1. 错误数据的类型
数据输入错误
记录缺失
记录重复
数据不一致
格式不标准
复杂的数据转换
身份管理过程失败
未记录、不正确或误导性元数据
2.
数据质量的六个维度
准确性Accuracy
完整性Completeness
一致性Consistency
合理性Reasonableness
及时性Currency
唯一性Uniqueness
3. 操作
数据治理程序
操作数据治理是确保在一定可接受置信水平下数据有效性满足企业业务需要的程序和协议。
数据治理程序定义了和数据质量管理相关的角色、职责和责任。
采用数据质量评分表Data Quality Scorecard衡量数据质量。
（1）方式一：简单维度，从不同的业务部门维度，从数据质量评分、数据质量制度、数据治理框架三个维度进行评分，评分分四级，可分为可接受的Acceptable，有风险At Risk，不可接受Unacceptable，为定义Not Yet Defined。
（2）方式二：复杂维度，基于现有数据集合，赋予不同的权重，进行加总计算。主要从数据治理问题的视角，业务流程的视角，业务影响的视角进行计算。
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