术语解读：GB/T 36344-2018 数据质量评价指标

GB/T 36344-2018 信息技术 数据质量评价指标

Information technology—Evaluation indicators for data quality

主要内容

适用范围

数据质量评价指标框架

• 规范性：指数据符合数据标准、数据模型、业务规则、元数据或权威参考数据的程度。例如，数据的格式、编码方式、命名规范等是否遵循既定的标准和规则，数据的取值范围是否符合要求等。
• 完整性：按照数据规则要求，数据元素被赋予数值的程度。包括数据记录是否完整，是否存在缺失值，数据的必填项是否都有填写等。比如，在一个客户信息表中，客户的姓名、联系方式等必填字段是否都有相应的值 。
• 准确性：数据准确表示其所描述的真实实体（实际对象）真实值的程度。即数据是否正确反映了客观事实，数据的内容是否准确无误，有无错误或偏差 。例如，统计报表中的数据是否与实际发生的业务数据一致。
• 一致性：数据与其他特定上下文中使用的数据无矛盾的程度。包括相同数据在不同数据源或不同系统中的一致性，以及关联数据之间的逻辑一致性。比如，在多个相关的数据表中，同一客户的基本信息是否一致，不同部门对同一业务数据的记录是否相符 。
• 时效性：数据在时间变化中的正确程度。关注数据的更新速度和及时性，数据是否在规定的时间内得到更新和维护，以及数据的有效期是否得到合理的管理。例如，市场数据、新闻数据等是否及时更新，以反映最新的情况 。
• 可访问性：数据能被访问的程度。主要考量数据是否易于获取和使用，包括数据的存储位置是否便于访问，数据的访问权限是否合理设置，以及数据的查询和检索功能是否完善等 。

意义及作用

• 为数据质量的评估提供了一个标准化的框架和方法，使得不同组织和机构在评估数据质量时有了统一的依据和标准，有助于提高数据质量评估的准确性和一致性。
• 帮助组织更好地了解和管理数据质量，通过对各个指标的评估和分析，组织可以发现数据质量存在的问题和不足，进而采取相应的措施进行改进和优化，提高数据的价值和可用性。
• 促进数据的共享和流通，在数据共享和流通的过程中，数据质量是一个关键因素。通过遵循该标准对数据质量进行评估和提升，可以增强数据使用者对数据的信任度，促进数据的共享和流通，推动数据要素市场的发展。

术语和定义

1 数据 data

信息的可再解释的形式化表示，以适用于通信、解释或处理。

注：可以通过人工或自动手段处理数据。

2 元数据 metadata

关于数据或数据元素的数据(可能包括其数据描述)，以及关于数据拥有权、存取路径、访问权和数据易变性的数据。

3 数据质量 data quality

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。

4 原始数据 raw data

终端用户所存储使用的各种未经过处理或简化的数据。

注：原始数据有多种存在形式，如文本数据，图像数据，音频数据或者几种数据混合存在。

5 数据生存周期 data lifecycle

将原始数据转化为可用于行动的知识的一组过程。

6 数据集 dataset

具有一定主题，可以标识并可以被计算机化处理的数据集合。

7 数据模型 data model

对分析的图像和文本表述，该分析识别了组织为完成其使命、功能、目标、目的和战略，以及管理和评价组织所需要的数据。

注 1：在从高到低的不同抽象层次表示数据时，通常会区分概念模型(与某些努力相关的概念组成的模型)、逻辑模型和物理模型。

注 2：所使用数据模型的使用周境的边界的正规描述，称为上下文模式。

注 3：数据模型标识实体、域(属性)以及与其他数据的关系(关联)，提供数据和数据间关系的概念视图。

示例 1：由框图组成的语义数据模型，这种框代表对业务有意义的事务集，如“人”或“行动”，以及描述这类实体对之 间关系的线条。

8 数据标准 data standard

数据的命名、定义、结构和取值规范方面的规则和基准。