导读：指标为数据质量评估提供了一套系统化、标准化的框架，涵盖规范性、完整性、准确性、一致性、时效性、可访问性六大核心指标，助力组织提升数据处理效率、支持决策制定及业务流程优化，确保数据在数据生存周期各阶段的质量可控。
目录
1、数据质量指标说明
2、数据质量评价表模板实例
3、数据质量评价过程
1、数据质量指标说明
2、数据质量评价表模板实例
| 序号 | 评价指标 | 评价维度 | 评价规则 | 案例说明 | 评价结果 | 问题描述 | 改进建议 |
| 1 | 规范性 | 数据标准符合性 | 数据是否符合国家标准、行业标准或企业规定的数据格式、编码规则等。 | 身份证号字段需符合GB 11643-1999标准，某记录身份证号为“12345678901234567X”（校验位正确）。 | ✅ 合格 | 无 | 保持校验规则，定期抽查数据。 |
| 2 | 数据模型符合性 | 数据是否符合数据模型定义，如字段类型、长度、约束等。 | 客户姓名字段定义为VARCHAR(50)，某记录姓名为“张三”（长度符合）。 | ✅ 合格 | 无 | 确保数据录入时字段类型与模型一致。 | |
| 3 | 元数据一致性 | 数据是否与元数据描述一致，如取值范围、业务含义等。 | 元数据定义“性别”字段取值范围为“男”“女”，某记录值为“男”。 | ✅ 合格 | 无 | 定期更新元数据，确保与实际数据一致。 | |
| 4 | 完整性 | 数据元素完整性 | 必填字段是否均有值，无缺失。 | 订单记录中商品ID字段为必填，某记录商品ID为“P001”（无缺失）。 | ✅ 合格 | 无 | 设置必填校验，录入时提示补全。 |
| 5 | 记录完整性 | 数据集中是否包含所有应存在的记录。 | 某日应生成100条订单记录，实际生成100条（无缺失）。 | ✅ 合格 | 无 | 建立数据完整性监控机制，定期核对记录数。 | |
| 6 | 准确性 | 数据内容正确性 | 数据值是否准确反映实际对象。 | 账户余额应为1000元，某记录余额为1000元（准确）。 | ✅ 合格 | 无 | 通过与权威数据源比对，确保数据准确。 |
| 7 | 空值率 | 关键字段空值率是否在可接受范围内。 | 某字段空值率应低于5%，实际空值率为2%（符合要求）。 | ✅ 合格 | 无 | 监控空值率，对高空值率字段进行清洗或补全。 | |
| 8 | 一致性 | 数据逻辑一致性 | 数据间逻辑关系是否一致，如库存与订单数量匹配。 | 库存100件，某订单商品数量为50件（库存充足）。 | ✅ 合格 | 无 | 建立数据一致性校验规则，实时同步数据。 |
| 9 | 数据冲突检查 | 数据是否与其他上下文数据无矛盾。 | CRM系统中商品名称为“手机”，ERP系统中为“智能手机”（需统一）。 | ❌ 不合格 | 商品名称不一致 | 统一数据命名规范，建立数据映射关系。 | |
| 10 | 时效性 | 数据更新延迟 | 数据更新是否及时，如包裹状态更新。 | 包裹签收后，系统状态应在2小时内更新（实际延迟1小时）。 | ✅ 合格 | 无 | 设置超时提醒，优化数据更新流程。 |
| 11 | 数据时效性影响 | 数据时效性是否影响决策或业务。 | 实时库存数据支持快速补货决策（无影响）。 | ✅ 合格 | 无 | 确保关键数据实时更新，支持业务决策。 | |
| 12 | 可访问性 | 数据可访问率 | 数据接口成功率是否达标。 | 某数据接口成功率应达99%，实际为99.5%（达标）。 | ✅ 合格 | 无 | 监控接口性能，优化服务器资源。 |
| 13 | 访问权限管理 | 数据访问权限是否合理设置。 | 敏感数据仅授权人员可访问（已设置）。 | ✅ 合格 | 无 | 定期审计访问权限，确保数据安全。 |
3、数据质量评价过程
| 环节 | 具体内容 | 实例说明 | 作用 |
| 与职责分工 | 明确组织架构与职责分工 成 | 成立由数据管理员、业务部门（销售、客服、物流）代表、数据分析师组成的数据质量管理团队。数据管理员主导规则制定与执行监督；业务部门提供业务视角的数据需求和使用反馈；数据分析师负责数据质量评估与分析 | 明确各部门在数据质量管理中的职责和分工，为后续工作提供组织保障 |
| 规范标准 | 制定数据相关规范标准 | 1. 数据格式规范：规定商品编号为 8 位数字，客户姓名不超过 20 个字符且支持中英文，订单日期格式为“YYYY - MM - DD” | 统一数据标准，避免因数据格式、录入方式等不一致导致的数据质量问题 |
| 2. 数据录入规范：客服录入客户电话需为 11 位数字，地址详细到门牌号 | |||
| 3. 数据存储规范：交易数据存于关系型数据库特定表，用户数据按用户 ID 分区存储 | |||
| 确定评价指标 | 确定衡量数据质量的指标 | 1. 完整性：订单关键字段（商品 ID、客户 ID、订单金额）完整率 ≥ 99% | 提供量化标准，用于准确评估数据质量状况 |
| 2. 准确性：商品价格误差 ≤ ±1%，客户地址准确率 ≥ 95% | |||
| 3. 一致性：商城前端与后台库存数据误差 ≤ 1% | |||
| 4. 时效性：订单状态更新时间 ≤ 实际变更后 1 小时 | |||
| 实施评价 | 执行数据质量评估并反馈 | 1. 定期检查：每周抽样检查订单关键字段完整性并统计完整率 | 及时发现数据质量问题，形成持续改进机制 |
| 2. 实时监控：利用工具实时监测商品价格，超误差范围即报警 | |||
| 3. 数据比对：每日定时比对商城前后台库存数据，记录不一致情况 | |||
| 4. 循环反馈：发现问题反馈给相关部门整改，整改后重新评估 | |||
| 数据质量提升 | 采取措施提升数据质量 | 1. 问题修复：通过与业务系统日志和财务数据比对，补全缺失订单金额 | 解决已发现的数据质量问题，提高整体数据质量水平 |
| 2. 流程优化：优化客服录入客户地址界面，增加自动联想和校验功能 | |||
| 3. 培训教育：组织客服参加数据录入规范培训，强调正确录入的重要性 | |||
| 数据交付使用 | 将数据投入业务使用并持续监控 | 1. 数据交付：把高质量数据提供给业务部门，如营销部门用准确客户数据开展精准营销，物流部门用完整订单数据安排配送 | 让数据发挥实际价值，支持企业决策和业务运营，保障数据质量持续稳定 |
| 2. 持续监控：在数据使用过程中持续监测质量，确保满足业务需求 |
