数据的商业价值离不开其质量的保障。那么，如何全面地评估企业的数据质量呢？
关键在于对数据的多个方面进行综合考量，包括准确性、完整性、实时性、一致性、全面性和规范性等。接下来，我们将逐一探讨每项标准的含义和要求。
数据质量的衡量并非是一成不变的。随着业务标准和使用场景的变化，度量标准也会相应地调整。不同层级的业务管理目标不同，对数据的质量要求自然也存在差异。比如，在制定合同、设定质量标准或出具票据时，业务人员对数据的质量有着极高的要求，因为任何偏差都可能影响与客户的合作关系，甚至带来法律或财务风险。
而从管理层的角度来看，他们在进行经营分析和决策支持时，对所使用数据的分析、预测及挖掘的准确性和模型预测的精确性要求，并不会与业务操作的细致要求完全一致。不能单纯以准确率作为衡量数据质量的唯一标准。
实际上，数据质量的目标并非追求100%的准确率，而是要“合适”。这指的是数据需要满足用户的使用需求，在相应的数据消费场景中发挥出其应有的价值。以支付宝为例，用户对其资细和账单金额的准确性要求极高，任何财务相关指标的错误都无法被接受。相反，在淘宝的软件推荐系统中，尽管推荐模型基于大量数据和算法，但用户的敏感度并不高。
评估数据质量时，需考虑多种因素。特别要注意的是，数据质量的高低并非一概而论，而是要结合具体的应用场景来判断。比如行驶证信息表中，OCR识别的数据可能存在较多错误，若分析师需使用这些数据，其准确性便无法保证。如果只使用经过手工录入并复核过的行驶证编号数据，那么数据质量则是可靠的。
在确定数据质量的评估标准时，应让相关业务人员参与进来。作为数据的使用者，他们对于数据质量的重视程度直接影响到业务的经营和管理效果。
在某些业务场景下，由于尚未就某些质量评估内容达成共识，可能无法将其设置为固定规则，但可将其作为参考使用。以房产中介公司为例，当某门店月成交量低于一定数量时会引起管理层注意，但在决定是否关闭门店时，需要综合考虑多个数据指标并建立成熟的决策模型和流程。