数据管理工具——GaussDB
准确性 (Accuracy)
定义：数据是否正确反映了现实世界的情况。
衡量标准：
数据校验：通过比对权威数据源或历史数据，确保数据的准确性。
数据清洗：定期进行数据清洗，删除或修正错误数据。
数据验证：在数据输入时进行验证，确保数据的正确性。
完整性 (Completeness)
定义：数据是否完整，没有缺失。
字段完整性：确保所有必填字段都有值。
记录完整性：确保每条记录都包含所有必要的信息。
数据填充率：统计各个字段的填充率，确保数据的完整性。
一致性 (Consistency)
定义：数据在不同系统和不同时间点是否保持一致。
数据同步：确保不同系统之间的数据同步，避免数据不一致。
数据校验：定期进行数据校验，确保数据的一致性。
数据标准化：使用统一的数据格式和标准，确保数据的一致性。
及时性 (Timeliness)
定义：数据是否在需要的时间内可用。
数据更新频率：确保数据按照预定的频率进行更新。
数据延迟：测量数据从采集到可用的时间延迟。
数据新鲜度：确保数据是最新的，反映最新的业务状态。
有效性 (Validity)
定义：数据是否符合预定义的业务规则和约束。
数据格式：确保数据符合预定义的格式和类型。
数据范围：确保数据在允许的范围内。
数据约束：确保数据满足业务规则和约束条件。
安全性 (Security)
定义：数据是否受到保护，防止未授权访问和篡改。
数据加密：对敏感数据进行加密，确保数据的安全性。
访问控制：实施严格的访问控制策略，确保只有授权用户可以访问数据。
审计日志：记录所有数据访问和修改操作，确保数据的可追溯性。
为什么要进行数据管理？
举个例子，很多刚入门的数据人，拿到数据后会立刻开始对数据进行各种统计、分析等，企图能立即发现数据背后隐藏的数据价值。然而忙活了一阵发现，并不能立刻提炼出太多有价值的信息。比如和数据打交道，可能会出现以下的场景：
统计近 7 天用户的购买情况，结果从数据库中统计完发现，很多数据存在了重复记录，甚至有些数据统计单位不统一。
场景一
SCENARIO ONE
查看报表，发现某一天的成交量暴跌，经过排查发现，是当天的数据缺失。
场景二
SCENARIO TWO
一线坐席人员进行电销业务，拨打客户电话，看到了客户的敏感信息，被客户投诉。
场景三
SCENARIO THREE
比如未进行数据备份，当数据被误操作、业务系统宕机时造成的数据丢失等。
场景四
SCENARIO FOUR
造成这些情况的一个重要因素就是忽视了对数据的管理，没有制定合理的衡量标准，没有对数据进行审计和安全等管理。导致没有发现数据已出现的问题。所以，进行科学、客观的数据质量规则体系是非常必要且十分重要的。
数据验证规则：在数据录入时，设置数据验证规则，确保数据的准确性。
定期数据清洗：定期进行数据清洗，删除或修正错误数据。
非空约束：确保所有必填字段都有值。
外键约束：确保相关表之间的数据完整性。
统计填充率：定期统计各个字段的填充率，确保数据的完整性。
数据同步机制：确保不同系统之间的数据同步，避免数据不一致。
定期数据校验：定期进行数据校验，确保数据的一致性。
统一数据格式：使用统一的数据格式和标准，确保数据的一致性。
数据格式验证：确保数据符合预定义的格式和类型。
数据范围验证：确保数据在允许的范围内。
业务规则验证：确保数据满足业务规则和约束条件。
添加注释：为数据添加注释和说明，提供上下文信息。
维护数据字典：维护数据字典，记录数据的定义和用途。
GaussDB数据库中如何实现数据管理
在华为云 GaussDB 中实现数据质量管理涉及多个方面，包括数据的准确性、完整性、一致性、及时性、有效性和安全性。以下是一些具体的步骤和方法，帮助你在 GaussDB 中实现高效的数据质量管理。
总结
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基于20余年战略投入、软硬全栈协同所研发，核心代码100%自研。GaussDB以其高安全、高性能、高可用、高弹性、高智能，为企业数据管理提供了强有力的支持。企业可以充分利用 GaussDB 的各项功能和优势，强化数据管理实践，不断提升数据质量和安全性，为企业创造更大的价值。
数据管理要素
