大数据时代，数据在无时无刻的产生，企业会使用数据工具来收集并利用数据，但是如果原始数据中包含错误数据，不加以处理的话会导致错误的结果。因此企业数据管理人员必须要保障数据的质量。以下介绍了5种方法，以供相关人员参考。

1设置质量标准

想要保障数据质量，建立一套质量标准是必不可少的，需要明确定义标准，在数据收集过程中过滤掉“脏数据”，通常可以定义以下几个条件。

数据约束：有多种类型的数据约束可确保收集的数据具有最佳质量，例如：

◆数据类型约束：仅限于注册值的范围，例如布尔值，数字，日期等。

◆范围限制：数值不是绝对的，而是具有最小和/或最大允许值。

◆强制性约束：必须填写所有列。

◆唯一性约束：每个字段或字段组合在整个数据集中都必须是唯一的。

◆成员资格约束：每列中的一组离散值或代码。

◆外键约束：子值可以通过一组允许值添加到其他列。

◆正则表达式模式：设置允许的模式，例如电话号码，站号，密码等模式。

设置数据约束有助于在数据收集过程的一开始就保持数据质量。

2确保准确性

虽然数据约束在一定程度上能够确保正确的数据值，但考虑到该领域的主观方面，准确性仍是一个挑战。我们可以通过以下方法来提高准确性。

◆检验：执行检验以检测整个质量标准中数据的不准确性

◆清理：从数据集中删除异常

◆验证：对清洁过程进行交叉验证，以确保消除了每个方面的不准确性和不一致性

◆报告：创建有关所做的更改以及有关系统中记录的数据的当前质量的报告。

数据质量管理是一个持续的过程，因为时间的变化，可能会影响到数据的质量。定期的进行数据质量管理助于业务决策的开展。

3删除重复数据

当组合多个数据集以生成洞察力时，数据集中就会出现重复。

重复的数据可能是数据不完整的结果，也可能是数据结构中的问题。

4仅接受完整数据

绝大多数软件不接受不完整的数据，使用电子表格或是基于纸张的表格会导致数据不完整。

5保持统一性和一致性

数据的统一性和一致性对于获得准确的结果非常重要，当不同字段的两个值互相矛盾时，数据会不一致。合并多个部门或时间范围的数据时也可能出现这种情况。

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