文档介绍：DB15/T1873—2020
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附录A
（资料性附录）
数据质量评价维度

按照数据规则要求，数据元素被赋予数值的程度。即完整性指的是数据信息是否存在缺失的状况，
数据缺失的情况可能是整个：X=A/B
式中
人=满足元数据定义的数据集中元
素的个数；
B=被评价的数据集中元素个数
4
业务规则
数据符合业务规则的度量。
注1：业务规则是一种权威性原则或业务方针，用来描述业务交互，并建立行动和数据行为结果及完整性的规则。
注2：评价数据质量时需要检查是否存在良好归档的业务规则。
计算公式：X=A/B
式中
A-满足业务规则的数据集中元素
的个数；
B=被评价的数据集中元素个数
5
权威参考数
据
参考数据是系统、应用软件、数据库、流程、报告及交易记录和主记录用来参考的数值集合和分类表。
注1：评价数据质量时需要收集参考数据列表。
计算公式：X=A/B
式中
人=满足参考数据规则的数据集中
元素的个数；
B=被评价的数据集中元素个数
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安全规则
安全规则是安全和隐私方面的规则，包括数据权限管理，数据脱敏处理等。
计算公式：X=A/B
式中
人=满足安全规范的数据集中元素
的个数；
B=被评价的数据集中元素个数

数据与其他特定上下文中使用的数据无矛盾的程度。即一致性是指数据是否遵循了统一的规范，数
据集合是否保持了统一的格式。数据质量的一致性主要体现在数据记录的规范和数据是否符合逻辑。

序号
指标名称
指标描述
计算方法
1
相同数据致性
同一数据在不同位置存储或被不同应用或用户使用时，数据的致性，数据发生变化时，存储
在不同位置的数据的同一数据被同步修改。
计算公式：X=A/B
式中
A=满足致性要求的数据集中元素的个数；
B=被评价的数据集中元素个数；
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2
关联数据致性
根据致性约束规则检查关联数据的致性。
计算公式：X=A/B
式中
A=满足致性要求的数据集中元素的个数；
B=被评价的数据集中元素个数；
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数据准确表示其所描述的真实实体(实际对象)真实值得程度。即准确性是指数据记录的信息是否存在异常或错误。

序号
指标名称
指标描述
计算方法
1
数据内容正确性
数据内容是否是预期数据。
计算公式：X=A/B
式中
A=满足数据正确性要求的数据集中元素的个数。
B=被评价的数据集中元素个数；
2
数据格式合规性
数据格式包含(数据类型、数据范围、数据长度、精度等)是否满足预期要求。
计算公式：X=A/B
式中
A=满足格式要求的数据集中元素的个数。
B=被评价的数据集中元素个数；
3
数据重复率
特定字段、记录、文件或数据集意外重复的度量。
计算公式：X=A/B
式中
A=重复数据集中元素的个数
B=被评价的数据集中元素个数；
4
数据唯一性
特定字段、记录、文件或数据集唯性的度量。
计算公式：X=A/B
式中