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基于FISM-ANP新零售数据质量评价体系研究

【摘要】目的新零售利用数据的优势，充分挖掘其丰富的商业价值，以利用数据资产实现商业利益最

大化。而数据质量的优劣是挖掘有实用价值的信息的关键所在。为了推动数据质量系统评估与规范化管理，

需要建立相应的新零售数据质量评价指标体系。方法本文以新零售和数据质量等相关概念为基础，通过国

内外文献梳理，借鉴已有的数据质量评价体系，最终以数据固有质量、用户适用度、数据监管水平和数据技

术水平4个数据质量评价维度和18个二级数据质量评价指标。通过模糊解释结构模型确定评价指标因素之

间的存在的直接与间接关系，将得到的关系作为网络层次分析的网络结构的输入，最终构建评价指标体系。

结论在新零售数据质量评价体系中，数据准确性是决定新零售数据质量的关键因素。此外，在整体数据质

量评估中，用户适用度是新零售数据质量的重要维度，因此在数据业务发展成熟阶段，应该专注于提升用户

适用度。

【关键词】新零售数据；质量评价；模糊解释结构模型；网络层次分析

【基金项目】北方民族大学研究生创新项目“大数据背景下新零售行业数据质量评价模型的建立及实证

研究”（YCX22090）

【收稿日期】2023年10月20日【出刊日期】2023年12月28日【DOI】10.12208/j.jmba

ResearchontheevaluationsystemofdataqualityinnewretailbasedonFISM-ANP

【Abstract】ObjectiveNewretailleveragestheadvantagesofdatatofullyexploreitsrichcommercialvalue

andmaximizebusinessbenefitsthroughtheutilizationofdataassets.Thequalityofdataiscrucialinextractinguseful

andvaluableinformation.Topromotetheevaluationandstandardizedmanagementofdataqualitysystems,itis

necessarytoestablishacorrespondingevaluationindexsystemfordataqualityinnewretail.MethodBasedonthe

conceptsofnewretailanddataquality,thispaperconductsareviewofdomesticandforeignliteratureandreferences

existingdataqualityevaluationsystems.Ultimately,itidentifiesfourdimensionsofdataqualityevaluation,including

intrinsicdataquality,userapplicability,datagovernancelevel,anddatatechnologylevel,alongwith18secondary

dataqualityevaluationindicators.Thefuzzyinterpretivestructuralmodelisusedtodeterminethedirectandindirect

relationshipsbetweentheevaluationindicatorfactors.Theserelationshipsarethenusedasinputsforthenetwork

structureoftheanalytichierarchyprocesstoconstructtheevaluationindexsystem.ConclusionIntheevaluation

systemfordataqualityinnewretail,dataaccuracyisi