数据质量评分卡

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针对数据质量六大核心维度（准确性、完整性、一致性、时效性、有效性和唯一性）的量化评分体系，包含详细的 SLO（服务等级目标）定义、评分标准、计算公式、权重建议，并附有实际案例说明，适用于企业级数据治理与数据质量监控。

文章目录

一、数据质量评分体系总览

维度	权重建议	SLO目标（优秀）	指标类型	评分范围
准确性（Accuracy）	20%	≥98%	百分比	0-100
完整性（Completeness）	20%	≥99%	百分比	0-100
一致性（Consistency）	15%	≥98%	百分比	0-100
时效性（Timeliness）	20%	延迟 ≤5分钟	时间/百分比	0-100
有效性（Validity）	15%	≥99%	百分比	0-100
唯一性（Uniqueness）	10%	重复率 ≤1%	百分比	0-100

✅ 综合得分 = Σ(维度得分 × 权重)
🎯 目标SLO：综合得分 ≥ 90分（优秀）

定义：数据真实反映现实世界实体的程度。

📌 计算公式：

Text编辑准确性得分 = (正确记录数 / 总抽样记录数) × 100

✅ 案例：
某电商平台订单表中“订单金额”字段，随机抽样100条订单，与财务系统对账发现3条金额错误。
→ 准确率 = (97 / 100) × 100 = 97% → 得分 = 90（B级）

定义：关键字段无缺失的程度。

📌 计算公式：

Text编辑完整性得分 = (1 - 空值记录数 / 总记录数) × 100

✅ 案例：
用户注册表中“手机号”为关键字段，总记录10万条，其中980条为空。
→ 缺失率 = 980 / 100,000 = 0.98% → 得分 = 100（A级）

定义：同一数据在不同系统或表中保持一致。

📌 计算公式：

Text编辑一致性得分 = (1 - 冲突记录数 / 关联记录总数) × 100

✅ 案例：
订单系统与CRM系统中客户ID关联，1万条订单中有150条客户ID不一致。
→ 不一致率 = 150 / 10,000 = 1.5% → 得分 = 100（A级）

定义：数据在规定时间内完成更新或同步。

📌 计算公式：

Text编辑时效性得分 = max(0, 100 - (延迟分钟数 × 2))  // 每超5分钟扣10分

✅ 案例：
日志数据要求T+5分钟同步到数仓，某日平均延迟8分钟。
→ 扣分 = (8-5)/5 × 10 ≈ 6分 → 得分 = 94（B级）

定义：数据符合预定义格式、类型或业务规则。

📌 计算公式：

Text编辑有效性得分 = (1 - 无效记录数 / 总记录数) × 100

✅ 案例：
用户邮箱字段要求符合邮箱格式，10万条数据中1,200条格式错误（如无@符号）。
→ 无效率 = 1,200 / 100,000 = 1.2% → 得分 = 90（B级）

定义：关键实体无重复记录。

📌 计算公式：

Text编辑唯一性得分 = (1 - 重复记录数 / 总记录数) × 100

✅ 案例：
客户主数据表以“客户ID”为主键，10万条记录中发现1,800条重复（同ID多条记录）。
→ 重复率 = 1,800 / 100,000 = 1.8% → 得分 = 90（B级）

🎯 综合得分：97.2分 → 质量等级：优秀