不同行业有不同的评估数据质量的标准。对于MaxCompute，数据质量可以从完整性、准确性、一致性和及时性共四个角度进行评估。
- 完整性
完整性是指数据的记录和信息是否完整，是否存在数据缺失情况。数据缺失主要包括记录的缺失和具体某个字段信息的缺失，两者都会造成统计结果不准确。
完整性是数据质量最基础的保障。例如，某个稳定业务的数据量每天约为100万条记录，某天突然下降了1万条，则可能是出现了记录缺失。例如，某科高考成绩表中，每个考卷分数都对应一个准考证号，当准考证号字段的空值数大于0时，则可能是出现了信息缺失。
- 准确性
准确性是指数据中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。例如，成绩单中分数出现负数或订单中出现错误的买家信息等，这些数据都是问题数据。确保记录的准确性也是保证数据质量必不可少的一部分。
- 一致性
一致性通常体现在跨度很大的数据仓库中。 例如，某公司有很多业务数仓分支，对于同一份数据，在不同的数仓分支中必须保证一致性。例如，从在线业务库加工到数据仓库，再到各个数据应用节点，用户ID必须保持同一种类型，且长度也要保持一致。因此，您需要设计数仓的公共层以确保数据的一致性，详情请参见CDM公共维度层设计规范。
- 及时性
保障数据的及时产出才能体现数据的价值。例如，决策分析师通常希望当天就可以看到前一天的数据。若等待时间过长，数据失去了及时性的价值，数据分析工作将失去意义。
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