GBT 25000.12-2017 系统与软件工程 系统与软件质量要求和评价（SQuaRE） 第12部分：数据质量模型

GBT 25000.12-2017 数据质量模型常见问题解答

GBT 25000.12-2017 是一项关于系统与软件质量的标准，特别关注数据质量模型。以下是围绕这一标准的常见问题及其详细解答。

1. GBT 25000.12-2017 的主要目的是什么？

GBT 25000.12-2017 的主要目的是为系统与软件的数据质量提供一个通用的质量模型，帮助组织评估和改进其数据质量。通过这一标准，可以确保数据在完整性、一致性、准确性等方面达到预期要求。

2. 数据质量模型的核心组成部分有哪些？

数据质量模型的核心组成部分包括以下六个维度：

• 功能性: 数据是否满足功能需求。
• 可靠性: 数据在各种条件下的稳定性和持久性。
• 可用性: 数据是否易于获取和使用。
• 安全性: 数据是否受到适当保护，防止未经授权的访问。
• 可维护性: 数据是否容易进行更新和管理。
• 兼容性: 数据与其他系统的兼容性如何。

3. 如何评估数据质量？

评估数据质量需要根据上述六个维度制定详细的评估指标，并结合实际应用场景进行测试。例如，可以通过数据验证工具检查数据的完整性，或者通过用户反馈了解数据的可用性。

4. 数据质量与系统性能的关系是什么？

数据质量直接影响系统的整体性能。高质量的数据能够提高系统的运行效率、减少错误率并提升用户体验。反之，低质量的数据可能导致系统崩溃或决策失误。

5. GBT 25000.12-2017 是否适用于所有行业？

是的，该标准适用于几乎所有行业，包括金融、医疗、制造等。尽管不同行业的具体需求可能有所不同，但数据质量的基本原则和评估方法具有普遍适用性。

6. 如何确保数据的一致性？

为了确保数据的一致性，可以采取以下措施：

• 建立统一的数据标准和规范。
• 定期对数据进行审核和校验。
• 使用自动化工具监控数据变化。

7. 数据质量模型是否需要定期更新？

是的，数据质量模型需要根据技术发展和业务需求的变化定期更新。组织应保持对最新标准的关注，并适时调整自身的数据质量管理策略。

8. 数据质量的改进可以从哪些方面入手？

数据质量的改进可以从以下几个方面入手：

• 加强数据采集和存储过程中的控制。
• 引入先进的数据分析工具和技术。
• 培训员工提高数据意识和技能。

9. GBT 25000.12-2017 是否强制执行？

GBT 25000.12-2017 是推荐性国家标准，不是强制性的。然而，在许多行业中，采用这一标准可以帮助企业提高竞争力和客户满意度。

10. 如何开始实施 GBT 25000.12-2017？

实施该标准的第一步是成立专门的团队，负责数据质量的规划和管理。接下来，制定详细的评估计划，并逐步将标准应用于实际工作中。同时，定期审查和优化流程以确保持续改进。