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时间：2019-07-26来源：知乎浏览数：684次
在这个大数据时代，数据资产逐渐成了构成成企业核心竞争力的关键要素，然后，大数据的应用必须建立在高质量的数据上才有意义，因此提供数据质量是企业需要迅速解决的问题，那么企业如果提升数据质量？
数据质量一般可从以下几个方面来衡量和评价：
1、准确性。数据在系统中应符合业务规则和统计口径，常见的数据准确性的问题有：数据来源存在错误，数据采集、使用、管理的过程中，业务缺乏规范，导致数据缺乏准确性。
2、完整性。只有完整的数据才具有价值，企业常见的数据完整性的问题有：企业在实际业务操作中并未完整采集该字段数据，导致数据缺失或不完整等。
3、一致性。企业系统内外部的数据源直接的数据需要一直，所以要提高企业数据，那么就需要对数据统一规范。常见一致性问题：系统间应该相同的数据却不一致，缺乏必要的联动和核对。
4、及时性。数据在采集、传送、处理等过程中，应该快速支持应用，数据的及时性关系到系统是否可以在规定的试讲内获取到系统需要在特定时间内产生的数据。常见及时性问题：企业没有按照规定的时间来更新数据。
如果想要提高企业数据质量，那么就需要定义一套标准化的数据规范，对具体的数据的定义、格式、口径、取值等方面进行规范说明，规范的标准作为衡量和提高数据质量的标尺，同时企业在对数据采集、加工和应用的过程中，要对关键数据项进行预防性或监测性的核检。
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