2025-10-16 17:31 浏览量:19
当前阶段,发展以数据为关键生产要素的数字经济,全面培育数据要素市场,充分释放数据资源价值,不仅依赖于数据产业的发展和数据应用的创新,更需要建立全方位的数据质量管理体系,以质量管理为突破激活数据资源价值,充分释放数据价值发挥的驱动力、打破数据价值释放壁垒。在人工智能融合应用、企业数字化转型、数字政府建设等方面数据质量问题尤为重要,确保数据的完整性、一致性、准确性和及时性是保证数据应用的基础,是数据流通共享的重要前提。
一、规范性:建立统一的数据标准体系
维度解读
规范性强调数据应遵循预定的标准、格式和业务规则,是确保数据可理解可交换的基础。缺乏规范性的数据会导致系统间集成困难、统计分析失真等严重问题。
平台实践方案
维度解读
完整性关注数据是否全面、无遗漏,包括记录完整性、字段完整性和业务规则完整性。数据缺失会直接影响分析结果的准确性和决策的可靠性。
平台实践方案
某金融机构应用完整性管理后,客户信息完整度由70%提升至99.5%,大幅降低了信贷审批风险。
维度解读
准确性是指数据真实反映其所描述实体实际属性的程度。不准确的数据将直接导致决策偏差和业务损失。
平台实践方案
维度解读
一致性强调在不同系统、时间或上下文中使用的数据应保持无矛盾性,包括结构一致性、语义一致性和时序一致性。
平台实践方案
维度解读
时效性关注数据是否及时反映最新情况,包括数据更新频率、有效期管理和时间戳准确性。
平台实践方案
某物流企业实施时效性管理后,订单状态更新延迟从小时级降至秒级,客户满意度提升25%。
龙石数据数据质量智能管理平台——助力建立健全全生命周期质量管理体系
龙石数据数据质量智能管理平台(以下简称平台)依托于云计算、大数据、人工智能等先进技术手段,采用自主研发方式,支持海量数据离线和实时评测,涵盖了从数据探索、数据评测到问题数据修复全生命周期管理过程。数据质量平合涵盖 DCMM 数据质量能力域的4个能力项,并充分融合 PDCA 质量持续管理方法、DAMA 数据质量管理职能域的 12 个活动、《GB/T 36344 信息技术数据质量评价指标》中定义的6类一级指标和 20 类二级指标的评估框架等理论知识,建立科学、合理、全面的数据质量评价体系。
平台结合了新一代人工智能推荐算法,根据数据特征,结合龙石数据海量的云规则库、云标准库,智能推荐数据质量评测模型与算法,使得业务人员无需具备相关专业技能,也能够实现数据质量“一键评测”。独有的问题数据溯源技术,实现问题数据精准派发、智能派发,全过程可追溯、可审计。结合智能修复建议功能,帮助技术人员和业务人员快速修复问题数据。
五大维度共同构成了数据质量管理的完整体系。现代数据质量管理平台通过将规范性作为基础、完整性作为前提、准确性作为核心、一致性作为保障、时效性作为关键,形成了数据质量管理的闭环。
声明:
本内容由人工智能(AI)工具借助关键字匹配与信息整合技术生成,仅作为初步的参考信息和背景资料。对于该内容的准确性、完整性、及时性或适用性,龙石数据不作任何明示或暗示的保证。任何基于此内容而采取的行动或决策,均属用户个人行为,龙石数据不承担由此产生的任何责任或义务
有关龙石数据旗下全部产品(包括但不限于龙石数据中台系列)与服务的具体功能描述、技术配置、服务范围及商业合作条款,均需以龙石数据正式发布的官方产品手册、技术文档及双方签署的有效合同内容为准,非官方渠道信息不具备法律效力。
特此提示,若您需核实与龙石数据产品、服务相关的任何细节,或者您在使用过程中存在疑问,或需反馈相关问题,可通过龙石数据官方咨询顾问(电话:18013092598)与我们取得联系。
龙石数据承诺在收到您的有效反馈信息后,将尽快安排专人进行答复与问题处理。
热门文章