数据资产新纪元：数据质量评估的WHY、WHAT、WHO、HOW

企业数据资产入表是一个涉及多个方面的复杂过程。简单来讲，数据资产入表的流程主要是数据资源的盘点、数据使用场景的分析、数据合规和确权、数据的质量和价值评估以及数据资产的列示和披露。可见，数据质量和价值评估是确保数据入表质量和可靠性的关键步骤。

中国资产评估协会在《数据资产评估指导意见》指出，数据质量评价是数据资产评估的基础。这是由于作为新型生产要素，数据质量水平直接决定数据价值和应用效果。数据质量评价为数据资产价值评估提供质量保障，并确保数据资产的价值得以最大化。如果数据质量得不到保证，数据入表将失去可信度，无法为企业和投资者提供可靠信息。

此外，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”，实现公司数据质量情况的全方位把握和持续监管，可以有效提升企业决策效能和运营管理水平。

数据质量指的是数据的一系列属性。根据《信息技术数据质量评价指标》国家标准，数据质量评价指标体系按照以下6个维度进行分析定义：

• 规范性：数据符合数据标准、数据模型、元数据、业务规则、权威参考数据或安全规范的度量；

• 完整性：包括数据元素的完整性和数据记录的完整性；

• 准确性：数据准确性的评价维度包括数据内容的正确性、数据格式的合规性、数据重复率、数据唯一性和脏数据出现率；

• 一致性：包括相同数据一致性和关联数据一致性；

• 时效性：包括基于时间段的正确性、基于时间点的及时性和时序性；

• 可访问性：数据在需要时可以获取，在设定的有效生存周期内可以使用。

数据质量评估是指对数据的质量进行系统性检查和评价的过程，通常围绕上述六个维度开展评估。通过质量评估，可以识别数据中的问题和不足，从而采取相应的措施提升数据质量，将各种影响数据交易的不利因素在数据的流通和交易过程中降到最低，实现数据交易前、数据交易中、数据交易后全过程中数据产品的质量提升和标准稳定。

《数据资产评估指导意见》第十七条额外给出了数据资产质量评估的一个指引：资产评估专业人员应当关注数据资产质量，并采取恰当方式执行数据质量评价程序或者获得数据质量的评价结果，必要时可以利用第三方专业机构出具的数据质量评价专业报告或者其他形式的数据质量评价专业意见等。

在数据要素市场中，主要参与方包括数据供方、数据商、数据交易所、数据需方、评估服务机构等主体。

其中，评估服务机构作为第三方服务机构，负责对数据资产质量等开展评估认证，并出具第三方评估报告。与数据产品质量管理相关职责包括进行数据产品质量评估，出具质量评估报告；指导数据供方、数据商进行数据产品质量整改。经过数据交易严格准入审查且具备一定资质能力的数据商可以自行或委托具有相应资质的第三方评估服务机构开展数据产品质量评估，提供数据产品质量评估报告，并为产品 质量提供背书和担保。

柏睿数据在数据治理和评测领域拥有丰富的实战经验，长期提供专业的数据治理咨询、数据标准咨询、DCMM贯标评估等服务。公司在贵州支撑了我国第一个省级的数据质量评估体系的撰写和落地工作，并成功为多个单位提供数据质量评估支撑。通过帮助企业构建数据质量管理组织、建立数据规范、确定评价指标、实施质量评价等一系列流程，为其数据资产化提供坚实保障。

数据质量评估通过梳理数据资产信息、建立质量评估指标体系、制定质量评估规则库、撰写数据资产质量评估脚本、执行数据资产质量评估、核验质量评估结果、撰写数据质量评估报告等一系列工作，完成对企业数据资产的质量评估和分析，并形成数据资产质量评估报告。

柏睿数据凭借在数据要素领域标准建设的领先优势和数据治理项目经验，研发了数据质量评测一体机，致力于为企业提供高效、准确的数据质量评估解决方案。一体机将“数据质量评价系统”软件和配套服务硬件打包一体化交付。该产品技术架构完全自主开发，符合信创标准，支持麒麟、统信、鲲鹏、海光等国产软硬件平台。通过预装规则全部遵照国标数据质量检测标准，支持规则扩充和手动调整，能够为企业提供全面、精准的数据质量评估服务。