传统上，数据质量被分成6个方面。准确性：一项信息在多大程度上反映了现实？完备性：它是否满足你对全面性的期望？连贯性：存储在一个地方的信息与存储在其他地方的相关数据是否一致？及时性：当你需要时，你的信息是否可用？有效性：信息是否有特定的格式、类型或大小？它是否遵循业务规则/最佳实践？完整性：不同的数据集能否被正确地连接起来，以反映一个更大的画面？关系是否被很好地定义和实施？这些维度是在对设计数据仓库采取广泛的观点时定义的。考虑了所有定义和收集的数据集，它们之间的关系，以及正确服务于组织的能力。当我们看一个单一的数据集时，我们的质量考虑就比较“狭窄”:它不需要完整性，因为其他数据集可能会弥补。一致...