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IDC蟬聯數據治理解決方案市場第一

數據質量問題盤點

時間：2021-06-25來源：知乎瀏覽數：3326次

接下來我們盤點下企業一般都會遇到哪些數據質量問題：

數據真實性：數據必須真實準確的反映客觀的實體存在或真實的業務，真實可靠的原始統計數據是企業統計工作的靈魂，是一切管理工作的基礎，是經營者進行正確經營決策必不可少的第一手資料。

數據準確性：準確性也叫可靠性，是用于分析和識別哪些是不準確的或無效的數據，不可靠的數據可能會導致嚴重的問題，會造成有缺陷的方法和糟糕的決策。

數據唯一性：用于識別和度量重復數據、冗余數據。重復數據是導致業務無法協同、流程無法追溯的重要因素，也是數據治理需要解決的最基本的數據問題。

數據完整性：數據完整性問題包括：模型設計不完整，例如：唯一性約束不完整、參照不完整；數據條目不完整，例如：數據記錄丟失或不可用；數據屬性不完整，例如：數據屬性空值。不完整的數據所能借鑒的價值就會大大降低，也是數據質量問題最為基礎和常見的一類問題。

數據一致性：多源數據的數據模型不一致，例如：命名不一致、數據結構不一致、約束規則不一致。數據實體不一致，例如：數據編碼不一致、命名及含義不一致、分類層次不一致、生命周期不一致……。相同的數據有多個副本的情況下的數據不一致、數據內容沖突的問題。

數據關聯性：數據關聯性問題是指存在數據關聯的數據關系缺失或錯誤，例如：函數關系、相關系數、主外鍵關系、索引關系等。存在數據關聯性問題，會直接影響數據分析的結果，進而影響管理決策。

數據及時性：數據的及時性(In-time)是指能否在需要的時候獲到數據，數據的及時性與企業的數據處理速度及效率有直接的關系，是影響業務處理和管理效率的關鍵指標。

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