这是什么
数据质量管理贯穿数据采集、处理和更新维护全过程。通过输入输出校验、阈值检查、差异提示等措施减少错误，及时更新数据，并持续保持数据的完整性、一致性、唯一性、准确性和及时性。
它有什么用
解决的核心问题
彻底解决传感器漂移、线路乱码干扰引入极端野值，避免因输入错误导致空调误联动机组烧毁的恶性事故。
带来的综合价值
量化质控指标达到85%高标准，为能效精细计算、设备故障诊断及精准计费提供高精度数据保障。
怎么得分
设置 4 个独立款项，累计总分不超过 4 分。
| 款项 | 要求与评定方法 | 分值 |
|---|---|---|
| 第 1 款 | 采取数据输入校验、数据输出校验、数据阈值、差异提示、系统自动校验等预防措施，防止错误数据产生。 数据采集与处理环节各至少采取一项预防措施。 | 1 分 |
| 第 2 款 | 定期更新和维护数据资源，控制数据质量。 | 1 分 |
| 第 3 款 | 数据具有完整性、一致性、唯一性，所有记录、字段保持完整，在数据处理过程中保持一致，避免数据重复。 数据完整性、一致性和唯一性均达到85%。 | 1 分 |
| 第 4 款 | 数据具有准确性和及时性，所有记录、字段在数据处理过程中保持正确，并在设定的更新频度内及时更新。 数据准确性和及时性均达到85%。 | 1 分 |
需要什么材料
明确输入和输出校验、阈值、差异提示及自动或人工复核措施，列出数据更新周期、责任方和异常处理流程。
运行评价说明完整性、一致性、唯一性、准确性和及时性的核查方法、数据范围、统计依据与结果，并附可核对的数据样例。
运行评价提供数据定期更新、校验触发、异常修正及复核记录，说明控制措施在实际平台中的执行情况。
与哪些智慧建筑系统相关
依据《智慧建筑评价标准》图 2.1.1，标出本条在系统架构上可能相关的模块。
智慧应用
基础设施管理
安全与防灾
能源与资源
环境与健康
服务与管理
智慧建筑大脑
主题集市
数据挖掘与应用
智慧建筑数字化平台
资源库
智慧城市数据
信息基础设施
数据基础设施
通信基础设施
智能感知
标准依据
条文说明
在数据采集与处理环节，应采取预防措施控制数据质量。例如，在数据采集环节，严格控制手工输入源数据，对批量导入的源数据进行校验，或将采集到的数据信息通过输入校验、设定数据阈值、系统自动校验或人工复核校验等预防性措施，防止错误数据的产生；在数据处理环节，采取数据输出校验、数据一致性校验、系统自动校验、差异提示等控制措施，对输入的错误数据进行监测来验证数据的完整性、一致性和准确性等。在数据采集与处理环节中应各至少采取上述一项技术措施，本条第1款可得分。通过定期更新和维护数据资源，可有效提升数据质量。
数据完整性表示信息的完整程度，数据完整性的计算方法为：（数据集中所有满足条件的数据量/数据集中记录总数）×100%；数据一致性表示数据结构要素属性和它们之间的相互关系符合逻辑规则的程度，数据一致性的计算方法为：（数据集中所有符合逻辑规则的数据量/数据集中记录总数）×100%；数据唯一性用于识别和度量重复数据、冗余数据，数据唯一性的计算方法为：（数据集中无重复数据的数据量/数据集中记录总数）×100%。数据完整性、一致性、唯一性均达到85%时，本条第3款可得分。
数据准确性表示数据与客观世界的符合程度，数据准确性的计算方法为：（数据集中正确的数据量/数据集中记录总数）×100%；数据及时性主要考察数据的时间特性对应用的满足程度，数据及时性的计算方法为：（数据集中尚未失效的数据量/数据集中记录总数）×100%。数据准确性、及时性均达到85%时，本条第4款可得分。