智能數據治理平臺

睿治作為國內功能最全的數據治理產品之一，入選IDC企業數據治理實施部署指南。同時，在IDC發布的《中國數據治理市場份額》報告中，連續四年蟬聯數據治理解決方案市場份額第一。

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睿治智能數據治理平臺

IDC蟬聯數據治理解決方案市場第一

數據質量分析主要包括那些內容？

時間：2019-11-13來源：知乎瀏覽數：2987次

數據是組織最具價值的資產之一。企業的數據質量與業務績效之間存在著直接聯系，高質量的數據可以使公司保持競爭力并在經濟動蕩時期立于不敗之地。有了普遍深入的數據質量，企業在任何時候都可以信任滿足所有需求的所有數據。

通常數據質量評估和管理評估需通過以下幾個維度衡量。

數據質量評估

完整性 Completeness：完整性用于度量哪些數據丟失了或者哪些數據不可用。
規范性 Conformity：規范性用于度量哪些數據未按統一格式存儲。
一致性 Consistency：一致性用于度量哪些數據的值在信息含義上是沖突的。
準確性 Accuracy：準確性用于度量哪些數據和信息是不正確的，或者數據是超期的。
唯一性 Uniqueness：唯一性用于度量哪些數據是重復數據或者數據的哪些屬性是重復的。
關聯性 Integration：關聯性用于度量哪些關聯的數據缺失或者未建立索引。

評估維度

配置管理 Config Management：此維度用于度量數據在其生命周期內的一切資源是否得到了控制和規范，即數據的計劃、產生、變更直至消亡的過程中，與數據相關的計劃、規范、描述是否收到控制。評估指標包括：評估配置項的細化粒度、評估基線準確度和頻度以及變更流程是否合理完善等。

培訓 Training：此維度用于度量數據的生產和使用者在數據生命周期內的一切活動中是否經過了知識和技能的培訓、培訓效果是否滿足崗位需要；受訓的知識和技能是否經過審核和確認，受訓的內容是否與企業文化和價值觀一致；培訓流程是否合理完善等；

驗證和確認 Verify & Validation：此維度用于度量數據在其生命周期內是否得到驗證和確認。評估內容包括是否通過驗證流程確保工作產品（數據）滿足指定的要求、是否通過“確認”流程保證工作產品（數據）在計劃的環境中滿足使用的要求；“驗證”和“確認”的流程是否完善；

監督和監控 Monitoring：此維度用于度量產生和使用數據的流程在數據的整個生命周期內是否真正受控。脫離監控的信息、技術、計劃、流程、制度，會導致數據質量低下。監督和監控的流程是否完善。

億信華辰EsDataClean數據質量管理平臺，提供了業界領先的質量規則管理方法、質量評估方法、零編碼質檢規則、跨數據源比對、質量分析報告、數據質量整改、質量績效評估等主要功能，以數據標準為數據檢核依據，以元數據為數據檢核對象，通過向導化、可視化等簡易操作手段，將質量評估、質量檢核、質量整改與質量報告等工作環節進行流程整合，形成完整的數據質量管理閉環。

再獲嘉獎！億信數據質量管理平臺榮獲2019中國數據質量優秀產品獎

在整個數據治理環節，億信數據質量管理平臺從找到問題數據開始，控制數據質量，貫徹始終，全面提升數據的完整性、規范性、及時性、一致性，減少因數據不可靠導致的決策偏差和損失。

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