一、数据质量的六大特性？
1 完整性：主要包括实体不缺失，属性不缺失，记录不缺失和字段值不缺失四个方面
2 唯一性：指主键唯一和候选键唯一两个方面
3 一致性：指统一数据来源、统一数据存储和统一数据口径。
4 精确度: 指计量误差、度量单位等方面的精确程度。
5 合法性：主要包括格式、类型、域值和业务规则的有效性。
6 及时性：指数据刷新、修改和提取等操作的及时性和快速性。
二、数据质量6大原则？
原则一：寻找准确的数据源和数据描述
数据质量是决定数据分析报告质量的前提。数据分析的结果和生成的报告只有在数据质量得到保证后才具有指导意义。并在相应的数据源中，找到数据特征并进行描述。
原则二：明确数据分析报告的框架
明确数据分析报告的框架也是非常必要的。数据分析报告一般包括三个部分：结论总结、报告背景和分析目的描述、数据收集和数据特征描述、分析和讨论。
原则三：数据结合个人分析业务逻辑
数据分析报告不是做数学或统计计算，整个数据分析过程必须结合分析师个人对业务逻辑的主观理解，否则数据分析也脱离现实，没有实用价值。
原则四：结论有来源，分析有结论
要保证整个分析过程的严谨性，做到每一个结论都有痕迹可循，有证据可循，分析与结论环环相扣，从根本上保证报告的逻辑性和科学性。每一部分的分析都能对应有价值的结论，从而保证报告整体节奏的紧凑性和效率的提高。
原则五：结论要有深度。
写结论时，表面数据结果不能作为结论。我们必须结合我们对业务的理解，交叉分析不同类别的数据，如比较成本的增加与供应商变化的关系等，以发现问题和诱因，并给出解决方案和建议，这是一个真正深刻的结论。
原则六：善用数据可视化
俗话说“字不如表，表不如图”。单靠文字支持的数据分析报告很无聊，报告让读者也会很累。以图形和图表的形式显示数据分析的结果，方便读者观察和理解数据的内在趋势和规律。
三、大数据质量的6大特性？
1、海量性：有IDC 最近的报告预测称，在2020 年，将会扩大50 倍的全球数据量。现在来看，大数据的规模一直是一个不断变化的指标，单一数据集的规模范围可以从几十TB到数PB不等。也就是说，存储1 PB数据是需要两万台配备50GB硬盘的个人电脑。而且，很多你意想不到的来源都能产生数据。
2、高速性：指数据被创建和移动的速度。在高速网络时代，创建实时数据流成为了流行趋势，主要是通过基于实现软件性能优化的高速电脑处理器和服务器。企业一般需了解怎么快速创建数据，还需知道怎么快速处理、分析并返回给用户，来满足他们的一些需求。
3、多样性：由于新型多结构数据，导致数据多样性的增加。还包括网络日志、社交媒体、手机通话记录、互联网搜索及传感器网络等数据类型造成。
4、易变性：大数据会呈现出多变的形式和类型，是由于大数据具有多层结构，相比传统的业务数据，大数据有不规则和模糊不清的特性，导致很难甚至不能使用传统的应用软件来分析。随时间演变传统业务数据已拥有标准的格式，能够被标准的商务智能软件识别。现在来看，要处理并从各种形式呈现的复杂数据中挖掘价值，成为了企业面临的挑战。
四、大数据时代 数据质量
大数据时代的挑战：数据质量的重要性
在当今信息爆炸的时代，大数据已经成为各个行业的核心资源之一。然而，随之而来的挑战之一就是数据质量的问题。在大数据时代，数据质量变得尤为重要，因为企业和组织的决策往往是基于数据来进行的。如果数据质量出现问题，那么做出的决策可能会偏离现实，给企业带来损失。
数据质量不仅仅是指数据的准确性，还包括数据的完整性、一致性、及时性和可信度等方面。而在大数据时代，由于数据量巨大、数据来源多样，数据质量的挑战变得更加复杂。因此，企业和组织需要重视数据质量管理，采取措施确保数据的高质量。
数据质量管理的重要性
数据质量管理是指通过一系列的措施和方法，保证数据的准确性、完整性、一致性、可信度和及时性等属性的过程。在大数据时代，数据质量管理变得尤为重要，因为数据质量的好坏直接影响着企业的业务决策和运营效率。
一个企业如果没有有效的数据质量管理，可能会导致数据错乱、冲突和不一致的情况出现，从而影响到企业的决策效果和运营效率。因此，数据质量管理不仅是企业发展的需要，更是企业竞争力的重要体现。
数据质量管理的挑战
在大数据时代，数据质量管理面临诸多挑战。首先，数据量庞大、数据种类繁多，不同数据之间存在复杂的关联关系，这给数据质量管理带来了难度。其次，数据的质量监控和评估需要耗费大量的人力和物力，为企业增加了成本。
此外，随着数据的不断生成和更新，数据的质量也会随时发生变化，如何及时捕捉到数据质量问题并进行处理，也是一个挑战。而且，数据来自不同的来源，数据质量的保证需要涉及到数据的采集、清洗、存储、分析等多个环节，如何保证数据在各个环节都保持高质量也是一个难题。
数据质量管理的策略
要有效应对数据质量管理的挑战，企业和组织可以制定一些策略和方法。首先，建立完善的数据质量管理体系，包括数据质量评估机制、数据质量监控机制、数据质量改进机制等。其次，加强对数据质量的管理和监控，及时发现数据质量问题，并及时进行处理。
此外，利用先进的数据质量管理技术和工具，可以提高数据质量管理的效率和效果。比如，利用数据质量管理软件进行数据清洗和修复，利用数据质量分析工具对数据质量进行评估和监控等。最重要的是，要树立数据质量意识，使每个员工都意识到数据质量的重要性，从而共同维护数据质量。
结语
在大数据时代，数据质量是企业核心竞争力的体现，只有保证数据的高质量，企业才能做出准确的决策、提高运营效率、获得持续发展。因此，企业和组织需要重视数据质量管理，制定有效的策略和措施，确保数据的高质量，实现数据的最大化利用和价值创造。
五、数据质量六大评价标准？
1、数据的准确性
数据的准确性是指数据与其描述的客观实体的特征是否一致，即数据采集值或者观测值和真实值之间的接近程度，也叫做误差值，误差越大，准确度越低。
2、数据的一致性
一致性是指存储在不同的系统中的同一个数据，是否存在差异或相互矛盾。例如航班始发站，在不同系统中记录的应该是同一个站点。
3、数据的唯一性
唯一性用于度量哪些数据是重复数据或者数据的哪些属性是重复的。例如一个人只能有唯一的身份证号码。
4、数据的规范性
规范指的是一项数据存在它特定的格式，规范性用于约束数据按统一标准存储。例如IP地址必定是由 4个0到255间的数字加上”.”组成的；手机号码必定是13位的数字。
5、数据的及时性
数据的及时性是指数据从产生到可以查看的时间间隔，也叫数据的延时时长。就是数据能否在需要的时候得到保证。如果数据延时超出统计的要求，就可能导致分析得出的结论失去了意义。特别是业务覆盖多个市场、多个国家的大型企业，如果数据不能及时汇总，会影响到高层决策的及时程度。例如销售日报，用于要求每天统计T-1的销售数据，但是数据只能提供T-2，显然达不到用户的要求。
6、数据的完整性
数据的完整性是从数据采集到的程度来衡量的，是应采集和实际采集到数据之间的比例。指的是数据信息是否存在缺失的情况，数据缺失的情况可能是整个数据记载缺失，也可能是数据中某个字段信息的记载缺失。一个公司数据的完整性体现着这个公司对数据的重视程度。
六、10086大数据是什么数据？
10086大数据也就是“移动大数据”，是依附于“中国移动”海量的用户群体的大数据，包含中国移动的用户上网行为数据，用户的通话行为数据，用户的通信行为数据，用户的基本特征分析，用户的消费行为分析，用户的地理位置，终端信息，兴趣偏好，生活行为轨迹等数据的存储与分析。
“移动大数据”不光可以实时精准数据抓取，还可以建立完整的用户画像，为精准的用户数据贴上行业标签。比如实时抓取的精准数据还筛选如：地域地区，性别，年龄段，终端信息，网站访问次数，400/固话通话时长等维度。如用户近期经常访问装修相关的网站进行访问浏览，或者使用下载装修相关的app，拨打和接听装修的相关400/固话进行咨询，就会被贴上装修行业精准标签，其他行业以此类推。
七、千川数据大屏看什么数据？
千川数据大屏可以看到公司内部的各项数据，包括销售额、客户数量、员工绩效、产品研发进度等等。因为这些数据对公司的经营和发展非常关键，通过数据大屏可以更直观、更全面地了解公司的运营情况。此外，数据大屏还可以将数据进行可视化处理，使得数据呈现更加生动、易于理解。
八、数据质量同义词？
没有同义词。
数据质量，是指在业务环境下，数据符合数据消费者的使用目的，能满足业务场景具体需求的程度。
数据概览
为了充分实现数据资产的业务价值，您需要一个数据集成平台。而Informatica 平台则是一个强大的数据集成平台，也是唯一可以让您向扩展型企业交付及时、可信的相关数据的数据集成平台（任何数据、任何时间、任何地点），无论是内部预置还是在云中。
九、数据质量管理原则？
回答如下：数据质量管理原则主要包括以下几个方面：
1. 遵从企业管理、业务模式，抓住数据质量问题重点、难点；
2. 全面、细致，先易后难，逐步推进；
3. 一次性、一劳永逸为原则的历史数据清洗策略；
4. 选择最适合的历史数据清洗工具等；
5. 数据质量监测日常化。
十、如何提升数据开发质量？
第一步对数据质量进行评估。评估当前的数据质量状态是第一步。对数据质量进行评估能帮助企业准确地了解数据的内容、质量和结构。主管人员参与数据质量评估以及分析在数据检查过程中发现的问题对于数据质量评估来说都很重要。在最有效的数据质量评估中，所有问题都将按照对业务影响从大到小的顺序列出，这将帮助IT机构节省项目成本。
第二步，制订数据质量计划。彻底了解企业数据的内容和质量后，接下来的步骤是制订一个计划，来修改当前的错误并避免未来错误的发生。有效的计划不但可以提高企业当前所有应用程序中数据的质量，还将制定一些方式以确保新应用程序从一开始就遵循数据质量规则。
第三步，选择和实施数据质量策略。选择改善企业数据质量的策略，要求决策者权衡每个数据质量计划的成本以及该策略产生的影响。目前的策略类型有两种: 在企业输入数据时提高数据质量的方法 称为“上游”方法，而从运营系统提取数据的应用程序(如数据仓库)中改善数据质量的方法是“下游”方法。