设计质量度量
为确保设计质量标准稳定，从信息架构的四个角度（数据资产目录、数据标准、数据模型、数据分布）进行综合评估，其范围覆盖度量期间内已通过IA-SAG评审发布的所有数据资产。当实际业务有例外场景时，可向IA-SAG专业评审团申请仲裁，若评审通过，则可采用白名单的方式进行管理。
（1）数据资产目录
1）业务对象需有明确、唯一的数据Owner，并对该业务对象全流程端到端质量负责，如是否有定义数据质量目标、是否有数据质量工作规划等。
2）业务对象的元数据质量，如数据分类是否完整、业务定义是否准确、数据管家是否有效等。3）资产目录完整性。
（2）数据标准
1）数据标准元数据质量，如数据标准是否唯一、业务用途及定义是否准确、各责任主体是否有效等。
2）所有业务对象应准确关联数据标准。
3）数据标准在IT系统及其对应的业务流程中应得到应用和遵从。
（3）数据模型
1）开发概念模型和逻辑模型，并通过IA-SAG评审。
2）物理数据模型设计应遵从逻辑数据模型设计，数据库中物理表的落地应遵循物理模型。
（4）数据分布
1）已认证数据源，并通过IA-SAG评审。
2）交易侧完整的信息链和数据流，并通过IA-SAG评审。
3）交易侧业务资产、数据湖、主题联接、数据服务、自助分析之间完整准确的血缘关系。
（5）设计质量打分模型
执行质量度量
执行质量度量主要是从数据质量六性（一致性、完整性、及时性、唯一性、有效性、准确性）评估数据内容的清洁度，涉及三个要素：客户关注重要性、法律财务风险性、业务流程战略性。业务领域也可根据阶段性的管理重点和诉求调整评估的要素。
- 客户关注重要性：给客户运营带来直接影响的数据的客户关注重要性就高，如合同、PO、验收标准、开票数据等。
- 法律财务风险性：与法律、财务的关联性强，一旦发生质量问题，会触犯法律或带来相关财务损失，那么该数据的法律财务风险性就高，如收入、成本等数据。
- 业务流程战略性：数据所产生的业务流程如果是公司核心交易流程（如LTC流程或战略地位高的流程（如IPD流程），那么数据的业务流程战略性普遍会得到较高关注；如果是相关支撑或使能流程（如变革流程、IT开发流程等），那么数据的业务流程战略性相对较弱。
1. 确定度量指标
与度量对象一样，数据质量度量指标也往往来源于日常监控的数据质量规则，将业务属性层主规则通过叠加公式变成业务对象层度量指标。
数据质量规则的设计应让相关业务人员参与，以满足业务的使用场景。但当某些业务场景的规则不够清晰，或当前的技术手段无法较为准确地识别异常数据时，这类数据质量规则往往只能用于警示，不建议纳入度量。例如数据标准的唯一性规则，通过判断数据标准被业务属性的引用次数来定义。当某数据标准被引用次数少于10次时，我们认为这类数据标准可能存在冗余的风险，但不能完全确定为异常数据。此类规则若纳入度量考核，后续需投入大量的人工核对成本。其次，数据质量规则应可支撑持续度量。例如某些完整性的数据质量规则，可设置必填项，一次性解决其数据质量问题，此类数据质量规则不建议纳入数据质量度量。
数据质量指标同时参考5项原则进行设置。严重的数据，需重点考虑设计度量指标。
- 成本效益原则：运作成熟且质量较高的数据，或度量成本很高但预期改进很少的数据，可以考虑简化度量指标或不度量。
- 明确性原则：指标设计清晰、可衡量。
- 分层分级原则：可根据不同层级的管理诉求，设计分层分级的指标。
- 持续度量原则：一次性就可解决问题的数据不需要度量。
一个业务对象下有如此多的数据质量规则，如何叠加形成数据质量度量指标呢？对于叠加公式，我们建议使用以下计算规则。
1）逻辑实体数据质量度量指标=∑属性数据质量异常数量/∑属性数据总量，我们称之为数据格面积算法。
2）业务对象数据质量度量综合指标=Average（逻辑实体数据质量度量指标）。
不直接在业务对象层采用数据格面积算法，是为了避免重要的错误数据被“淹没”。我们以业务对象“采购PO”中的逻辑实体“PO头信息”和“PO行信息”为示例进行阐述。
1）每年“PO头信息”的数据量大概为“PO行信息”的数据量的1/100。
2）“PO头信息”中业务属性“汇率类型”异常率为50%，即100个PO头信息中有50个汇率类型错误。“PO行信息”中业务属性“品类”异常率为10%，即10 000个PO行信息中，有1000个“品类”信息。
3）若我们在业务对象层级采用数据格面积算法作为其度量指标，则业务对象综合数据质量异常率为：（50 + 1000）/（100 + 10 000）≈10.4%。这就基本忽略了“PO头信息”中业务属性“汇率类型”这个重要异常率。
当然企业也可根据公司自身的数据特点，制定相应的叠加公式进行综合计算。例如可以对业务对象下逻辑实体异常率进行加权平均，而权重比例可参考其数据量的差异倍数进行设置。
2. 确定数据质量衡量标准
数据质量衡量标准是指指标测评结果与用户质量诉求的关系。华为主要采用五个等级（差、中、良、优、满分）来衡量和拉通数据质量满足消费者的应用程度。
3. 执行度量
数据质量度量已流程化，因此我们可将其作为一次小型变革项目进行管理。根据度量运作机制，由公司数据管理部定期启动公司级数据质量度量。召开启动会议，明确本次数据质量度量细则，如数据质量度量目标、度量期间、度量范围、度量指标、计划进度等相关事宜，以确保数据质量度量工作有序、高效地开展，同时也确认数据质量度量结果的公正、有效。
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