方 亮，程红云，陈 美

（上海宝信软件股份有限公司，上海 201203）

0 引言

随着国家大数据战略、数字中国、数字经济、数据要素等政策引领，极大推动了我国大数据的快速发展和应用。在海量数据管理的需求驱动下，数据管理技术也在不断革新和迭代，从早期数据库、数据仓库、数据湖到目前数据中台，数据管理的数据量、管理能力和水平都在不断地提升。与此同时，海量数据汇聚在一起，数据的存储、管理、应用、运营等难度更大，对数据标准的需求更加迫切。

数据元是数据的标准。在文献［11］中，数据元定义为“由一组属性规定其定义、标识、表示和允许值的数据单元”。在实践中，可以通俗的理解为：数据元为数据模型属性或数据项的标准，数据元集合构成了数据字典，基于同一个数据字典构建的数据资产，数据语言得到了统一，数据之间实现了互通互融，为数据资产的高效和高质量的赋能奠定了基础。

数据元是构建高质量数据资产的基础，数据元质量决定数据资产的质量，因此必须对数据元质量进行管控。为此，本文结合国内外相关的研究成果，提出了数据元质量评价方法，目标为数据质量管控提供了依据。

1 研究现状

和本文相关的研究内容，包括数据元和数据质量。

1.1 数据元研究现状

数据元基础理论主要来源ISO/IECJTC 1/SC 32数据管理与交换分技术委员会制定的元数据注册系统系列标准（数据元是元数据管理的基本单元），从元数据的框架、分类、注册系统元数据模型与基本属性、数据定义的形式、命名原则、注册等，形成了比较全面的基础理论。在我国，全国信息技术标准化技术委员会（SAC/TC28）在ISO/IEC的成果基础上，等同制定了我国的元数据注册系统系列标准。在文献［4］中，数据元作为数据标准能力域的能力项，从数据元定义、建设过程、建设目标、能力等级等给出了数据元标准管理成熟度评价方法。

在应用方法方面，文献［17］—［22］，结合ISO的元数据注册系统系列标准第二版，从数据元的概述、命名、定义和表示、数据要素的基本属性、数据要素的提取、数据要素标准化阶段、数据要素管理工具等，给出了比较详细的数据元标准化实施方法；在文献［23］中，制定了面向政务领域的数据元建设方法和规范；在文献［24］中，制定了面向公安领域的数据元建设方法和规范等。

1.2 数据质量研究现状

数据元同时又是数据，因此必然面临数据质量问题。目前数据质量研究比较成熟，在实践中，通常参考国家标准成果，如在文献［25］，从准确性、完备性、一致性、确实性等提出了15项数据质量模型特性；文献［26］对15项数据质量模型特性，给出了具体测量方法。文献［27］，从规范性、完备性、准确性、一致性、时效性、可访问性等，给出了数据质量评价指标框架、计算方法和评价过程等。在文献［4］中，数据质量作为能力域，包括数据质量的需求、检查、分析、提升等能力项，从过程描述、过程目标、能力域等给出了数据治理管理成熟度评价方法。

从目前国内外研究成果来看，数据元研究主要集中在数据元的基础理论、建设方法、建设规范等方面，面向数据元的质量评价研究成果很少，本文将结合目前相关的研究成果，研究数据元质量评价方法。

2 数据元质量评价指标

数据元质量评价指标目标是实现对数据元某一观察维度的质量度量，是数据元定量评价的基础。本章节将从数据元质量指标框架和指标量化进行阐述。

2.1 数据元质量指标框架

数据元质量，与业务系统实时数据的质量问题有所不同，在实践中，数据元的质量问题，主要表现为数据元的数据不完整、不规范（包括格式、语法、语义、重复等）、不正确等；此外，作为数据标准，对于一个具体数据元，其“名、值、型”通常是固定不变的，并且一般情况不涉及一致性、时效性和可访问性等数据质量问题。

结合分析，本文参考了文献［27］，提出了数据元质量指标框架，如图1所示。

图1 数据元质量指标框架

结合数据元质量指标框架，各指标定义如下：

（1）完整性。按照要求，数据元被赋予数值的程度。

（2）规范性。按照要求，数据元数据符合规范的程度。

（3）准确性。数据元准确表示其所描述的真实值的程度。

2.2 数据元质量指标量化

数据元质量指标的粒度通常比较粗，需要进一步细化才能更加精准的量化和度量，为此本文在评价指标基础上，增加了指标小项作为进一步细化，相当二级指标，同时对指标小项进行描述、计算方法、说明等定义，指标评价量化如表1所示。

表1 数据元指标评价量化

3 数据元质量综合指数

数据元质量指标只能反映一个观察维度的质量问题，不能综合定量评价数据元质量，因此需要能够综合定量评估数据元质量的综合指数。

数据元质量综合指数设计分析：数据元是静态数据，一旦创建，通常其“名、值、型”不会发生变化；数据元相比业务系统的实时数据，数据元的数量非常少；作为数据标准，是数据的数据字典，是构建高质量数据资产的基础，因此必须要求质量保障，即对于一个数据元，要求其完整性、规范性和正确性同时成立。为此，本文提出了健康度作为数据元的综合指数，相关内容如下。

（1）定义。健康度是按照要求，数据元的数据同时满足完整性、规范性和正确性的程度。

（2）计算公式。设表示健康度，表示数据元集中，同时满足完整性、规范性和正确性的数据元个数；表示数据元集中数据元的总数，则健康度的计算公式如式（1）所示：

健康度主要综合定量评价数据元的数据健康情况，健康度越大，数据元质量越好，反之越差。

4 数据元质量评价过程

数据元质量评价过程如下：

（1）成立数据元管理委员会。数据元作为标准，需要成立数据元管理委员会，负责数据元标准的制定、评审和管理；成员主要包括业务专家、评审专家、管理员等；职责分工是，业务专家负责制定数据元并登记到数据元管理系统中，评审专家负责对数据元的内容正确性进行评审，管理员负责对数据元进行注册和发布。

（2）规划数据元质量。主要工作包括：①制定数据元质量工作目标、计划、路径和举措。②对数据元质量进行规章建制，包括制定数据元管理办法、工作方法、工作规范。③将数据元质量的规章建制沉淀到数据元管理平台，为数据元质量评价的信息化、自动化和智能化提供支持，提高数据元质量管控效率。

（3）确定数据元质量评价指标。业务专家按照数据元的工作方法和工作规范要求，制定数据元，然后登记到数据元管理系统中，由数据元管理员负责确定评价指标，配置相关参数。

（4）评价数据元质量。系统会对数据元的完整性和规范性进行统计打分，数据元评审专家对数据元的正确性进行评审，最后生成数据元质量报告，主要包括指标得分、指数得分、指标不合格的数据元清单列表和明细等。对不合格的数据元提出质量整改，对合格的数据元进入（6）操作。

（5）数据元质量提升计划。针对数据元整改建议，业务专家按照不合格的数据元清单列表和明细，对数据元进行完善和修订，然后再次提交（4）操作。

（6）数据元正式发布。管理员负责对质量合格的数据元进行注册和发布。

5 结语

本文针对数据元质量管控需求，提出了数据元质量评价方法，并从评价指标、综合指数、评价过程进行详细阐述。在提出的方法中，从某一观察维度评价和综合评价两个方面，分别提出了数据元评价指标和综合指数，为数据元质量的精确管控提供了依据。在实践中，对于数据元正确性指标评价，通过目前的人工智能、经验知识等进行自动化评价，结果证明都不理想，建议由人工专家评审。

本文主要贡献是基于国内外的数据元和数据质量研究成果，提出了数据元质量评价方法，为相关数据元质量的研究、实践工作等提供了一定的参考。