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ITのDT時代への移行に伴い、データの重要性は自明であり、データのアプリケーションはますます繁栄しており、データは非常に重要な役割を果たしています。ますます評価されるデータの場合、その品質を保証する方法が問題となっています。
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データ品質は、データ分析の結論の有効性と正確性の基礎であり、すべての前提でもあります。デジタル品質を保証し、データの可用性を保証する方法は、アリババのデータウェアハウスの構築では無視できないリンクです。
1.データ品質保証の原則
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4つの側面からの評価
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完全性
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正確さ
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一貫性
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適時性
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1.誠実さ
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整合性とは、データレコードと情報が完全であるかどうか、不足しているケースがないかどうかを指します。ただし、データには主にレコード内の特定のフィールドの情報が含まれますが、どちらも統計結果を不正確にするため、整合性はデータ品質の最も基本的な保証です。たとえば、Biトランザクションでは、1日あたりの支払い注文の数は約100Wですが、特定の日に支払い注文が1W急に減少した場合、レコードが欠落している可能性があります。レコードのフィールド（注文の製品IDや販売者IDなど）に情報がない場合は、それらが存在している必要があります。これらのフィールドのnull値の数は0でなければなりません。0より大きくなると、整合性制約に違反する必要があります。
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2.精度
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精度とは、データに記録されている情報やデータが正確であるか、違いがあるかを指します
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