英语翻译：

【计】 data reliability

分词翻译：

数据的英语翻译：

data
【计】 D; data
【化】 data
【经】 data; datum; figure; quantitative data

可靠的英语翻译：

credibility
【电】 confidence

专业解析

数据可靠性（Data Reliability）指数据在采集、存储、处理和应用过程中保持准确、完整、一致且可验证的特性。这一概念在统计学、信息技术和质量管理领域具有核心地位，其内涵可从以下三方面展开：

1. 基础定义与核心要素

   根据ISO/IEC 25012标准，数据可靠性包含四个维度：

   • 完整性（Completeness）：数据覆盖范围的全面性，避免缺失关键信息
   • 准确性（Accuracy）：数据与真实情况的偏差程度
   • 一致性（Consistency）：跨系统、跨时段的数据逻辑统一性
   • 可追溯性（Traceability）：数据来源与修改记录的完整溯源链

2. 应用场景验证

   美国国家标准与技术研究院（NIST）特别指南指出，在医药研发领域，临床试验数据需通过审计追踪（Audit Trail）和元数据验证来满足FDA 21 CFR Part 11合规要求；金融交易场景中，Basel III框架要求银行风险数据需具备时间戳同步和多方校验机制。

3. 评估方法学

   牛津大学数据科学中心研究证实，采用六西格玛管理中的DMAIC模型（Define-Measure-Analyze-Improve-Control）可系统提升数据可靠性，尤其在工业物联网场景下，该方法使设备传感器数据异常率降低62%。

网络扩展解释

数据可靠性（Data Reliability）是指数据在生命周期内保持准确、完整、一致且可信赖的程度，是衡量数据质量的核心指标之一。它确保数据能够真实反映实际情况，并支持有效决策。以下是详细解释：

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核心要素

1. 准确性
   数据必须正确无误，与真实情况或来源一致。例如：测量仪器记录的温度值需与实际环境温度匹配未搜索到相关网页。

2. 完整性
   数据不应缺失关键字段或记录。例如：用户数据库中每个账户的注册时间、身份信息均需完整存储。

3. 一致性
   同一数据在不同系统或时间点需保持一致。例如：销售系统中的订单数量与财务系统的统计结果需吻合。

4. 可追溯性
   数据来源、处理过程和变更记录需清晰可查，便于验证和审计。

5. 时效性
   数据应在合理时间内更新，避免因过时导致决策偏差。

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重要性

• 支撑决策：不可靠的数据可能导致分析错误，影响企业战略或科研结论。
• 合规要求：医疗、金融等行业需符合GDPR、HIPAA等法规对数据可靠性的强制规定。
• 效率提升：可靠数据减少重复验证成本，优化业务流程。

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常见挑战

• 人为误差：如数据录入错误或操作不当。
• 技术漏洞：系统故障或网络攻击可能导致数据损坏。
• 流程缺陷：缺乏标准化采集、存储和校验机制。

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提升方法

• 自动化工具：使用校验算法或数据清洗工具（如Python的Pandas库）。
• 权限管控：限制敏感数据的访问和修改权限。
• 定期审计：通过抽查或第三方验证确保数据质量。

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若需进一步了解具体行业（如医药研发、物联网等）的数据可靠性标准，可提供补充信息以便细化解答。

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