对决策具有价值的属性。数据从生成到录入数据库存在一定的时间间隔，若该间隔较久，就可能导致分析得出的结论失去了借鉴意义。

数据一致性检测

把待检测的表作为主表，首先用户确定一致性检测的主表字段，然后选择需要给定检测的从表和从表字段，设置好主表和从表之间的关联项,关联项可以是多个字段，但是关联项必须是拥有匹配值的相似字段。匹配关联之后检查主表和从表相同或者类似字段字段值是否一致。

数据有效性检测

有效性，描述数据遵循预定的语法规则的程度，是否符合其定义，比如数据的类型、格式、取值范围等。

二、数据质量管理的价值

数据质量管理是为了满足信息利用的需要，对信息系统的各个信心采集点进行规范，对采集到的数据进行一系列的操作。为什么越来越多的人都重视到了数据质量管理的重要性，用一种很容易理解的比喻来说，如果我整个数据当做人体的话，那么好的数据就是新鲜的鲜活的血液，让我们的身体充满活力，高效的完成工作、生活等，而无用的、无意义的数据相当于差的血液携带着毒素，随着毒液积累的越来越多，血液和身体器官就会发生病变，人的体质会越来越差。

三、为什么选择亿信华辰数据质量平台

亿信华辰数据质量管理平台EsDataClean曾荣获“2019中国数据质量优秀产品奖”，广受客户好评。它采用全导航交互式设计界面，技术门槛低，非技术人员也可轻松上手，那么来了解一下，到底有哪些优势？

丰富便捷的质量规则

提供了业界领先的质量规则管理方法，其中内置规则类型已达14种，满足不同场景，便捷的协助用户建立完整的质量规则体系。

全方位的质量监控

亿信华辰数据质量管理平台可定义不同规则的分数或权重，支持评分卡，可切换不同维度查看绩效分数。根据数据质量管理及监控需要，对问题数据进行统计分析，系统内置了多种形式的问题数据分析功能、统计报表功能及数据质量分析报告。为了满足用户深层次数据质量分析需要，支持用户将基于亿信BI等第三方业务系统分析报表地址配置到数据质量平台中进行展示。

智能全面的检查调度

亿信华辰数据质量管理平台可通过事先定义好的规则、调度时间、工作流程、预警条件，让质检方案自动完成数据的质量检查，极大的减少人力的投入和过程干预，提升效率，减少误差。当问题数据超过阀值时，可及时告警，让用户及时了解到数据的检查结果，避免重大问题的延误。