数据资产化实践指南（79页）

行业报告下载 2024年07月22日 08:21 管理员

通过数据质量评估，能够充分把握组织内部的数据质量状况的“全景图”，识别高质量数据使之能更高效地对外交易，定位低质量的数据并制定相应的质量提升方案，降低由数据质量问题带来的负面影响。数据质量评估的价值有以下几点：（1）监管并提升企业数据质量。通过全面的数据质量评估，实现公司数据质量情况的全方位把握和持续监管。一方面，可以识别企业内部的高质量数据，更高效地将高质量数据对外进行交易。另一方面，对于低质量的数据，可以快速定位数据质量问题，并给出相应质量提升方案和实施流程，提升整理数据治理水平，降低由数据问题带来的风险。（2）提高决策质量。通过数据质量评估，从完整性、准确性和一致性等维度去改善企业内部数据的整体质量。以高质量的数据为基础支撑，提升分析结果的准确性，保障企业决策基于准确和完整的信息，提高企业决策效能，有力支撑企业运营。（3）提升数据资产价值。数据质量评估为数据治理提供依据和技术支持，为数据价值评估和数据资源入表等提供必要基础。根据数据质量评估结果，分析数据治理过程中存在的不足，并提出相应的改进措施，完善数据收集、处理和存储等操作流程。

数据资产化实践指南（79页）