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随着IT向DT时代的转变，数据的重要性不言而喻，数据的应用也日趋繁茂，数据正扮演着极其重要的角色。而对于被日益重视的数据，如何保障其质量是一个关注的话题；
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数据质量是数据分析结论有效性和准确性的基础，也是一切的前提。如何保障数字质量，确保数据可用性时阿里数据仓库建设不容忽视的环节。
一、数据质量保障原则
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从四个方面评估
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完整性
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准确性
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一致性
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及时性
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1.完整性
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完整性是指数据的记录和信息是否完整，是否存在缺失的情况。数据的却是主要包括了确实和记录中某个字段信息的却是，两者都会造成统计结果不准确，所以说完整性是数据质量的最基础的保障。如碧交易中每天支付订单数都在100W笔左右，如果某天支付订单突然下降1W笔，那么很可能是记录缺失。对于记录中某个字段信息的缺失，比如订单的商品ID、卖家ID都是必然存在的，这些字段的空值个数肯定是0，一旦大于0就必然违背了完整性约束；
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2.准确性
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准确性是指数据中记录的信息和数据是否准确，是否存在异
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