数据质量
data quality
定义：数据的正确性、适时性、精确性、完备性、相关性及可访问性，用以评估数据的适用性。
学科：计算机科学技术_计算机应用_信息系统与信息化
相关名词：大数据 数据库
图片来源：视觉中国
【延伸阅读】
数据质量是指数据在准确性、完整性、一致性、及时性、可靠性等方面的优劣程度。它是数据科学的核心问题之一，直接影响着数据分析的结果、决策的科学性以及业务的成败。真实可靠、完整可用、符合需求的数据是高质量的数据，反之，则是低质量的数据。数据质量低造成的后果是很严重的。例如，在医疗领域里，患者的血压值记录错误可能导致误诊；在电商平台上，缺少商品库存信息可能导致订单处理失误；在不同的数据库中，同一商品的名称或编码不一致可能导致混乱；在股票交易中，延迟的数据可能导致投资决策失误；在社交媒体上，虚假信息可能误导数据分析结果。
在数字化转型的大背景下，数据质量的重要性日益凸显。无论是政府制定政策，还是企业制订规划，都需要可靠的数据支持。高质量的数据管理能够有效降低安全隐患。在人工智能和大数据分析领域，高质量的数据是模型训练和算法优化的前提条件，例如医学影像数据的质量直接决定了AI辅助诊断系统的准确率。
数据来源的可靠性、采集设备的精度以及采集过程中的操作规范都会影响到数据质量。数据在传输过程中可能因网络延迟或中断导致丢失或损坏；在存储环节中可能因系统故障或人为错误造成数据损坏。数据清洗、转换和分析的过程需要严格的质量控制，例如错误的字段映射可能导致数据分析结果偏差。技术局限也可能导致质量问题，例如在自然语言处理中，语义理解的不准确会影响文本数据的质量。
为了确保数据质量，需要从数据生命周期的各个环节入手，采取科学有效的管理措施。建立数据质量管理标准，制定明确的数据质量评估指标和管理流程，确保每个环节都有章可循。随着人工智能和大数据技术的飞速发展，数据质量管理正在向智能化和自动化方向迈进。
责任编辑：张鹏辉
