数据质量
关于大数据的质量信息是什么？
关于大数据的质量信息是什么？
大数据的质量信息是具有完整性，数据完整性是数据最基础的保障，还有有准确性，数据汇总记录的信息和数据是否准确，是否存在异常或者错误的信息，数据表中记录的信息与业务过程中真实发生的事实要一致，数据的一致性，多个业务数据仓库间的公共数据，必须在各个数据仓库中保持一致。
数据质量衡量标准有几个属性？
通常数据质量评估和管理评估需通过以下几个维度衡量。常见的以下维度：
1.完整性
完整性，是指数据信息是否完整，是否存在缺失情况。数据缺失的情况可能是整个数据记录缺失，也可能是数据中某个字段信息的记录缺失。
2.规范性
规范性，是指记录是否符合规范，是否按照规定的格式存储（例如标准编码规则）。
3.一致性
一致性，是指数据是否符合逻辑，数据内单项或多项数据间存在逻辑关系。
4.准确性
准确性，用于度量哪些数据和信息是不正确的，或者数据是超期的。准确性可能存在于个别记录，也可能存在于整个数据集上。准确性和规范性的差别在于规范性关注合规，表示统一，而准确性关注数据错误。
5.时效性
数据从产生到可以查看的时间间隔，也叫数据的延时时长。某些实时分析和决策需要用到小时或者分钟级的数据，这些需求对数据的时效性要求极高，所以及时性也是数据质量的组成要素之一。
6.唯一性
唯一性，用于度量哪些数据是重复数据或者数据的哪些属性是重复的。即对存在于系统内或系统间的特定字段、记录或数据集意外重复的测量标准。
7.合理性
合理性，是从业务逻辑角度判断数据是否正确。评估方面可参照规范性、一致性做法。
8.冗余性
冗余性，是指多层次数据中，中是否存在不必要的数据冗余。
9.获取性
获取性，是指数据是否易于获取、易于理解和易于使用。
高质量数据的指标特征有哪些？
高质量数据的指标特征有有这些特征。
根据特定商业目的，对相关数字按一定的业务逻辑，使用一定的技术手段进行加工处理后，成为描述、衡量、分析、预测业务结果的工具。好的数据指标应该具备准确性、有效性、周期性、可比较性、可实现性等特征。
统计数据质量的重要性？
如今，数据在社会中扮演着越来越重要和有用的角色。许多活动和流程对数据的依赖正在增加。因此，数据的质量越来越重要，应加以管理。
质量差的数据会使组织面临风险。它可能导致错误的决策、不满意的客户、不满意的数据使用者、由于不遵从性而导致的罚款、隐藏成本(返工)、坏名声、不满意的员工和缺乏互操作性。