数据质量衡量数据集满足准确性、完整性、有效性、一致性、唯一性、及时性和适用性标准的程度，它对组织内的所有数据治理计划至关重要。 数据质量标准可确保公司做出数据驱动的决策以实现其业务目标。 如果数据问题（例如重复数据、缺失值、异常值）没有得到妥善解决，企业面临负面业务结果的风险就会增大。 根据 Gartner 的一份报告，糟糕的数据质量让组织每年平均损失 1290 万美元1。 因此，出现了数据质量工具来减轻与数据质量糟糕相关的负面影响。
当数据质量达到其预期用途的标准时，数据使用者可以信任数据并利用它来改进决策，从而制定新的业务战略或优化现有战略。 但是，如果不符合标准，数据质量工具则会帮助企业诊断潜在数据问题，以此产生价值。 根本原因分析使团队能够快速有效地解决数据质量问题。
数据质量不仅是日常业务运营的重中之重；随着公司将人工智能 (AI) 和自动化技术集成到他们的工作流程中，高质量的数据对于有效采用这些工具至关重要。 正如老话所说，“如果输入是垃圾，输出也一定是垃圾”，这句话也适用于机器学习算法。 如果算法正在学习对不良数据进行预测或分类，我们可以预期它会产生不准确的结果。
数据质量、数据完整性和数据概要分析都是相互关联的。 数据质量是更广泛的标准类别，组织以此来评估其数据的准确性、完整性、有效性、一致性、唯一性、及时性和适用性。 数据完整性只关注这些属性的一个子集，特别是准确性、一致性和完整性。 数据质量还更多地从数据安全的角度关注这一点，实施保护措施以防止恶意行为者破坏数据。
另一方面，数据概要分析侧重于审查和清理数据的过程，以维护组织内的数据质量标准。 数据概要分析也可以包括支持这些过程的技术。
数据质量是根据多个维度进行评估的，这些维度可能因信息来源而异。 这些维度用于对数据质量指标进行分类：
- 完整性：这表示可用或完整的数据量。 如果缺失值的百分比很高，如果数据不能代表典型的数据样本，则可能会导致分析有偏差或有误导性。
- 唯一性：这说明了数据集中重复数据的数量。 例如，在查看客户数据时，您应该期望每个客户都有一个唯一的客户 ID。
- 有效性：此维度衡量有多少数据与任何业务规则所需的格式匹配。 格式化通常包括元数据，例如有效数据类型、范围、模式等。
- 时效性：该维度是指数据在预期时间范围内的就绪情况。 例如，客户希望在购买后立即收到订单号，并且需要实时生成该数据。
- 准确性：该维度是指基于商定的“事实来源”的数据值的正确性。 由于可能有多个来源报告同一指标，因此指定一个主要数据源很重要；其他数据源可用于确认主要数据源的准确性。 例如，工具可以检查每个数据源是否朝着同一方向发展，以增强对数据准确性的信心。
- 一致性：此维度评估来自两个不同数据集的数据记录。 如前所述，可以识别多个来源以报告单个指标。 使用不同的来源来检查一致的数据趋势和行为，使组织能够信任他们分析中的任何可操作的见解。 这种逻辑也可以应用于数据之间的关系。 例如，一个部门的员工人数不应超过一家公司的员工总数。
- 目的适用性：最后，目的适用性有助于确保数据资产满足业务需求。 这个维度可能很难评估，特别是对于新出现的数据集。
这些指标可帮助团队在其组织内进行数据质量评估，以评估数据对于特定目的的信息量和有用性。
在过去十年中，混合云、人工智能、物联网 (IoT) 和边缘计算 的发展导致大数据呈指数级增长。 因此，主数据管理 (MDM) 的实践变得更加复杂，需要更多的数据管理员和严格的保障措施来确保良好的数据质量。
企业依靠数据质量管理来支持他们的数据分析计划，例如商业智能仪表板。 如果做不到，可能会产生毁灭性后果，甚至是道德后果，具体取决于行业（例如医疗保健）。 存在数据质量解决方案以帮助公司最大限度地利用其数据，并且它们带来了关键优势，例如：
- 更好的业务决策：高质量的数据使组织能够识别关键绩效指标 (KPI) 以衡量各种计划的绩效，从而使团队能够更有效地改进或发展这些计划。 优先考虑数据质量的组织无疑将比竞争对手更具优势。
- 改进业务流程：良好的数据还意味着团队可以确定运营工作流程中的故障点。 对于供应链行业来说尤其如此，因为供应链依靠实时数据来确定适当的库存和发货后的位置。
- 提高客户满意度：高数据质量为组织（特别是营销和销售团队）提供了对目标买家的难以置信的洞察力。 这些组织能够在销售和营销渠道中整合不同的数据，从而使他们能够更有效地销售产品。 例如，人口统计数据与 Web 行为的组合可以告知组织如何创建消息传递、投资营销预算或配备销售团队以服务现有或潜在客户。