43、安全可靠的数据与信息管理

安全可靠的数据与信息管理

1. 数据质量概述

在过去约二十年里，数据质量领域的研究和开发成果颇丰。数据质量旨在判断数据是否适用于特定用途，其衡量参数涵盖数据的准确性、及时性和精确性。

随着网络和电子商务的兴起，数据质量备受关注。如今，组织需共享来自不同来源、用于不同目的的数据，因此了解数据质量至关重要。此外，组织内部和组织之间需要整合异构数据库，这也凸显了数据质量的重要性。数据仓库的发展同样促使人们更加关注数据质量，因为数据仓库中的数据来自多个不一致的数据源，可能对用户毫无用处。

数据质量是可靠系统的重要属性之一，与安全性、完整性、容错性和实时处理同等重要。接下来将探讨可靠系统中数据质量的相关问题。

1.1 数据质量的发展

近年来，数据质量领域取得了诸多进展。麻省理工学院斯隆商学院的相关研究成果显著，早期的一些工作致力于将数据质量原语融入数据模型，如实体 - 关系模型。这些原语包含数据的及时性、准确性和精确性等信息。

网络的发展引发了人们对数据质量的浓厚兴趣。网络上的数据海量，其准确性取决于数据源，且数据在传播过程中质量可能下降，因此需要一种方法来评估数据传递过程中的质量。

在整合异构数据源时，数据质量也是关键因素。组织通常无法对其他组织的数据质量负责，所以在共享数据时，了解数据质量十分必要。

高质量的数据对电子商务交易至关重要，数据质量问题可能导致重大的收入损失。目前有许多关于数据质量的信息网站，提供相关期刊、产品（如数据清理工具）以及从事数据质量工作的组织信息。麻省理工学院还举办了一系列关于信息质量的研讨会。

1.2 数据质量的注解