如何评估数据质量的好坏，业界有不同的标准，阿里主要从4个方面进行评估：完整性、准确性、一致性、及时性；

1. 完整性

数据完整性是数据最基础的保障；

完整性：指数据的记录和信息是否完整，是否存在缺失的情况；

数据缺失：主要包括记录的缺失和记录中某个字段信息的缺失；

记录的丢失：如，交易中每天只发订单数都在 100 万笔左右，如果某天支付订单突然下降到 1 万笔，很可能是记录丢失了；

记录中字段的丢失：如，订单的商品 ID、卖家 ID 都是必然存在的，这些字段的空值个数肯定是 0，一旦大于 0 就违背了完整性约束；

2. 准确性

准确性：指数据汇总记录的信息和数据是否准确，是否存在异常或者错误的信息；

准确：数据表中记录的信息与业务过程中真实发生的事实要一致；如何判断是否准确：卡点监控 —— 制定相应规则，根据根校验数据，符合规则的数据则认为是准确的；

如，一笔订单如果出现确认收货金额为负值，或者下单时间在公司成立之前，或者订单没有买家信息等，这些必然是有问题的；

3. 一致性

一致性：一般体现在跨度很大的数据仓库体系中，如阿里的数据仓库，内部有很多业务数据仓库分支，对于同一份数据，必须保证一致性；

一致：也就是指多个业务数据仓库间的公共数据，必须在各个数据仓库中保持一致；

如，用户 ID，从在线业务库加工到数据仓库，再到各个消费节点，必须都是同一种类型，长度也需要保持一致；

所以，在阿里建设数据仓库时，才有了公共层的加工，以确保数据的一致性；

4. 及时性

及时性：指数据要能及时产出；

主要体现在数据应用上，要及时产出给到需求方；

一般决策支持分析师希望当天就能看到前一天的数据，而不是等三五天才能看到某一个数据分析结果；否则就已失去了数据及时性的价值；

如，阿里 “双 11” 的交易大屏数据，就要做到秒级；