03.对影响数据质量的各种因素的分析及对策方案分析

最新推荐文章于 2026-01-05 08:55:54 发布

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#数据库

本文探讨了数据质量不高的常见原因，包括需求和设计理解不足、表及表关系理解不足、粗心等，并提出了相应的对策，如通过业务学习、提高对需求及设计理解、提高对表设计的理解等方法来强化数据质量。

对数据质量不高的问题进行原因分析的话，我们大致可从数据正确性和精确性的角度来考虑，一般认为是对需求和设计理解不足，对表及表关系理解不足，还有粗心，当然客观上有粗心，经验不足，作为输入的设计水平不高等。体现在数据排列组合的覆盖不够，测试数据不规范，信息数据原本就不整合等。在未采用数据库手段如外键约束时，还易发生表间键值不整合。

所以在对策上分别对待，采用例如通过业务学习，提高对需求及设计理解，提高对表设计的理解；从各种渠道准备有意义的数据，建立有代表意义的数据等方法来强化。

下一博文将描述一种准备测试主档数据，提高数据覆盖的方法。