数据治理连载漫画：什么是数据质量？（上）

PRIMERS

引    子

大数据人工智能技术在日新月异的发展，各个行业领域的数据量都在迅猛增长。有研究发现，近年来，数字数据的数量每3年多就会翻一番。金融行业在发展中积攒了大量客户信息和数据信息，借助这些数据能更好地挖掘有价值的信息资源。

在说数据质量之前，我们先来看一个小故事。

降落伞的真实故事

在第二次世界大战中期，

在当时，美国空军降落伞的安全度不够完美，

经过厂商努力的改善，良品率已经达到了99.9%，

应该说这个良品率

即使当今社会许多企业也很难达到，

但美国空军却要求降落伞公司的良品率必须达到

100%

于是，降落伞制造商的负责人便与之商讨此事，

看能否降低这个标准？

厂商认为当前这个程度已接近完美了，

没有必要再改了，

美国空军一口回绝“品质没有折扣”。

后来，军方改变了检验降落伞品质的方法；

是从厂商交付的降落伞中，

随机挑出一个，

让厂商负责人装备上身后亲自从飞行中的机身跳下。

这个方法实施后，不良率立刻变成零。

数据质量是什么

数据质量是指数据满足准确性、完整性、时效性、一致性、唯一性、关联性、适当性、有效性及可获取性的程度。具体含义如下：

（一）  准确性：数据是否能够准确、真实反映实际信息，以及数据格式是否符合数据标准的要求；

（二）  完整性：业务操作所需要的数据是否完备；

（三）  时效性：数据是否能够及时被获取，以及是否能够反应当前业务情况；

（四）  一致性：反映同一业务实体的数据及其属性是否具有一致的定义和含义；

（五）  唯一性：数据在数据集中不存在重复值；

（六）  关联性：数据是否具有明确的关联关系，数据关联关系是否被准确定义，数据是否符合数据间的关联关系；

（每个人的机票和飞机座位，都有明确的关联关系。）

（七）  适当性：数据是否在可控、安全的范围内发布和使用；

（八）  有效性：数据符合已定义的格式规范和业务规则；

（九）  可获取性：数据易于理解，且数据格式满足用户需要。

本文来源山西农信

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