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数据质量维
Last updated: 2024年12月13日
数据质量维

数据质量维度描述了数据的可测量特性,有助于定义数据质量要求。 使用数据质量维度来确定数据质量评估的预期结果,无论是初始评估还是持续监视。

您希望数据处于的状态通常可以定义为 适合使用无缺陷对应于规范满足期望和需求。 在度量数据质量时,将数据的实际状态与此所需状态进行比较。 对于业务流程很重要的标准,期望和需求表示为数据的特征或维度。

Data Management 协会 (DAMA) 国际发表了一篇论文,描述了 6 数据质量的核心维度:

核心数据质量维度
维度 描述 用于识别与此维度关联的问题的预定义数据质量检查
准确性 数据值尽可能接近实际值。 无。
完整性 存在所有必需的数据值。 意外缺失值
一致性 列中的数据值符合规则。 大写不一致
缺失值的不一致表示
可疑值
即时性 数据表示来自所需时间点的实际情况。 无。
唯一性 相异值仅出现一次。 意外的重复值
有效性 数据符合其定义的格式,类型或范围。 数据类违例
数据类型违例
格式化违例
值超出范围

您可以使用 IBM Knowledge Catalog API 创建数据质量维度 创建自己的数据质量维度。

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父主题: 管理数据质量

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