数据质量保障原则是什么？

完整性。

完整性是指数据的记录和信息是否完整，是否存在缺失情况。数据缺失主要包括记录的缺失和记录中某个字段信息的缺失，两者都会造成统计结果不准确，可以说，完整性是数据质量最基础的保障。如某个相对稳定的业务数据量每天的都有100万条记录，某天突然下降1万条，那么可能就是记录缺失。而对于记录中某个字段信息缺失，如某科高考成绩表中一个考卷分数要对应一个准考证号，这个字段的空值数就该为0，一旦大于0，说明该信息缺失了。

准确性。

准确性是指数据中记录的信息和数据是否准确，是否存在异常或者错误的信息。比如成绩单中分数出现负数，比如订单没有买家信息等，这些都是有问题的。确保记录的准确性也是抱着数据质量必不可少的一个原则。

一致性。

一致性一般体现在跨度很大的数据仓库体现中。 比如公司中有很多业务数仓分支，对于同一份数据必须保证一致性。例如用户ID，从在线业务库加工到数据仓库，再到各个数据应用节点，必须都是同一种类型、长度保持一致。因此在《MaxCompute数仓建设规范指南》中有了“公共层”的加工，确保数据的一致性。

及时性。

保障数据的及时产出，体现数据的价值。如决策的分析师一般都希望当天可以看到前一天的数据而不是要等三五天才能看到某一个数据分析结果，否则就失去了数据及时性的价值，使得数据分析工作变得毫无意义。