如何评价研究型数据库质量

1、首先数据完整性、准确性。

2、其次看数据有效性、时效性。

3、然后看数据一致性。

4、最后依据以上指标，针对不同的信息系统做出定量的数据库质量评估。

1、技术方面：数据模型设计的质量问题、数据源存在数据质量问题、数据采集过程质量问题、数据传输过程的问题数据装载过程的问题、数据存储的质量问题；

2、业务方面：业务需求不清晰、业务需求的变更业务端数据输入不规范数据作假；

3、管理方面：认知问题，没有明确数据归口管理部门或岗位，缺乏数据认责机制，出现数据质量问题找不到负责人。缺乏数据规划、数据输入规范不统一、缺乏有效的数据质量问题处理机制、缺乏有效的数据管控机制，对历史数据质量检查、新增数据质量校验没有明确和有效的控制措施，出现数据质量问题无法考核。

数据库的完整性是指数据库中数据在逻辑上的一致性、正确性、有效性和相容性。它是衡量数据库数据质量的好坏的一种标志，是确保数据库中数据的一致性、正确性以及符合企业规则的一种思想。它使无序的数据变得条理化，是确保正确的数据被存放在正确的位置的一种手段。因此可以说数据库的完整性设计就是数据库完整性约束的设计。

数据库的完整性约束可以通过DBMS或应用程序来实现，可以基于DBMS的完整性约束作为模式的一部分存入数据库中。通过DBMS的方式实现的数据库完整性，并按照数据库设计步骤进行设计，而由应用软件实现的数据库完整性则会纳入应用软件的设计。