—PAGE—《GB/T25000.12-2017系統與軟件工程系統與軟件質量要求和評價（SQuaRE）第12部分：數據質量模型》最新解讀目錄一、數據質量模型：開啟數據價值大門的關鍵鑰匙，專家如何深度剖析其核心架構？二、準確性：數據的生命線，在未來行業中怎樣確保數據準確無誤，專家視角有何獨到見解？三、完備性：數據完整性的重要保障，深度解讀其在各行業的關鍵作用及實現策略四、一致性：跨系統數據的協調者，未來幾年如何讓數據在流動中保持一致，專家給出答案五、確實性：數據可信度的基石，在信息繁雜時代怎樣提升數據確實性，專家這樣說六、現時性：數據時效性的核心，結合行業趨勢探討如何讓數據時刻“保鮮”七、固有數據質量與依賴系統數據質量：兩大視角如何交織，深度剖析數據質量本質八、數據質量模型與行業趨勢：在新興技術浪潮下，如何借助模型推動行業數據質量變革？九、數據質量模型應用案例：從成功實踐中汲取經驗，專家深度解析應用要點十、未來展望：數據質量模型的新征程，面對挑戰與機遇，行業將何去何從？一、數據質量模型：開啟數據價值大門的關鍵鑰匙，專家如何深度剖析其核心架構？（一）數據質量模型的定義與范圍詳解數據質量模型，在GB/T25000.12-2017標準里，是針對計算機系統中結構化保存的數據所定義的通用模型。它專注于計算機系統內數據質量，明確了人和系統使用的目標數據的質量特性。這里的目標數據，是組織決定用此模型分析確認的數據。像非持久數據，如操作系統處理的數據，以及組織不打算用該模型分析的數據，都屬于非目標數據范疇。它的范圍涵蓋各種數據類型，包括字符串、文本、日期、數字、圖像、聲音等，還有數據值及相互關系，但不涉及嵌入式裝置或實時傳感器產生且不保留處理的數據，也不對數據物理組織及模式設計活動作規定。（二）數據質量模型在系統中的關鍵地位在整個系統架構里，數據質量模型處于核心樞紐位置。它就像一座橋梁，連接著數據的產生、存儲、傳輸和使用各個環節。從數據產生源頭開始，模型規定了數據應具備的質量特性，引導數據符合標準。在存儲環節，依據模型要求確保數據存儲的準確性和完整性，保障數據安全。數據傳輸時，模型保證數據一致性，防止數據在傳輸中出錯或丟失。到了使用階段，高質量數據基于模型特性，為系統決策提供有力支撐，提升系統整體性能和可靠性，讓數據真正發揮價值，成為系統高效運轉的助推器。（三）數據質量模型的架構設計原理剖析該模型架構設計遵循嚴謹科學的原理。從固有的和依賴系統的兩種視角出發，構建了15個質量特性。固有視角關注數據本身特性，如準確性、完備性等；依賴系統視角則考量數據在計算機系統中達到并保持質量的程度。通過這樣的設計，全面且細致地覆蓋了數據質量各個方面。不同特性相互關聯又各自獨立，共同構成一個有機整體。這種架構設計既能滿足數據在不同場景下的質量需求，又能適應計算機系統多樣化特點，為數據質量評估和提升提供了堅實的理論框架和實踐指導。二、準確性：數據的生命線，在未來行業中怎樣確保數據準確無誤，專家視角有何獨到見解？（一）準確性的內涵與分類解析準確性，是指在特定使用環境中，數據能正確表示概念或事件相關屬性真實值的程度。它主要分為句法準確性和語義準確性。句法準確性，看數據值與句法正確域中的值的接近程度，比如單詞“Mary”被誤存為“Marj”，句法準確度就降低了。語義準確性，則是數據值與語義正確域中的值的接近程度，若把人名“John”存成“George”，雖句法準確，但語義準確度低，因為“George”代表另一個人。這兩種準確性共同確保數據在形式和內容上都能精準反映真實情況。（二）行業中數據準確性的重要性及影響在各個行業，數據準確性都至關重要。在金融行業，準確的交易數據是風險評估、投資決策的基礎，錯誤數據可能導致巨大經濟損失。醫療領域，病人診斷數據準確與否直接關系到治療方案制定和患者生命安全。在電商行業，商品信息數據準確才能保障消費者權益，提升用戶體驗。一旦數據不準確，會引發一系列連鎖反應，如決策失誤、資源浪費、客戶流失等，嚴重阻礙行業發展，所以確保數據準確性是行業穩健前行的根基。（三）確保數據準確性的方法與技術手段為保證數據準確性，可采用多種方法和技術。在數據錄入環節，利用數據校驗規則，如設置字段格式、范圍限制等，實時檢查錄入數據。采用數據清洗技術，去除重復、錯誤、不完整數據。建立數據審核機制，安排專業人員對關鍵數據進行人工審核。借助人工智能算法，通過對大量歷史數據學習，識別和糾正潛在錯誤數據。還可引入區塊鏈技術，利用其不可篡改特性，確保數據從產生到使用全過程的準確性和可追溯性，全方位守護數據準確性。三、完備性：數據完整性的重要保障，深度解讀其在各行業的關鍵作用及實現策略（一）完備性的定義與具體要求闡釋完備性是指在特定使用環境中，與實體相關的主題數據具備所有預期屬性值和相關實例值的程度。以員工數據庫為例，若部分員工記錄缺失緊急聯系電話，其完備性就不足。從定義來看，完備性要求數據在內容上完整無缺。這不僅包括數據字段要齊全，不能有遺漏，而且每個字段對應的值也要完整，要涵蓋所有應有的實例數據，只有這樣才能保證數據全面反映實體相關信息，為后續分析和應用提供充足依據。（二）各行業中完備性的關鍵作用呈現在制造業，生產設備運行數據完備性決定了設備維護計劃制定的科學性，完整數據能精準定位設備潛在問題，提前預防故障，保障生產連續性。在教育行業，學生綜合評價數據完備性有助于全面了解學生學習和成長情況，為個性化教學提供支撐。在物流行業，貨物運輸信息完備性可實時跟蹤貨物位置、狀態，提高物流配送效率和服務質量。完備的數據如同行業運轉的潤滑劑，減少摩擦，提升效率，推動各行業順利發展。（三）實現數據完備性的有效策略探討實現數據完備性，首先要明確數據需求，梳理出完整的數據清單，確定每個實體應包含的屬性和實例值。在數據采集階段，優化采集流程，確保所有相關數據都能被采集到，可采用多種采集方式互補。建立數據缺失預警機制，一旦發現數據缺失，及時提醒相關人員補充。定期對數據進行完整性檢查，對缺失數據進行追溯和補充。利用數據集成技術，整合不同來源數據，消除數據孤島，使數據更加完備，滿足行業對數據完整性的嚴格要求。四、一致性：跨系統數據的協調者，未來幾年如何讓數據在流動中保持一致，專家給出答案（一）一致性的概念與表現形式說明一致性是指在特定使用環境中，數據具有與其他數據無矛盾且連貫的屬性程度。它體現在兩個方面，一是單個實體相關數據間的一致性，比如員工出生日期不能晚于就職日期；二是多個可比較實體類似數據之間的一致性。采用同義詞可能導致不一致，而術語詞典可避免此類問題。這種一致性確保了數據在不同場景和關聯中邏輯統一，不會出現相互矛盾的情況，使數據在系統內形成一個有機的、協調的整體。（二）跨系統數據一致性面臨的挑戰分析隨著系統間數據交互日益頻繁，跨系統數據一致性面臨諸多挑戰。不同系統數據格式、編碼方式可能不同，導致數據對接時出現轉換錯誤。各系統更新數據的時間不同步，會造成數據版本不一致。而且，系統間缺乏統一的數據標準和規范，對同一概念的定義和理解存在差異。這些問題嚴重影響數據在跨系統流動中的一致性，降低數據可用性，阻礙業務協同和信息共享。（三）保障跨系統數據一致性的措施與方案為保障跨系統數據一致性，需建立統一的數據標準，規范數據格式、編碼、定義等，使各系統在數據層面有共同語言。采用數據同步技術，實時或定時同步各系統數據，確保數據更新及時且一致。在數據交換接口處設置數據校驗機制，對流入流出的數據進行一致性檢查，不符合要求的數據拒絕傳輸。利用數據治理工具，對跨系統數據進行統一管理和監控，及時發現和解決一致性問題，讓數據在跨系統流動中始終保持一致狀態。五、確實性：數據可信度的基石，在信息繁雜時代怎樣提升數據確實性，專家這樣說（一）確實性的含義與價值解讀確實性指在特定使用環境中，數據被使用者認為真實和可信的程度，它包含真實性概念。來自獨立、有信譽組織證明的數據通常被視為確實的。確實性是數據可信度的核心，只有數據確實可靠，基于數據的決策、分析才有意義。在如今信息爆炸、虛假信息充斥的時代，確實性數據就像黑暗中的明燈，為人們指引正確方向，讓數據使用者放心依據數據開展各項活動，提升數據在各個領域的應用價值。（二）影響數據確實性的因素探討數據來源是影響確實性的關鍵因素，來源不可靠，數據確實性難以保證。數據采集過程中的誤差、篡改也會降低確實性。數據傳輸過程若存在安全漏洞，數據可能被惡意篡改，影響其確實性。另外，數據存儲環境不穩定，導致數據丟失或損壞，同樣會使數據確實性大打折扣。這些因素相互交織，在數據全生命周期中對確實性構成威脅。（三）提升數據確實性的途徑與方法提升數據確實性，要從源頭把控，選擇可靠的數據來源，如權威機構發布的數據。在采集環節，采用先進、準確的采集設備和方法，減少人為干預和誤差，同時加強對采集人員的培訓和管理，杜絕數據篡改行為。在傳輸過程中，運用加密技術，防止數據被竊取和篡改，保障傳輸安全。優化數據存儲環境，采用可靠存儲設備和備份策略，確保數據不丟失、不損壞。還可引入第三方數據認證機構，對重要數據進行認證，提高數據確實性和公信力。六、現時性：數據時效性的核心，結合行業趨勢探討如何讓數據時刻“保鮮”（一）現時性的定義與重要意義闡釋現時性是指在特定使用環境中，數據具有正確壽命的屬性程度。以鐵路站時刻表為例，需按要求頻率更新，以確保乘客能按變更后的時間和站臺乘車。在快速發展的當今社會，數據現時性至關重要。及時的數據能反映最新情況，為決策提供準確依據。在金融市場，實時交易數據幫助投資者把握瞬息萬變的市場機會；在新聞行業，最新資訊數據能吸引更多受眾。過時數據不僅無用，還可能誤導決策，所以保持數據現時性是數據發揮價值的關鍵。（二）不同行業對數據現時性的要求差異不同行業對數據現時性要求大不相同。在電商行業，商品庫存、價格數據需實時更新，以保證消費者下單時信息準確，否則可能引發客戶投訴和交易糾紛。而科研領域，某些實驗數據在一段時間內仍有參考價值，對現時性要求相對沒那么高，但隨著研究進展，新的實驗數據還是要及時獲取和更新。交通行業，路況信息數據需實時推送，方便司機規劃路線；而房地產行業，房價走勢數據雖也需更新，但頻率可相對低些，以月或季度為周期更新也能滿足行業需求。（三）保持數據現時性的策略與實踐為保持數據現時性，建立實時數據采集系統，利用傳感器、網絡爬蟲等技術，實時獲取最新數據。設定合理的數據更新頻率，根據行業特點和數據變化規律，確定合適的更新周期。采用數據版本管理技術，記錄數據更新歷史，方便追溯和查詢。建立數據預警機制，當數據接近過期或出現異常時，及時提醒相關人員更新數據。在實踐中，許多企業通過這些策略，確保數據始終處于“保鮮”狀態，為企業運營和發展提供有力支持。七、固有數據質量與依賴系統數據質量：兩大視角如何交織，深度剖析數據質量本質（一）固有數據質量的特性與影響因素固有數據質量指數據在指定條件下使用時，其質量特性滿足明確和隱含要求的內在潛力程度。從固有視角看，數據質量涉及數據域值及限制、數據值關系和元數據。數據準確性、完備性、一致性、確實性等特性都屬于固有數據質量范疇。影響固有數據質量的因素包括數據產生源頭的規范程度、數據錄入人員的專業素養、數據本身遵循的業務規則合理性等。這些因素決定了數據本身的質量基礎。（二）依賴系統數據質量的特點與相關因素依賴系統數據質量是指數據在指定條件下使用時，在計算機系統中達到并保持質量的程度。它依賴于使用數據的技術領域，通過計算機系統組件能力達成。像硬件設備決定數據可用性和精度，計算機系統軟件如備份軟件影響數據可恢復性，其他軟件如遷移工具關系到數據可移植性。系統架構合理性、系統維護水平、軟件算法優劣等都是影響依賴系統數據質量的相關因素。（三）兩者相互關系及對整體數據質量的作用固有數據質量和依賴系統數據質量相互依存、相互影響。固有數據質量是基礎，若數據本身不準確、不完備，即便系統再好也無法提升整體數據質量。而依賴系統數據質量為固有數據質量提供保障和支撐，良好的系統環境能更好地呈現和發揮固有數據質量優勢。只有兩者協同發展，在數據產生、存儲、傳輸、使用各環節都保證質量，才能提升整體數據質量，讓數據在計算機系統中發揮最大價值，為系統運行和業務開展提供堅實數據基礎。八、數據質量模型與行業趨勢：在新興技術浪潮下，如何借助模型推動行業數據質量變革？（一）新興技術對數據質量的影響分析隨著人工智能、大數據、區塊鏈等新興技術興起，數據質量受到深刻影響。人工智能通過機器學習算法可自動識別和糾正數據錯誤，提升數據準確性，但模型訓練數據若不準確，也可能導致錯誤傳播。大數據技術使數據量劇增，增加了數據管理難度，對數據完備性和一致性提出更高挑戰，但也能通過數據分析挖掘發現潛在數據質量問題。區塊鏈技術以其不可篡改、可追溯特性，為保障數據確實性和一致性提供新途徑，增強數據可信度。（二）數據質量模型如何適應行業趨勢面對行業趨勢，數據質量模型需不斷進化。要融入新興技術理念和方法，比如將人工智能算法集成到模型中，用于數據質量評估和優化。針對大數據特點，擴展模型對大規模、多源異構數據的處理能力，完善數據質量特性以適應新數據形式。結合區塊鏈技術，在模型中增加數據溯源和驗證機制，提升數據確實性。通過這些方式，讓數據質量模型緊跟行業發展步伐，持續發揮作用。（三）借助模型推動行業數據質量變革的策略借助數據質量模型推動行業數據質量變革，首先要加強行業內對模型的認知和培訓，讓從業者熟悉模型使用方法和優勢。鼓勵企業依據模型建立數據質量管理制度，明確數據質量目標和責任。行業協會可制定基于模型的數據質量標準，引導企業規范數據管理。利用模型開展數據質量評估和認證工作，對數據質量優秀企業給予認可和獎勵，形成行業良性競爭氛圍，促使整個行業數據質量提升。九、數據質量模型應用案例：從成功實踐中汲取經驗，專家深度解析應用要點（一）某金融機構的數據質