DB31T 1523-2024 公共数据质量评价要求

DB31/T 1523-2024《公共数据质量评价要求》是上海市地方标准，为确保公共数据的准确性、完整性、一致性、及时性和可用性提供了指导。以下将对其中的重要条文进行详细解读。

数据准确性

标准指出，数据准确性是指数据值与实际情况相符的程度。具体而言，数据准确性评估应包括但不限于以下几个方面：

- 验证机制：建立有效的数据验证机制，确保在数据采集、传输和存储过程中不发生错误。

- 错误检测：采用适当的错误检测技术，如校验码、冗余数据等，以识别并纠正可能存在的错误。

- 数据清洗：定期进行数据清洗工作，去除或修正不符合逻辑的数据记录。

数据完整性

数据完整性指的是数据集应包含所有必要的信息，并且没有缺失部分。为了保证数据完整性，标准建议采取以下措施：

- 字段填充率：对于每个数据项，设定最低的非空比例标准。

- 关联检查：检查不同数据表之间的关系是否正确无误。

- 备份恢复：制定详细的备份计划及恢复策略，防止因系统故障导致的数据丢失。

数据一致性

数据一致性要求同一数据源中的信息保持一致。为此，需要做到：

- 命名规范：统一各业务系统的命名规则，避免歧义。

- 更新同步：当某处数据发生变化时，应及时更新其他相关联的部分。

- 审计追踪：记录每次修改的时间、原因以及操作人员信息，便于后续核查。

数据及时性

数据及时性强调的是数据获取的速度和频率。标准提出：

- 采集周期：根据不同类型的数据确定合理的采集间隔。

- 延迟控制：设定明确的响应时限，超过规定时间未完成任务视为延误。

- 监控预警：设置自动化的监测系统，一旦发现异常情况立即发出警报。

数据可用性

最后，数据可用性关乎用户能否方便地访问所需资料。这包括：

- 接口开放：提供标准化的API接口供外部调用。

- 文档说明：编写详尽的技术文档，解释如何使用这些资源。

- 培训支持：组织定期的技术培训课程，帮助使用者更好地理解和利用公共数据。

以上是对DB31/T 1523-2024《公共数据质量评价要求》中部分内容的重点解析。遵循此标准不仅有助于提高公共数据的质量，还能促进政府服务效率和服务水平的整体提升。