如何提升数据质量？（附实战文档）

数据质量保障摘要

一、前言

数据质量保障关键步骤包括制定数据质量规则、指标，进行数据探查，建立数据保障机制以及数据清洗。这些步骤对从事或计划从事数据质量工作的人员非常有帮助。

二、数据质量基础

数据质量管理涉及数据生命周期中各阶段可能出现的数据质量问题。数据质量的六个关键维度包括完整性、及时性、有效性、一致性、唯一性和准确性。

三、数据质量规则，数据质量指标

数据质量规则和指标的设计决定数据质量的好坏。规则和指标涉及单列数据的完整性和准确性，跨列的一致性和及时性，跨行的唯一性，以及跨表和跨系统的一致性和及时性。

四、数据探查

数据探查是数据质量保障的重要一步，它是提升效率和质量的基础。数据探查包括完整性分析、值域分析、枚举值分析和逻辑性探查等方面。

五、数据质量保障机制

数据质量持续提升依赖于自动化、常态化监控。保障机制包括设计量化指标、质量打分细则、分值考核、异常数据监控、指标展现以及规则推送提醒。

六、数据清洗

数据清洗的目的是删除重复信息、纠正错误，并提供数据一致性。它是存量数据质量提升的关键，对支持数据分析和洞见很重要。

七、结语

文章提供了数据质量的理解和实战经验。作者鼓励关注、转发，并邀请读者留言或加入讨论组，共同构建数据治理体系。资料获取方式通过公众号提供。