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AI 智能解析：DQ 是什么
本工具是一款高效的 DQ概念智能解析器， 支持 通用定义 数据治理 金融风控 等多场景下的 DQ (Data Quality) 含义分析。 通过智能算法结合上下文，为您精准解答 "DQ是什么"， 帮助您深入理解数据质量的核心维度与评估指标。
数据质量 (DQ) 核心要素
准确性
数据是否准确反映了现实世界或业务事实，是否存在错误或偏差。
完整性
数据是否存在缺失值、空值，是否涵盖了所有必要的业务维度。
一致性
数据在不同系统、不同时间点是否保持逻辑一致，无冲突。
及时性
数据是否在需要的时间范围内可用，能否支持实时的业务决策。
常见问题
DQ 具体指什么？
DQ 是 Data Quality 的缩写，指数据的适用性，即数据是否满足特定使用场景的要求。
如何评估 DQ？
通常通过定义具体的质量规则和指标，对数据进行扫描和计算，生成质量评分报告。