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数据质量分析的主要内容是什么?

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数据质量分析的主要内容是什么?

数据是组织最有价值的资产之一。企业的数据质量与其经营业绩有着直接的联系。高质量的数据可以使公司保持竞争力,在经济动荡时期保持不可战胜。凭借广泛而深入的数据质量,企业可以随时信任满足所有要求的所有数据。

一般来说,数据质量评估和管理评估需要通过以下维度来衡量。

数据质量评估

完整性完整性:完整性用于衡量哪些数据丢失或哪些数据不可用。

规范性一致性:规范性用于衡量哪些数据没有以统一格式存储。

一致性:一致性用于衡量哪些数据值在信息意义上是冲突的。

准确性:准确性用于衡量哪些数据和信息不正确或数据过期。

唯一性:唯一性用于衡量哪些数据是重复的,或者数据的哪些属性是重复的。

关联集成:关联用于衡量哪些关联丢失或未被索引。

评估维度

配置管理配置管理(Configuration Management):此维度用于衡量其生命周期中的所有数据资源是否都得到控制和标准化,即在数据规划、生成、变更和消亡的过程中,数据相关的计划、规范和描述是否得到控制。评价指标包括:评价配置项的细化粒度、评价基线的准确性和频率、变更过程是否合理和完善。

培训:此维度用于衡量数据的生产和用户是否在数据生命周期的所有活动中接受过知识和技能培训,以及培训结果是否满足岗位需求。培训的知识和技能是否经过评审和确认,培训内容是否符合企业文化和价值观;培训过程是否合理完善等。;

验证和确认验证和确认:此维度用于衡量数据在其生命周期中是否得到验证和确认。评估内容包括通过验证过程工作产品(数据)是否满足规定的要求,以及通过“确认”过程工作产品(数据)是否满足计划环境中的使用要求。“验证”和“确认”过程是否完善;

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监控和监视:这个维度用于测量在数据的整个生命周期中,生成和使用数据的过程是否受到真正的控制。信息、技术、计划、流程和系统失控将导致数据质量差。监督监控过程是否完善。

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