评估指标
数据准确率 错误值比例 异常值检测率
评估流程
广泛收集数据、专业软件对比分析差异、运用算法检测异常值，最终形成包含问题描述、影响分析和纠正建议的评估报告。
应用方法
通过对比不同数据源、采用逻辑计算和统计分析等方法。
评估指标
判数据完整率 缺失值比例 重复值比例
评估流程
(1)检查并统计各类问题值的数量 (2)设定合格标准，评估完整性程度 (3)分析问题成因 (4)给出建议
检查内容
包括字段、记录及数据集的完整性，识别缺失值、重复值与无效值。
评估指标
数据一致性比率 不同数据源差异度
评估流程
(1)选取多个数据源、版本及业务场景进行对比 (2)对比工具、算法，并分析差异 (3)探究问题产生的原因 (4)提出解决方案
定义
确保不同的数据源、版本及业务环节间的数据在不同场景下的一致性与稳定性
评估指标
数据更新频率 延迟时间 时效性符合度
评估流程
(1)根据业务需求设定合理的更新标准 (2)检查实际更新频率和延迟情况 (3)评估时效性是否达标 (4)提出改善措施
定义
评估数据更新频率与时效性，确保数据能及时反映业务与市场变化
评估指标
数据加密强度 访问控制有效性 安全漏洞数量
评估流程
(1)全面审查数据处理的各环节 (2)使用安全工具检测问题 (3)评估现有安全措施的有效性 (4)提出改进建议
定义
审查数据存储、传输和使用过程中的安全措施，评估数据的保密性、完整性和可用性
评估指标
数据易理解性 可访问性比率 用户满意度
评估流程
(1)开展用户调研 (2)测试数据易用性和可访问性 (3)分析数据格式、语义问题 (4)提出改进建议
定义
评估数据的易用性、可访问性和可理解性，确保用户能够方便地使用和理解数据
评估指标
数据完整性 时间戳准确性 版本一致性
评估流程
(1)收集客户需求与背景信息 (2)检查数据存储与版本管理 (3)测试时间戳准确性 (4)提出改进建议
定义
评估数据的历史记录和时间序列特性确保数据能够支持历史分析与趋势研究
评估指标
格式兼容性 转换准确性 迁移成功率
评估流程
(1)收集需求与背景信息 (2)检查数据格式与兼容性 (3)测试数据转换过程 (4)评估迁移工具与方法 (5)提出改进建议
定义
评估数据在不同系统、平台和应用间的迁移能力，确保数据的无缝转移
