数据是企业具有价值的资产之一，而数据质量则直接影响数据的产出和数据价值的高低。因此，数据质量提升对于企业决策、战略水平和业绩提升至关重要。今天我们就来聊一聊企业如何评估和数据质量提升。一、数据质量是什么国际数据管理协会的《数据管理知识手册》中规定：数据质量（DQ）是“既指与数据有关的特征，也指用于衡量或改进数据质量的过程。”具体可以从以下几个方面来定义数据质量：（1）从用户层级定义数据质量：即满足特定用户预期需要的程度，达到数据质量提升效果（2）从数据本身定义数据质量：即从数据质量的指示器和参数指标等方面来衡量（3）从数据约束关系定义数据质量：即从数据的原子性、数据的关联性及对数据的约束规则来度量数据质量提升（4）从数据过程定义数据质量：即从数据能被正确使用、存储、传输等方面定义质量二、数据质量问题有哪些危害当前越来越多的企业认识到了数据质量提升的重要性，但数据是一把双刃剑，它能给企业带来业务价值的同时也是企业大的风险来源。据IBM统计：（1）错误或不完整数据导致BI和CRM系统不能正常发挥优势甚至失效（2）数据分析员每天有30%的时间浪费在了辨别数据是否是“坏数据”上（3）低劣的数据质量严重降低了全球企业的年收入三、影响数据质量的因素数据质量问题产生的原因有很多方面，比如在技术、管理、流程方面都会碰到。一般情况下，企业都有多套的业务系统，这些业务在不同时期由不同的团队开发完成。因此，这些业务系统都参考着不同的标准生产各自数据。滥用缩写词、惯用语，数据输入错误，重复记录，丢失值，拼写变化，不同计量单位的使用等导致系统产生了大量的脏数据。这就是数据质量问题的由来； 由此可见，数据质量提升将数据分析结果更为准确，从而数据质量提升为业务发展和企业决策带来巨大好处。 希嘉主要开展热门的数据质量提升、信得过的数据纠错、excel数据分析工具直方图、数据质量提升受人欢迎等项目运营。在项目高速发展的同时，希嘉始终强调外部机会与内部管理的平衡，十分注重企业核心竞争力的培养和塑造。公司将客户服务价值作为企业的核心竞争力，秉承“诚信正直、尊重个人”的企业精神，努力为客户提供诚信可靠的数据分析工具软件。
