1. 概述
数据质量是指在指定条件下使用时，数据的特性满足明确的和隐含的要求的程度。数据质量评估是指对数据的质量进行系统性检查和评价的过程，通常围绕规范性、完整性、准确性、一致性、时效性、可访问性开展评估。通过质量评估，可以识别数据中的问题和不足，从而采取相应的措施提升数据质量，保障数据适合其预期的用途。
2. 实施价值
数据质量的高低直接关系到数据潜能的发挥，它决定了数据能否在商业决策、市场预测、产品开发等领域发挥应有的价值。通过数据质量评估，能够充分把握组织内部的数据质量状况的“全景图”，识别高质量数据使之能更高效地对外交易，定位低质量的数据并制定相应的质量提升方案，降低由数据质量问题带来的负面影响。数据质量评估的价值有以下几点：
（1）监管并提升企业数据质量。通过全面的数据质量评估，实现公司数据质量情况的全方位把握和持续监管。一方面，可以识别企业内部的高质量数据，更高效地将高质量数据对外进行交易。另一方面，对于低质量的数据，可以快速定位数据质量问题，并给出相应质量提升方案和实施流程，提升整理数据治理水平，降低由数据问题带来的风险。
（2）提高决策质量。通过数据质量评估，从完整性、准确性和一致性等维度去改善企业内部数据的整体质量。以高质量的数据为基础支撑，提升分析结果的准确性，保障企业决策基于准确和完整的信息，提高企业决策效能，有力支撑企业运营。
（3）提升数据资产价值。数据质量评估为数据治理提供依据和技术支持，为数据价值评估和数据资源入表等提供必要基础。根据数据质量评估结果，分析数据治理过程中存在的不足，并提出相应的改进措施，完善数据收集、处理和存储等操作流程。确保准确掌握数据质量有关情况，为数据价值评估和数据资源入表提供参考，保障数据经济效益衡量不脱离实际情况，数据资源入表具备价值和意义。
3. 实施路径
数据质量评估主要参考的文件有：
根据《信息技术数据质量评价指标》国家标准，数据质量评价指标体系按照以下6个维度进行分析定义：
①规范性：数据符合数据标准、数据模型、元数据、业务规则、权威参考数据或安全规范的度量；
②完整性：包括数据元素的完整性和数据记录的完整性；
③准确性：数据准确性的评价维度包括数据内容的正确性、数据格式的合规性、数据重复率、数据唯一性和脏数据出现率；
④一致性：包括相同数据一致性和关联数据一致性；
⑤时效性：包括基于时间段的正确性、基于时间点的及时性和时序性；
⑥可访问性：数据在需要时可以获取，在设定的有效生存周期内可以使用。
如图3-4所示，数据质量评估的实施流程参考如下：
（1）构建质量管理组织。通常由数据分析师、IT专家、业务代表以及管理层组成，主要负责制定数据质量标准、监督数据质量评估流程的实施，并确保所有相关方都遵循既定的流程。
（2）建立数据规范。数据规范是一套明确的规则和标准，用于指导数据的收集、存储和使用。数据规范应涵盖数据的定义、类型、格式、结构、处理流程以及安全要求等方面。
（3）确定评价指标。基于数据质量评价指标体系，根据实际的业务需求和数据使用场景，确定数据质量的评价指标与规则，以确保它们能够全面反映数据的质量状况。
（4）实施质量评价。根据数据质量的评价指标，对数据进行质量评估，包括异常检测、数据交叉验证等方式，最终形成相应的数据质量评估报告。
（5）数据质量提升。根据数据质量评估的结果，制定并实施数据质量提升计划，包括改进数据收集流程、更新数据存储系统、培训数据录入人员、优化数据处理算法等措施。数据质量提升是一个持续的过程，需要定期评估和调整以应对不断变化的业务需求数据环境。
（6）数据交付使用。数据交付使用是数据质量评估流程的最终目标，在确保数据满足既定的质量标准后，数据才能被交付给最终用户使用。在数据交付使用前，还应确保用户了解数据的使用方法和限制，以充分发挥数据的价值。
