数据质量管理平台的质量规则体系

依据国家标准、行业标准、地方标准以及项目建设规范，建立数据质量的评价标准，涵盖规范性、完整性、准确性、一致性和时效性五个维度。

1.规范性

规范性强调数据应遵循预定的标准和格式。该维度主要包括以下数据质量规则：

（1）格式规范性检查：确保数据遵循预定的格式规范，例如日期、时间、货币等的正确表示。

（2）编码规范检查：对于需要编码的数据（如分类数据、标识符等），检查其是否遵循统一的编码标准。

（3）命名规范检查：检查数据字段、变量等的命名是否遵循统一的命名规范，以便于理解和使用。

2.完整性

完整性关注数据是否全面、无遗漏。该维度主要包括以下数据质量规则：

（1）数据缺失检查：检查数据集中是否存在缺失值或空值，并确定这些缺失是否可接受或需要填充。

（2）记录完整性检查：验证每个数据记录是否包含所有必需的字段，以及这些字段是否都已被填充。

（3）数据范围完整性检查：确保数据覆盖了所有预期的范围和类别，没有遗漏任何重要的子集或类别。

3.准确性

准确性是指数据真实反映实际情况的程度。该维度主要包括以下数据质量规则：

（1）值域检查：验证数据值是否落在预期的范围内，以排除不合理或错误的数据。

（2）逻辑检查：根据业务逻辑或常识检查数据的合理性，例如检查年龄是否合理、收入与职业是否匹配等。

（3）交叉比对检查：通过与其他可靠数据源进行比对，验证数据的准确性。

4.一致性

一致性强调数据在不同系统或报表中应保持一致。该维度主要包括以下数据质量规则：

（1）一致性检查：比较不同数据源或系统中的相同数据项，确保它们之间的一致性。

（2）冗余数据检查：识别并处理数据集中的冗余数据，以避免数据重复和混淆。

（3）业务规则一致性检查：验证数据是否满足业务规则所定义的一致性要求。

5.时效性

时效性关注数据是否及时反映最新情况。该维度主要包括以下数据质量规则：

（1）数据更新频率检查：检查数据的更新频率是否符合业务需求，确保数据保持最新状态。

（2）数据有效期检查：验证数据是否在有效期内，避免使用过时的数据。

（3）时间戳检查：对于有时间戳的数据，检查其时间戳是否准确反映数据的实际生成或修改时间。

数据质量规则的制定涉及相关数据标准和业务规则，需要各数据提供部门对已制定的质量规则进行确认和反馈，保障质量规则的完整性和合理性，同时也与相关部门在数据质量管理工作上达成共识，为后续工作奠定基础。