数据质量包含哪些内容？如何检查和保证数据质量？[阿里云] 暂停朗读为您朗读

数据质量概述https://help.aliyun.com/zh/dataworks/user-guide/overview-36?spm=a2c6h.13066369.question.5.2bb120071eGXtQ

数据质量帮助您第一时间感知源端数据的变更与ETL（Extract Transformation Load）中产生的脏数据，自动拦截问题任务，有效阻断脏数据向下游蔓延。避免任务产出不符合预期的问题数据，影响正常使用和业务决策。同时也能显著降低问题处理的时间成本、避免任务重新运行带来的资源费用浪费。

费用说明

功能介绍
数据质量支持对常见大数据存储（MaxCompute、E-MapReduce Hive、Hologres等）进行质量校验。从完整性、准确性、有效性、一致性、唯一性和及时性等多个维度，配置质量监控规则。并可以将质量监控规则与调度节点进行关联，当任务运行完成后便会触发质量规则校验，帮助您第一时间感知问题数据，按需设置规则的强弱来控制任务是否失败退出，从而避免脏数据影响扩大，有效降低数据恢复处理的时间成本和费用成本。

数据质量各模块功能介绍如下：

数据质量是衡量数据集满足准确性、完整性、有效性、一致性、唯一性、及时性和适用性标准的程度，对组织内的所有数据治理计划至关重要。评估数据质量主要包括五个方面：完整性、一致性、有效性、准确性和及时性。

• 完整性： 指数据信息是否存在缺失的状况，包括行的缺失，字段的缺失，码值的缺失等。
• 一致性： 是指相同含义信息在多业务多场景是否具有一致性，包括参照关系一致性，维度一致性，指标一致性。
• 有效性： 主要体现在数据记录的规范和数据是否符合逻辑。
• 准确性： 数据是否正确或者描述对象是否过期。
• 及时性： 关键数据是否能及时传递到目标位置。

为了保证数据质量，可以通过以下方式进行检查和改进：

• 通过数据质量管理工具进行自动化检查和修复。
• 运用质量管理技术度量、评估、改进和保证数据的恰当使用。
• 定期进行数据清洗，例如去除重复值、纠正错误值等。
• 建立规范的数据收集和存储流程，以确保数据的准确性和完整性。