开发者学堂课程【场景实践 - 使用 MaxCompute 进行数据质量核查：数据质量基本介绍】学习笔记，与课程紧密联系，让用户快速学习知识。
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数据质量基本介绍
内容介绍：
一、数据质量相关概念
二、为什么进行数据质量管理？
一、数据质量相关概念
1、什么是数据质量？
⑴数据质量顾名思义就是数据的质量；
⑵数据质量是数据分析结论有效性和准确性的基础，也是最重要的前提和保障；
⑶数据质量是数据分析应用的基础，为了获得可靠的数据，企业必须密切关注数据质量，数据质量将是直接影响系统应用成功的关键。
2、什么是数据？
数据有很多种，最简单的就是数字，也可以是文字、图像、声音等等。
数据就是拿来做分析的。任何数据都可以用来分析，而正确的数据可以给企业战略规划提供良好的数据支撑，而错误的数据得出的分析结论就没什么可参考的价值。
3、什么是数据质量管理
⑴数据质量管理，是指对数据从计划、获取、存储、共享、维护、应用、消亡生命周期的每个阶段里可能引发的各类数据质量问题，进行识别、度量、监控、预警等一系列管理活动；
⑵数据质量管理，不仅包含了对数据质量的改善，同时还包含了对组织的改善。针对数据的改善和管理，主要包括数据分析、数据评估、数据清洗、数据监控、错误预警等内容。针对组织的改善和管理，主要包括确立组织数据质量改进目标、评估组织流程、制定组织流程改善计划、制定组织监督审核机制、实施改进、评估改善效果等多个环节。
二、为什么进行数据质量管理？
1、企业的数据质量与业务绩效之间存在着直接联系，高质量的数据可以使公司保持竞争力，并在经济动荡时期立于不败之地；
2、大数据时代，如果没有良好的数据质量，大数据将会对决策产生误导，甚至产生不可估量的结果；
3、目前，分析系统中的数据流转和处理环节越来越多，数据管理越来越复杂，数据质量出错的环节也就越显增多；
4、为保证数据更好的为公司及企业的战略提供正确、有力的支撑，必须就要保证数据质量的准确，进而必须要进行严格的数据质量监控，以保证数据的可靠性、高质量。
