Q：在运营可视环节，如何对基础数据的质量进行校验？

在数据质量校验环节，须构建完整的数据质量稽核校验机制，分别从：完整性、及时性、准确性和真实性四个方面，对系统自动采集、或者是各省公司人工上传的数据进行综合分析，并形成通报下发各省公司，以指导各公司自查自纠，规范数据上传流程、确保基础数据质量。

1. 完整性

u 接口层（基础数据）

① 目标定义：规定上报的数据指标项目是否能够100%上报。

② 方法措施：将规定上报的数据指标项目，与实际上报的数据指标项目自动对比，以检验数据的完整性。并可同时辅以其它检验方法。

u指标层（报表数据）

接口层也即基础数据做到100%完整，则指标层也即各报表数据亦可100%完整。

u 应用层（前台展示）

① 目标定义：前台页面数据展示全面，无缺失。

② 方法措施：系统实时监控，发现大屏、pc端、及MOA端某数据指标展示为空或异常时须及时告警。

2. 及时性

u 接口层（基础数据）

① 目标定义：要求上报的数据指标项目能否在规定的时限内上报。

② 方法措施：校验上报的数据文件是否在规定的时间段内上传。如果上传不及时，会及时通知问题省专立即补传，并同时在通报中下发整改通知，要求问题省专自查自纠。

u 指标层（报表数据）

① 目标定义：各报表各维度数据准时更新。

② 方法措施：明确各报表日、周、月固定更新时间，依据约定时间准时更新、并准时验证，若无法更新须有系统提示。

u 应用层（前台展示）

① 目标定义：大屏、pc端、MOA端各模块数据均及时更新。

② 方法措施：各报表日、周、月维度数据及时更新，最新数据符合逻辑，若无法更新须有系统提示。

3. 准确性

u 接口层（基础数据）

① 目标定义：数据指标结果数据及过程明细数据是否能够100%准确。

② 方法措施：可根据小时报与日报差异率分析、统计量与投诉明细量一致性分析、数据指标波动异常分析等方法校验数据的准确性。

u 指标层（报表数据）

① 目标定义：报表中各数据指标结果值一致、准确。

② 方法措施

A. 相同数据指标在不同报表是否一致

B. 明细数据与统计级数据是否一致

C. 数据指标波动异常分析

D. 预测值与实际值健康度比对检测

u应用层（前台展示）

接口层也即基础数据、以及指标层也即各报表数据做到100%准确，则应用层也即前台展示数据亦可100%准确。

4. 真实性

u 目标定义：上报的指标数据真实无误，无弄虚作假现象。

u方法措施：根据数据指标间的逻辑关系并参考行业标准算法，校验指标的真实性，确保所采集的指标数据能够真实客观反映各省实际运营情况。