——GB/T36344-2018《信息技术-数据质量评价指标》

一、数据质量评价的重要性

      在当今的商业环境中，数据质量评价已经成为了企业成功的重要因素。高质量的数据能够提供更准确的洞察力，从而帮助企业做出更明智的决策。然而，随着数据量的不断增加，如何确保数据质量评价的准确性和有效性成为了亟待解决的问题。

      数据质量评价的重要性不仅在于发现数据中的错误和缺失值，更在于通过数据质量评价，发现数据中的潜在问题和关系。通过对数据的深入挖掘，我们可以了解数据的全貌，发现数据中的模式和趋势，从而为企业的决策提供有力的支持。

      数据质量评价的应用范围非常广泛，它可以应用于市场调研、产品销售预测、风险评估等多个领域。在市场调研中，通过数据质量评价，可以发现消费者对产品的真实需求和反馈，从而为企业的产品定位和营销策略提供有效的指导。在产品销售预测中，可以通过数据质量评价，预测产品的销售趋势和市场规模，从而帮助企业制定更加合理地产品投放和销售策略。在风险评估中，可以对市场风险、政策风险等多种因素进行数据质量评价，从而对企业的业务风险进行全面评估和管理。

二、常见的数据质量问题

      在数据质量评价的过程中，常见的质量问题包括缺失值、异常值、重复值、错误值等。这些问题的存在，会对数据的准确性和有效性产生不良影响，甚至可能导致决策失误。因此，在进行数据质量评价时，需要针对这些问题进行仔细的排查和修复。

缺失值：缺失值是指数据表中某些字段没有填充完整，导致数据存在缺失的情况。在数据质量评价时，需要检查缺失值，并根据情况进行填补，以保证数据的完整性。

异常值：异常值是指数据偏离正常范围，存在异常情况。在数据质量评价时，需要关注异常值，分析其原因，并进行适当的处理。

重复值：重复值是指数据表中存在重复记录，导致数据冗余。在数据质量评价时，需要检查重复值，并根据情况进行删除或合并。

错误值：错误值是指数据存在错误，无法准确反映实际情况。在数据质量评价时，需要仔细检查错误值，进行纠正或替换。

三、数据质量评价

1、什么是数据质量评价

      数据质量评价是指对数据进行仔细检查和评估的过程，以便确定数据的真实性和可靠性。数据质量评价通常包括对数据准确性、完整性和一致性的评估。

2、数据质量评价的方法

      数据质量评价的方法包括数据核对、数据统计分析、数据校准等。这些方法能够检测到数据中的缺失值、异常值和分类错误等质量问题，并及时进行纠正和改进，从而提高数据的可靠性和准确性。

3、评价指标框架

      根据GB/T36344-2018《信息技术-数据质量评价指标》数据质量评价指标框架如下图：

数据质量评价指标框架

具体指标定义如下：

GB/T36344-2018《信息技术-数据质量评价指标》指标定义

GB/T36344-2018《信息技术-数据质量评价指标》指标定义

      在实际操作中数据质量评价指标维度可因地制宜，如下表中设定的数据质量评价指标维度：

评价指标示例

4、实施过程

      数据质量评价过程是一个系统化的、持续不断的过程。它要求我们不断地发现问题、不断地改进和优化，以确保数据分析的结果能够真正地服务于我们的业务决策，提升我们的运营效率。

数据质量评价实施过程

      在数据质量评价过程中，需要注意以下几点：

（1）明确评价的目的和范围，确保评价的针对性和全面性；

（2）选择合适的评价方法和工具，如核对、统计、校准等；

（3）对评价结果进行及时处理和反馈，确保问题的及时整改；

（4）定期进行数据质量评价，确保数据质量的持续改进和提升；

（5）加强数据质量管理意识，提高数据质量评价的敏感度和能力。

四、数据质量评分

      数据质量评分是对数据质量进行评估的重要手段，它有助于了解数据的可靠性、准确性和完整性，为企业决策提供有力支持。

      根据GB/T36344-2018《信息技术-数据质量评价指标》数据质量评价指标框架，我们可以从完整性、准确性、规范性、一致性、安全性等方面进行数据质量评分。

      根据企业业务特性及数据治理要求，我们设定好各项指标的权重占比，结合各项指标的评分，计算出数据质量的综合得分。这个得分反映了数据质量的整体情况，可以为企业提供全面的数据质量评估报告，有助于及时发现和解决数据质量问题，提高业务效率和客户满意度。（如下图示例）

数据质量评分示例

1、数据完整性评分

      数据完整性是指数据的完整程度，即数据是否缺失或被篡改。在进行数据完整性评分时，可以从以下几个方面进行评估：

1）数据量：检查数据的总量是否符合预期，是否存在缺失或异常值。

2）数据完整性校验：利用校验和、哈希算法等手段，对数据进行完整性校验，确保数据未被篡改。

3）数据结构：检查数据结构是否符合预期，是否存在缺失字段或异常格式。

2、数据准确性评分

      数据准确性是指数据的真实性和可靠性。在进行数据准确性评分时，可以从以下几个方面进行评估：

1）数据源：检查数据来源是否可靠，是否存在伪造或篡改现象。

2）数据清洗：对数据进行清洗和预处理，去除异常值和错误数据。

3）准确性校验：利用统计方法、回归分析等手段，对数据进行准确性校验，确保数据真实可靠。

3、数据一致性评分

      数据一致性是指不同来源或不同时间点的数据是否一致。在进行数据一致性评分时，可以从以下几个方面进行评估：

1）数据比对：对不同来源的数据进行比对，确保数据一致性。

2）时间序列分析：对时间序列数据进行趋势分析，确保数据在不同时间点上保持一致性。

3）异常值检测：利用统计学方法，对数据进行异常值检测，确保数据的一致性。

4、数据规范性评分

       数据规范性是指数据的格式和标准是否统一。在进行数据规范性评分时，可以从以下几个方面进行评估：

1）数据格式：检查数据的格式是否符合预期标准，如日期格式、数值格式等。

2）数据标准化：对数据进行标准化处理，确保数据的度量单位和范围保持一致。

3）数据命名规范：检查数据的命名是否符合规范，如变量名、表名等是否清晰明了。

5、数据安全性评分

      数据安全性是指数据的保密性和完整性。在进行数据安全性评分时，可以从以下几个方面进行评估：

1）访问权限控制：检查数据的访问权限是否得到有效控制，防止未经授权的访问和泄露。

2）数据加密：对数据进行加密处理，确保数据的保密性。

3）数据备份和恢复：建立完善的数据备份和恢复机制，确保在发生意外情况时能够及时恢复数据。