【數據質量 | 如何提升數據質量_數據質量管理系統】

　　一、準確性 (Accuracy)

　　定義: 準確性是指數據真實、客觀地反映現實世界實體或事件的程度，指數據與其描述的客觀事實的特征是否一致，從技術層面上講就是指數據采集值或者觀測值與真實值之間的接近程度，誤差小則準確性高，誤差大則準確性低。

　　作用與重要性: 精準的數據能夠支持正確的決策，避免因數據錯誤導致的損失。例如，在金融領域，準確的數據是風險評估和投資決策的關鍵;在產業經濟領域，精準數據可助力產業精準定位、優化資源配置、提升生產效率、增強市場競爭力，推動產業升級發展。

　　二、完整性 (Completeness)

　　定義: 完整性是指數據是否包含了所有必要的信息，是否存在缺失，數據缺失的情況可能是整個數據記錄缺失，也可能是數據中某個字段信息的記錄缺失。從技術層面上講就是指數據采集的程度，即應采集的數據和實際采集到的數據之間的比例。

　　作用與重要性: 完整的數據集能夠提供全面的視角，確保分析結果的全局性和代表性。例如，在客戶關系管理系統中，完整的客戶信息(如聯系方式、購買記錄)可以幫助企業更好地了解客戶需求，制定精準的營銷策略。

　　三、一致性 (Consistency)

　　定義: 一致性是指存儲在不同的系統中的同一個數據，是否存在差異或相互矛盾，是否遵循了統一的規范，數據集合是否保持了統一的格式。

　　作用與重要性: 一致的數據能夠提高數據的可信度和可用性，提高跨部門、跨系統的協效效率。例如，在供應鏈管理中，庫存數據在不同系統中保持一致，可以避免貨物短缺或積壓，優化庫存管理。

　　四、及時性 (Timeliness)

　　定義: 及時性是指數據能夠及時反映現實世界的變化，并在需要時可用，也就是數據從產生到可以查看的時間間隔，也叫數據的延時時長。

　　作用與重要性: 及時的數據能夠確保決策者基于最新信息做出快速響應，提高業務敏捷性，如果數據的及時性差也就是延時超出統計的要求，就會造成數據的分析結果或結論失去意義。例如，在電商領域，實時的銷售數據可以幫助企業快速調整促銷策略;在制造業中，通過實時質量檢測數據，企業能快速識別并糾正產品缺陷，降低次品率。

　　五、唯一性 (Uniqueness)

　　定義: 唯一性是指每個數據實體在數據集中不存在重復記錄，也就是針對某個數據項或某組數據，沒有重復的數據值，數據的唯一性用于識別和度量重復數據、冗余數據。

　　作用與重要性: 唯一的數據能夠避免分析結果的重復計算和誤導，提高數據管理的效率，避免混淆。例如，在客戶管理系統中，唯一的客戶標識符可以確保每個客戶只被統計一次，避免重復營銷或服務分配錯誤;在供應鏈中，唯一物料編號能夠避免物品混淆，確保庫存管理準確。

　　六、有效性 (Validity)

　　定義: 有效性是指數據符合預定義的格式、范圍和業務規則，即數據的值、格式是否符合數據定義或業務定義的要求。

　　作用與重要性: 有效的數據能夠確保分析過程的順利進行和結果的可靠性，減少系統錯誤，提高運營效率，支持精準分析。例如，在電子商務中，有效的電子郵件地址格式可以確保營銷信息準確送達目標客戶，有效的客戶地址信息確保物流配送準確;在制造業中，有效的生產參數(如溫度、壓力在設定范圍內)保障產品質量。

　　除上述數據質量的六大評價標準之外，數據質量還具有合規性、關聯性、真實性等特性，但通常原始數據的質量參差不齊，很難達到數據質量的六大標準，存在著數據不完整、不一致、不準確、有冗余、時效低、關聯性差、可解釋性差，或是數據存在不合規性、不安全性等現象，這就需要通過數據治理來全面提升數據質量。

　　“五度易鏈”針對各行業的數據特點，以實體業務流程及用數需求為映射，從采、治、存、管、用五大方面構建數據治理體系，結合專業的技術工具，通過建立數據管理框架、制定數據標準、規范數據格式、實施數據清洗標注和驗證、健全數據監控和審計機制，從而全面提升數據質量，確保數據的準確性、完整性、一致性、及時性、唯一性和有效性，充分激活數據價值，賦能實體業務提質增效，助推企業高質量數字化轉型。