数据本身的数据质量 数据的真实性： 数据必须真实准确的反映实际发生的业务。 数据的完备性： 数据的完备性是说数据是充分的，任何有关操作的数据都没有被遗漏。 数据的自治性 数据并不是孤立存在的，数据之间往往存在着各种各样的约束，这种约束描述了数据的关联关系。数据必须能够满足这种数据之间的关联关系，而不能够相互矛盾。 数据的真实性、完备性、自洽性是数据本身应具有的属性，称为数据的绝对质量，是保证数据质量的基础。除了数据的绝对质量外，还有我们在利用和存贮数据的过程中所产生的数据质量，包括使用质量、存贮质量和传输质量，称之为过程质量。

数据治理子系统的建设为数据治理工作提供强有力的系统支撑。本期规范建设目标是以元数据为驱动，建立省大数据平台完整的数据治理体系。从组织架构、系统功能等方面增强数据宏观管控，并实现精细化管理，具体包括：  数据治理组织架构管理：定义数据治理所需人员组织上的岗位和职责，从管理角度支撑数据治理工作的落地和执行。  数据标准管理：建立企业级省大数据平台数据标准体系，并制定数据标准运维管控制度和流程。  元数据管理：降低元数据使用难度、提升用户体验，使大数据平台各类用户均能参与到元数据运营维护当中。  数据质量管理：为内、外部用户提供平台化的数据质量监控；通过扩充和优化公共规则库、保证数据的完整性、一致性、准确性、及时性、合法性，提升用户使用感知；并提供数据质量应用满足个性化需求。  数据资产管理：重点建设从规划、注册、运维到注销的全流程管理体系，使数据资产管理系统化、可视化。  数据安全管理：建立体系化的数据安全管控策略，通过用户安全管理、数据安全管理实现全方位数据安全管控机制，通过技术手段与管理措施相结合的方式落实数据安全，做到事前可管、事中可控、事后可查。

通用数据质量控制系统数据库表设计

元数据及数据质量介绍.pptx

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空间数据质量控制;CONTENTS;01;空间数据质量;;逻辑一致性检查的内容;02;;03;;土地利用总体规划数据库质量检查的方法;（2）数学基础正确性检查;（3）编号唯一性、代码一致性检查;（4）拓扑检查; （5）拓扑修改; （6）数据取值一致性检查;谢谢聆听

空间数据质量问题来源;CONTENTS;01;空间数据质量;位置精度;逻辑一致性;完整性;02;主要包括以下几个方面： （1）空间现象自身存在的不确定性 空间现象自身存在的不确定性包括空间特征和空间过程在空间、属性和时间上的不确定性。空间现象在空间上的不确定性表现为空间位置分布上的不确定变化；在属性上的不确定性表现为属性类型划分的多样性，非数值型属性值表达的不精确性等；在时间上的不确定性表现为其在发生时间段上的移动性。;（2）空间现象的表达 数据采集中的测量方法以及???测精度的选择等受到人类自身认识和表达的影响，会导致数据生成的误差。可以将其归纳为以下几个方面： 1）定义。在传统测绘方面，需要量测的各种变量的概念大多都有明确的定义，而在地理、地质、土壤、林业等学科中，许多概念还没有取得一致性认识。这些概念理解的不一致必然会导致空间现象表达的不确定性。 2）表达方式。实体以何种图形要素及其组合来表达取决于实体本身的地理特征以及用户的要求，因此，存在图形表达的合理性问题，不合理的表达必然导致空间现象表达的不确定性。 3）物理介质的变化。空间数据存在于不同的介质上也会引起空间现象表达的变化

从数据战略、数据治理、数据架构、数据应用、数据安全、数据质量、数据标准、数据生命周期等8大主题对精华数据治理相关知识体系、技术路线、发展规划、战略方案、落地实践、安全评估等进行了梳理及归类整理，是数据治理研究及方案规划、论坛演讲、高层汇报等必要的参考资料。