ГОСТ Р 72663-2026 (ИСО/МЭК 25024:2015). Национальный стандарт Российской Федерации. Системная и программная инженерия. Требования и оценка качества систем и программного обеспечения (SQuaRE). Измерение качества данных

(утв. и введен в действие Приказом Росстандарта от 13.05.2026 № 481-ст)

1 августа 2026 года

Предисловие

1 ПОДГОТОВЛЕН Ассоциацией по сертификации «Русский Регистр» на основе собственного перевода на русский язык англоязычной версии стандарта, указанного в пункте 4

2 ВНЕСЕН Техническим комитетом по стандартизации ТК 164 «Искусственный интеллект»

3 УТВЕРЖДЕН И ВВЕДЕН В ДЕЙСТВИЕ Приказом Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии от 13 мая 2026 г. № 481-ст

4 Настоящий стандарт является модифицированным по отношению к международному стандарту ИСО/МЭК 25024:2015 «Системная и программная инженерия. Требования и оценка качества систем и программного обеспечения (SQuaRE). Измерение качества данных» [ISO/IEC 25024:2015 «Systems and software engineering — Systems and software Quality Requirements and Evaluation (SQuaRE) — Measurement of data quality», MOD] путем изменения отдельных фраз (слов, значений, показателей, ссылок), которые выделены в тексте курсивом, а также путем изменения его структуры для приведения в соответствие с правилами, установленными в ГОСТ 1.5 (подразделы 4.2 и 4.3).

Внесение указанных технических отклонений направлено на учет особенностей национальной стандартизации.

Сведения о соответствии ссылочных национальных стандартов международным стандартам, использованным в качестве ссылочных в примененном международном стандарте, приведены в дополнительном приложении ДА.

Сопоставление структуры настоящего стандарта со структурой указанного международного стандарта приведено в дополнительном приложении ДБ

5 ВВЕДЕН ВПЕРВЫЕ

Правила применения настоящего стандарта установлены в статье 26 Федерального закона от 29 июня 2015 г. № 162-ФЗ «О стандартизации в Российской Федерации». Информация об изменениях к настоящему стандарту публикуется в ежегодном (по состоянию на 1 января текущего года) информационном указателе «Национальные стандарты», а официальный текст изменений и поправок — в ежемесячном информационном указателе «Национальные стандарты». В случае пересмотра (замены) или отмены настоящего стандарта соответствующее уведомление будет опубликовано в ближайшем выпуске ежемесячного информационного указателя «Национальные стандарты». Соответствующая информация, уведомление и тексты размещаются также в информационной системе общего пользования — на официальном сайте Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии в сети Интернет (www.rst.gov.ru)

Введение

Настоящий стандарт является частью комплекса стандартов SQuaRE. Он содержит набор показателей качества (ПК) данных, которые могут использоваться для измерения и оценки качества данных со ссылкой на другие стандарты комплекса SQuaRE (см. [1]).

Набор ПК данных в настоящем стандарте выбран на основе их практической ценности. Данный набор не является исчерпывающим, и пользователям настоящего стандарта рекомендуется уточнить его при необходимости.

Настоящий стандарт является частью комплекса стандартов SQuaRE. Аспектом перечисленных далее стандартов является «Измерение качества»:

• ГОСТ Р ИСО/МЭК 25020 - «Основные принципы измерения качества» — предоставляет эталонную модель и руководство по измерению характеристик качества, определенных в стандартах на модель качества;
• ГОСТ Р ИСО/МЭК 25021 - «Элементы показателя качества» — предоставляет формат элементов ПК и некоторые наборы рекомендуемых базовых и производных параметров, которые могут быть использованы для построения ПК систем и программного обеспечения;
• ГОСТ Р ИСО/МЭК 25022 - «Измерение качества при использовании» — предоставляет набор параметров и соответствующих измерительных функций для характеристик модели качества при использовании, определенной в ГОСТ Р ИСО/МЭК 25010;
• ГОСТ Р ИСО/МЭК 25023 - «Измерения качества систем и программной продукции» — предоставляет набор параметров и соответствующих измерительных функций для характеристик модели качества систем и программной продукции, определенной в ГОСТ Р ИСО/МЭК 25010;
• ГОСТ Р 72663 (ИСО/МЭК 25024:2015) — «Измерение качества данных» — предоставляет набор параметров и соответствующих измерительных функций для характеристик модели качества данных (см. [1]).

На рисунке 1 показана взаимосвязь между настоящим стандартом и другими стандартами на измерение качества, входящими в комплекс стандартов SQuaRE.

Комплекс SQuaRE включает следующие аспекты:

• «Управление качеством» (стандарты, имеющие степень соответствия ИСО/МЭК 2500n). Стандарты определяют общие модели, термины и определения, используемые всеми стандартами комплекса SQuaRE. Ссылки, используемые в комплексе стандартов SQuaRE, и высокоуровневые практические предложения по применению соответствующих стандартов в случаях конкретных приложений представлены для удобства потребителей. В данных стандартах также представлены требования и методические материалы по поддерживающей функции, отвечающей за управление требованиями к программной продукции, спецификацию и оценку;
• «Модель качества» (стандарты, имеющие степень соответствия ИСО/МЭК 2501n). Стандарты представляют детализированные модели качества программного обеспечения, качества при использовании и качества данных. Кроме того, в них представлено практическое руководство по использованию модели качества;
• «Измерение качества» (стандарты, имеющие степень соответствия ИСО/МЭК 2502n). Стандарты включают в себя эталонную модель измерения качества программной продукции, математические определения ПК и практическое руководство по их использованию. В данных стандартах представлены показатели внутреннего качества программного обеспечения, показатели внешнего качества программного обеспечения и качества при использовании. Кроме того, определены и представлены элементы показателей качества (ЭПК), формирующие основу для вышеперечисленных показателей;
• «Требования к качеству» (стандарты, имеющие степень соответствия ИСО/МЭК 2503n). Стандарты помогают задать требования к качеству. Такие требования к качеству могут использоваться в процессе формирования требований к качеству, при сборе информации перед разработкой программной продукции или как исходные данные для процесса оценки. Процесс определения требований отнесен к техническим процессам, определенным в ГОСТ Р 57193;
• «Оценка качества» (стандарты, имеющие степень соответствия ИСО/МЭК 2504n). Стандарты формулируют требования, рекомендации и методические материалы для оценки программного продукта, выполняемой как независимыми оценщиками, так и приобретателями или разработчиками. Кроме того, в данных стандартах представлена поддержка документирования измерения как модуля оценки.

Настоящий стандарт не содержит полного перечня ПК, относящихся к данным, определяемым в течение жизненного цикла данных. Пользователь также может определить другие ПК в зависимости от применяемой технологии. Несмотря на то, что ряд ПК, включенных в настоящий стандарт, не был проверен эмпирическим путем, а некоторые из показателей пока что не основаны на передовых практиках, применяемых в отрасли, настоящий стандарт по-прежнему предоставляет хорошую базу и возможность для улучшения ПК данных.

Настоящий стандарт содержит следующие положения:

• базовый набор ПК данных для каждой характеристики;
• базовый набор целевых объектов, к которым применяются ПК в течение жизненного цикла данных;
• объяснение того, как применять ПК данных;
• руководство для организаций, определяющих свои собственные показатели для требований и оценки качества данных.

В качестве справочных приложений в настоящий стандарт включены сводные таблицы ЭПК, определенных в настоящем стандарте (см. таблицы A.1 - A.12), таблицы ПК, связанных с каждым элементом измерения качества и целевым объектом (см. таблицы B.1 и B.2), аспекты конкретных элементов измерения качества (см. приложение C), перечень показателей качества в алфавитном порядке (см. приложение D) и таблица ПК, сгруппированных по характеристикам и целевым объектам (см. приложение E).

1 Область применения

Настоящий стандарт устанавливает ПК данных для количественной оценки качества данных в терминах характеристик, определенных в [1].

Настоящий стандарт не определяет диапазоны значений этих ПК для определения уровней или классов, поскольку эти значения определяются для каждой системы в силу ее специфики в зависимости от контекста системы и потребностей пользователей.

Настоящий стандарт можно применять в отношении любого вида данных, хранящихся в структурированном формате в компьютерной системе, используемой для любых видов приложений.

Настоящий стандарт предназначен для использования лицами, которым необходимо разрабатывать и/или использовать показатели качества данных при выполнении своих обязанностей:

• приобретателем (лицо или организация, которая приобретает или получает данные у поставщика);
• оценщиком (лицо или организация, выполняющая оценку, которой может быть, например, испытательная лаборатория, отдел качества организации, правительственная организация или пользователь);
• разработчиком (физическое лицо или организация, которые осуществляют опытно-конструкторские работы, включая требования, анализ, проектирование, реализацию и тестирование данных в течение жизненного цикла данных);
• специалистом по сопровождению (физическое лицо или организация, осуществляющие эксплуатацию и обслуживание данных);
• поставщиком (физическое лицо или организация, заключающие с приобретателем договор на поставку данных или услуг согласно условиям договора);
• пользователем (физическое лицо или организация, использующие данные для выполнения определенной функции);
• менеджером по качеству (физическое лицо или организация, проводящие систематическую проверку данных);
• владельцем (физическое лицо или организация, которая берет на себя ответственность за управление данными и их финансовую ценность, имея юридические полномочия и обязанность установить для них порядок оценки, сбора, доступа, распространения, хранения, безопасности и удаления).

Настоящий стандарт учитывает широкий спектр данных целевых объектов.

Настоящий стандарт может применяться во многих типах информационных систем, таких как:

• традиционная информационная система;
• хранилище данных;
• распределенная информационная система;
• кооперативная информационная система;
• интернет-пространство.

Область применения не включает:

• представление знаний;
• методы сбора сведений из массивов данных;
• статистическая значимость для произвольной выборки.

2 Нормативные ссылки

В настоящем стандарте использованы нормативные ссылки на следующие стандарты:

ГОСТ 8.417 Государственная система обеспечения единства измерений. Единицы величин

ГОСТ Р 57100 Системная и программная инженерия. Описание архитектуры

ГОСТ Р ИСО/МЭК 25000 Системная и программная инженерия. Требования и оценка качества систем и программных средств (SQuaRE). Руководство

ГОСТ Р ИСО/МЭК 25010 Информационные технологии. Системная и программная инженерия. Требования и оценка качества систем и программных средств (SQuaRE). Модели качества систем и программных продуктов

ГОСТ Р ИСО/МЭК 25021-2014 Информационные технологии. Системная и программная инженерия. Требования и оценка качества систем и программного обеспечения (SQuaRE). Элементы показателя качества

ГОСТ Р ИСО/МЭК 25022 Системная и программная инженерия. Требования и оценка качества систем и программного обеспечения (SQuaRE). Измерение качества при использовании

ГОСТ Р ИСО/МЭК 25023 Системная и программная инженерия. Требования и оценка качества систем и программной продукции (SQuaRE). Измерения качества системы и программной продукции

Примечание — При пользовании настоящим стандартом целесообразно проверить действие ссылочных стандартов в информационной системе общего пользования — на официальном сайте Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии в сети Интернет или по ежегодному информационному указателю «Национальные стандарты», который опубликован по состоянию на 1 января текущего года, и по выпускам ежемесячного информационного указателя «Национальные стандарты» за текущий год. Если заменен ссылочный стандарт, на который дана недатированная ссылка, то рекомендуется использовать действующую версию этого стандарта с учетом всех внесенных в данную версию изменений. Если заменен ссылочный стандарт, на который дана датированная ссылка, то рекомендуется использовать версию этого стандарта с указанным выше годом утверждения (принятия). Если после утверждения настоящего стандарта в ссылочный стандарт, на который дана датированная ссылка, внесено изменение, затрагивающее положение, на которое дана ссылка, то это положение рекомендуется применять без учета данного изменения. Если ссылочный стандарт отменен без замены, то положение, в котором дана ссылка на него, рекомендуется применять в части, не затрагивающей эту ссылку.

3 Термины и определения

В настоящем стандарте применены термины по ГОСТ Р ИСО/МЭК 25000, ГОСТ Р ИСО/МЭК 25010, а также следующие термины с соответствующими определениями.

3.1

архитектура (системы) (architecture «system»): Основные понятия или существенные свойства системы в окружающей среде и связанных процессах жизненного цикла системы, воплощенные в ее элементах, отношениях и конкретных принципах ее разработки, эксплуатации, сопровождения, модернизации и развития. [ГОСТ Р 57100-2025, пункт 3.1]

Примечания

1 В настоящем стандарте термин «архитектура» означает «архитектура данных», конкретный взгляд на архитектуру, являющуюся рабочим продуктом, рассматриваемым как выражение перспективы конкретной системы, которая касается данных. Архитектура данных включает в себя такие элементы архитектуры, как контекстная схема, концептуальная, логическая, физическая модели данных, словарь данных и документы. На практике архитектура данных и моделирование данных с самого начала программной инженерии имеют множество уровней, таких как внешняя модель (представление), концептуальная и физическая (см. [2]).

2 Термин «окружающая среда» используется в ГОСТ Р 57100 для обозначения (системного) контекста, определяющего условия и обстоятельства всех воздействий на систему, которые включают развитие, технологические, деловые, операционные, организационные, политические, экономические, юридические, нормативные, экологические и социальные воздействия [в настоящем стандарте — контекст (системный), в котором применяются модели данных, может быть представлен контекстной схемой].

3.2

данные (data): Предоставление информации в формальном виде, пригодном для передачи, интерпретации или обработки людьми или компьютерами. [ГОСТ 33707-2016, статья 4.259]

3.3

единица информации (information item): Отдельно идентифицируемый объем информации, который производится, сохраняется и поставляется для использования человеком. [ГОСТ Р 56713-2015, пункт 5.11]

Примечания

1 Синонимом является термин «информационный продукт».

2 Единица информации может быть произведена в нескольких версиях во время жизненного цикла проекта.

3.4

запись данных (data record): Набор связанных элементов данных, рассматриваемых как единое целое. [ГОСТ Р 71687-2024, пункт 3.1.7]

3.5

значение данных (data value): Содержание элемента данных. Примечания 1 С «внутренней» точки зрения качество данных относится к самим данным, таким как значения предметной области и возможные ограничения. 2 Номер или категория, присвоенная атрибуту целевого объекта путем проведения измерения. [Адаптировано из ГОСТ Р 71686-2024, пункт 3.1.7]

3.6

информационная система (information system): Система, организующая обработку информации о предметной области и ее хранение. [ГОСТ 33707-2016, статья 4.452]

3.7

информация (information): Сведения, относящиеся к таким объектам, как факты, события, вещи, процессы или идеи, включая концепты, имеющие конкретный смысл в рамках определенного контекста. [ГОСТ ISO 22745-2-2017, статья 14.1]

3.8 компьютерная система (computer system): Система, содержащая один или несколько компонентов и элементов, таких как компьютеры (аппаратные средства), связанное с ними программное обеспечение и данные.

3.9 контекстная схема (contextual schema): Формальное описание границ контекста использования, в котором применяются модели данных.

Примечание — Это высокоуровневое описание информационных потребностей бизнеса. Оно является более общим, чем концептуальная модель, поскольку включает целостное видение (системного) контекста архитектуры.

3.10 кортеж (tuple): Набор полей или элементов данных.

Примечание — Кортеж может использоваться вместо записи.

3.11 метаданные (metadata): Данные, которые описывают другие данные.

Примечание — См. [1], пункт 4.13.

3.12 модель данных (data model): Графическое и текстовое представление анализа, определяющего данные, необходимые организации для достижения ее главной цели, функций, задач и стратегий, а также для управления и оценки деятельности организации.

Примечания

1 Принято различать концептуальную модель (модель концепций, относящихся к какому-либо начинанию), логическую и физическую, когда данные представляются на разных уровнях абстракции: от высокого до низкого.

2 Формальное описание границ контекста использования, в котором применяются модели данных, называется контекстной схемой.

3 Модель данных идентифицирует сущностные объекты, области (атрибуты) и отношения (ассоциации) с другими данными и обеспечивает концептуальное представление данных и отношений между ними.

3.13

модель качества данных (data quality model): Заданный набор характеристик, который обеспечивает основу для определения требований к качеству и оценки качества данных. [Адаптировано из ГОСТ Р 71484.1-2024, статья 3.7]

3.14

основные данные (master data): Данные, которыми владеет организация и которые описывают независимые и основополагающие для этой организации объекты, на которые следует ссылаться при выполнении транзакций. [ГОСТ ISO 22745-2-2017, статья 14.9]

Примечание — Основные данные — подмножество идентифицированных, классифицированных и управляемых данных компьютерной системы, которые необходимы для основной деятельности организации.

3.15 показатель качества данных (data quality measure): Переменная, которой присваивается значение в результате измерения характеристики качества данных.

3.16 семантика (semantics): Значение синтаксических компонентов языка.

Примечание — См. [3], пункт 2.29.

3.17

система управления базой данных (database management system): Совокупность программных и лингвистических средств общего или специального назначения, обеспечивающих управление созданием и использованием баз данных. [Адаптировано из ГОСТ 33707-2016, статья 4.1277]

Примечание — Для использования систем управления базами данных следует представлять данные и соответствующие операции над ними на основе модели данных, языка определения данных и манипулирования ими.

3.18 словарь (vocabulary): Совокупность информации, связанной с определенным подмножеством терминов, относящихся к конкретной области. Примечание — Словарь обычно используется, чтобы обеспечить согласованность, избегать дублирования и предусмотреть синонимы.

3.19

словарь данных (data dictionary): Хранилище всех элементов данных и допустимых значений этих элементов, используемых в спецификациях метаданных ДОИ.

[ГОСТ Р ИСО 26324-2015, пункт 3.3]

3.20 содержание единицы информации (information item content): Информация, включенная в единицу информации, связанная с системой, продуктом или услугой для удовлетворения требования или потребности.

Примечание — См. также ГОСТ Р 56713-2015, пункт 5.13.

3.21

тип данных (data type): Категоризация абстрактного набора возможных значений, характеристик и набора операций для атрибута. Примечание — Примерами типов данных являются строки символов, тексты, даты, числа, изображения, звуки и т.д. [ГОСТ Р 71484.2-2024, пункт 3.3]

3.22 устройство представления (presentation device): Устройство, используемое для представления данных предполагаемому пользователю системы.

3.23 файл данных (набор данных) (data file): Набор связанных записей данных, рассматриваемых как единое целое.

3.24 форма (form): Модуль или формуляр для сбора данных.

Примечание — Форма может быть бумажной или цифровой.

3.25 формат данных (data format): Расположение данных для хранения или отображения. Примечание — Формат может быть отнесен к типу данных и длине элемента данных.

3.26

функция измерения (measurement function): Алгоритм или вычисление, выполняемое для комбинации не менее чем двух элементов показателя качества.

[ГОСТ Р ИСО/МЭК 25021-2014, пункт 4.7]

3.27

характеристика качества данных (data quality characteristic): Атрибут данных, имеющий отношение к качеству данных. [ГОСТ Р 71484.1-2024, статья 3.6]

Примечание — См. [1], пункт 4.4.

3.28

целевой объект (целевая сущность) (target entity): Фундаментальное по отношению к пользователю понятие, информация о котором хранится и подлежит измерению. [Адаптировано из ГОСТ Р ИСО/МЭК 25021-2014, пункт 4.17]

Примечания

1 Синонимами термина «целевой объект» являются термины «входные данные в информационный продукт» и «рабочий продукт».

2 Примерами целевых объектов являются архитектура, контекстная схема, концептуальная, логическая и физическая модели данных, словарь данных, документ, файл данных, управление базой данных, реляционная система управления базой данных, форма и устройство представления.

3 Целевые объекты точно определяются свойствами. Примерами свойств являются атрибут, элемент, информация, метаданные, словарь, формат данных, элемент данных, значение данных, единица информации, содержание единицы информации и запись данных.

3.29 элемент (element): Меньшая часть архитектуры.

Примечание — В настоящем стандарте термин «элемент» используется применительно к архитектуре данных и к области компьютерных программ, например модель данных или словарь данных.

3.30

элемент данных (data item): Наименьшая идентифицируемая единица данных в определенном контексте, для которой определение, идентификация, допустимые значения и иная информация заданы посредством набора свойств. Примечания 1 Термин «поле» рассматривается как синоним термина «элемент данных». 2 Элемент данных — физический объект, «контейнер» значений данных. [Адаптировано из ГОСТ Р 71484.1-2024, статья 3.21]

3.31

элемент измерения качества (quality measure element): Показатель, определенный с учетом свойства и метода измерения для его количественного определения, дополнительно включая преобразование математической функцией. [ГОСТ Р ИСО/МЭК 25023-2021, пункт 4.9]

4 Сокращения

В настоящем стандарте применены следующие сокращения:

ЖЦД — жизненный цикл данных;

ИТ — информационная технология;

ПК — показатель качества;

РСУБД — реляционная система управления базами данных;

СУБД — система управления базами данных;

ЭИК — элемент измерения качества.

5 Общие положения

Чтобы любой процесс измерения для обеспечения, реализации или оценки качества данных соответствовал настоящему стандарту, необходимо соблюдать следующие положения:

a) характеристики качества данных, подлежащие определению или оценке, выбирают в соответствии с установленными требованиями (см. [1]);

b) выбирают целевой объект, для которого необходимо измерить характеристику качества данных;

c) выбирают соответствующие ПК данных, определенные в разделе 8, по каждой характеристике качества данных, касающейся целевого объекта;

d) любое изменение ПК данных должно быть обосновано;

e) допускается определение любых дополнительных ПК или элементов ПК, которые не включены в настоящий стандарт.

Требования перечислений a) и b) могут выполняться в обратном порядке.

При использовании измененных или новых ПК пользователь должен указать целевые объекты, метод измерения и соответствующие характеристики качества данных (см. [1]) либо любую другую используемую модель качества данных.

6 Использование показателей качества данных

6.1 Понятия измерения качества данных

Заявленные и подразумеваемые потребности в качестве системы/программного обеспечения представлены в комплексе стандартов SQuaRE моделями, классифицирующими качество системы/программного продукта, в использовании и характеристиках качества данных. Качество данных классифицируется по 15 характеристикам качества данных (см. [1]).

Измеряемые свойства данных, связанные с качеством, называются свойствами для количественной оценки с соответствующими ПК. Применяемый метод измерения — это последовательность операций, используемых для количественной оценки свойств относительно заданной шкалы. Применение метода измерения называется ЭИК.

Характеристики качества данных могут быть оценены в количественной форме путем применения измерительных функций. Измерительная функция — это алгоритм, используемый для объединения ЭИК. Результатом применения измерительной функции являются ПК. Таким образом, ПК становятся количественными характеристиками качества данных. Для измерения характеристики качества данных может использоваться более одного ПК (см. также ГОСТ Р ИСО/МЭК 25021-2014, рисунок 5). Рисунок 2 описывает взаимосвязь между моделями качества, ПК, ЭИК, свойствами для количественной оценки и целевыми объектами.

Примечание — Стрелки указывают на следующее:

• модель качества данных описывает качественные характеристики;
• качественные характеристики могут быть оценены с помощью ПК, которые определяются с помощью применения функции измерения к ЭИК;
• применения метода измерения к свойству, которое необходимо количественно оценить;
• каждый ЭИК определяется путем применения метода измерения к свойству, которое необходимо количественно оценить;
• свойства являются атрибутами связанных целевых сущностей.

Рисунок 2 — Взаимосвязь между моделями качества, ПК, ЭИК, свойством для измерения и целевым объектом

Качество данных может измеряться с точки зрения системно-независимого и системно-зависимого качества (см. [1]).

Показатели системно-независимого качества могут применяться к самим данным и, в частности, к следующим:

• к значениям домена данных и возможным ограничениям (например, бизнес-правила, определяющие качество, требуемое для характеристики в конкретном приложении);
• взаимосвязям значений данных (например, согласованность);
• метаданным.

Показатели системно-зависимого качества могут использоваться для количественной оценки влияния на данные компонентов компьютерных систем, таких как аппаратные устройства, программное обеспечение компьютерной системы и другое программное обеспечение.

ПК должны адаптироваться с учетом сценариев применения (офлайн/реального времени, государственные/корпоративные задачи).

Предполагается, что ПК данных будут соотноситься с другими ПК и иными целевыми объектами качества. Взаимосвязь между ПК данных и другими типами ПК, относящимися к качеству процесса и качеству использования, показана на рисунке 3.

Рисунок 3 — Взаимосвязь между типами ПК

Высокое качество процесса разработки и сопровождения способно обеспечить высокое качество данных, рассматриваемых как продукт. Кроме того, качество данных влияет на качество использования, которое представляет собой эффект, воспринимаемый конечным пользователем.

6.2 Подход к измерению качества данных

ПК, описанные в настоящем стандарте, относятся к данным и могут быть использованы на всех этапах ЖЦД и для других процессов, например:

• для установления требований к качеству данных;
• оценки качества данных;
• поддержки и реализации процессов управления данными и документирования данных;
• поддержки и реализации процессов управления ИТ-услугами;
• улучшения качества данных и эффективности процесса принятия бизнес-решений;
• сравнения качества данных различных решений по управлению данными в процессе исследования;
• оценки качества системных и/или программных компонентов, создающих данные как конечный результат.

На каждом этапе ЖЦД качество данных можно оценить путем измерения характеристик целевых объектов.

В настоящем стандарте целевые объекты являются рабочими продуктами ЖЦД, и точно определяются свойствами.

В настоящем стандарте представлены различные типы целевых объектов, и они могут управляться и храниться с использованием различных технологий, иногда они могут храниться на бумажном носителе.

Целевые объекты создаются и/или управляются процессами на каждом этапе ЖЦД, как это происходит в жизненном цикле системы и программного обеспечения.

Пример ЖЦД представлен на рисунке 4.

Рисунок 4 — Пример ЖЦД

Рассматриваются следующие целевые объекты. Целевые объекты, относящиеся к этапу «Проектирование данных»:

• архитектура;
• контекстная схема;
• модели данных (концептуальная, логическая, физическая);
• словарь данных;
• документ.

Свойства, указанные для этих целевых сущностей:

• атрибут;
• элемент;
• информация;
• метаданные;
• словарь.

Целевые объекты, относящиеся к другим этапам ЖЦД — «Сбор данных», «Получение внешних данных», «Интеграция данных», «Обработка данных», «Представление», «Иное использование», «Хранение данных», «Удаление»:

• файл данных;
• СУБД;
• РСУБД;
• форма;
• устройство представления.

Свойства, указанные для этих целевых объектов:

- формат данных;

- элемент данных;

• значение данных;
• информационный элемент;
• содержание информационного элемента;
• запись данных.

Перечисленные в настоящем стандарте ПК данных должны быть отобраны с учетом различных практик заинтересованных сторон и связаны со следующими факторами:

• практическое использование организациями;
• инновационные взгляды со стороны академических институтов, экспертов и национальных регулирующих органов;
• экспериментальное использование исследователями.

7 Формат для документирования показателей качества данных

ПК данных, перечисленные в разделе 8, классифицируются по характеристикам качества данных (см. [1]).

Для каждого ПК данных предоставляется следующая информация:

a) «ID» — идентификационный код (или идентификатор) ПК данных; каждый идентификатор состоит из следующих трех частей:

• сокращенный буквенный код, представляющий характеристики качества;
• I [(системно-независимый (inherent)] или D [системно-зависимый (system-dependent)] — выражение характеристик качества данных с точки зрения системно-независимого или системно-зависимого качества;
• порядковый номер последовательного порядка в рамках характеристик качества данных и выражающей их точки зрения;

b) «Название» — название ПК, связанного с данными;

c) «Описание» — информация, указываемая в ПК данных, и (когда это полезно) цель показателя;

d) «Функция измерения» — формула, показывающая, как комбинируются ЭИК для получения ПК;

e) «ЖЦД, свойства, целевые объекты» — ЖЦД включает этапы ЖЦД, на которых могут применяться ЭИК данных; целевые объекты и свойства целевых объектов;

f) «Примечания» — в примечании может быть определена дополнительная информация, например приемлемый диапазон значений, ссылка на другие стандарты, пояснения, толкование или критерии, метод измерения, используемый для получения показателей (т.е. автоматические инструменты, специализированное программное обеспечение и такие виды деятельности, как инспекции, аудиты, обзоры и т.д.).

8 Показатели качества данных

8.1 Общие положения

Настоящий стандарт предоставляет базовый набор ПК данных, генерируемых функцией измерения, применяемой к ЭИК, связанным с определенными в ЖЦД целевыми объектами.

Как правило, функция измерения нормализует значение в диапазоне от 0,0 до 1,0 (или более); рост значений в сторону 1,0 (или большего значения, например при отсутствии верхнего значения) означает, что требования к лучшему качеству удовлетворяются в большей степени. Для конкретных случаев интерпретация значений описана в соответствии с разделом 7, перечисление f).

ПК, указанные в данном разделе, перечислены по характеристикам качества данных (см. [1]). ПК данных, перечисленные в [1], были приведены только в качестве примеров; более обширный перечень ПК данных приведен в настоящем стандарте, хотя он не может считаться исчерпывающим. В настоящем стандарте все примеры, описанные в [1], рассматриваются заново с необходимыми изменениями, с указанием в примечании исходного положения [1]. ПК данных, как и соответствующие характеристики качества данных, для различных заинтересованных сторон будут иметь различную важность и приоритет в зависимости от конкретных условий использования и этапа ЖЦД.

ЭИК может рассматриваться в более чем одном ПК с различными классификаторами. Один и тот же ПК может рассматриваться для нескольких объектов.

В настоящем разделе слово «показатели» всегда относится к ПК, если не указано иное. Дополнительная информация и справочные таблицы, касающиеся ПК и ЭИК, приведены в приложениях.

В приложении A приведены ЭИК, используемые для определения ПК данных.

В приложении B для каждого ЭИК и целевого объекта приведены соответствующие ПК.

В приложении D представлены ПК, перечисленные в алфавитном порядке.

В приложении E приведены идентификаторы ПК для характеристик качества данных и целевых объектов.

8.2 Показатели качества прецизионности

ПК прецизионности определяют степень, в которой данные имеют атрибуты, правильно представляющие истинное значение предполагаемого атрибута концепции или события в конкретном контексте использования.

Прецизионность может быть измерена только с точки зрения системно-независимого качества данных. В некоторых случаях прецизионность подразумевает, что значения согласуются с идентифицированным источником подтвержденной информации. ПК прецизионности приведены в таблице 1.

Таблица 1

Идентификатор	Название	Описание	Функция измерения	ЖЦД, свойства, целевые объекты	Примечания
Acc-I-1	Прецизионность синтаксических данных	Коэффициент близости значений данных к набору значений, определенных в области	X = A/B, где A — количество элементов данных, которые имеют связанные значения, синтаксически точные; B — количество элементов данных, для которых требуется синтаксическая прецизионность	Весь ЖЦД, кроме: «Проектирование данных»; «Файл данных»; «Элемент данных»	1 Одно значение считается синтаксически точным, если оно совпадает с одним из идентифицированных источников подтвержденной информации: результат — «да» или «нет». 2 Примером низкой степени синтаксической прецизионности является случай, когда слово Mary хранится как Marj. 3 См. [1], подпункт 5.3.1.1
Acc-I-2	Прецизионность семантических данных	Коэффициент прецизионности значений данных с точки зрения семантики в конкретном контексте	X = A/B, где A — количество значений данных, семантически точных; B — количество значений данных, для которых требуется семантическая прецизионность	Весь ЖЦД, кроме: «Проектирование данных»; «Файл данных»; «Элемент данных»	1 Отдельное значение считается семантически точным, если его смысл (содержание) соответствует действительности. 2 Примером низкой степени семантической прецизионности является случай, когда вместо имени Джордж записано имя Джон; оба имени синтаксически точны, поэтому семантически точным является только Джордж. 3 См. [1], подпункт 5.3.1.1
Acc-I-3	Обеспечение прецизионности данных	Коэффициент охвата измерений для получения точных данных	X = A/B, где A — количество элементов данных, измеренных на прецизионность; B — количество элементов данных, для которых требуется измерение с целью обеспечения прецизионности	Весь ЖЦД, кроме: «Проектирование данных»; «Файл данных»; «Элемент данных»	Эта мера актуальна для контроля качества данных, если он применяется к необработанным данным, особенно когда отсутствует программа ослабления ошибок данных. Этот ПК не позволяет оценить качество данных, но оценивает тщательность и применение мер точности. Это показатель внимания, уделяемого вопросу прецизионности
Acc-I-4	Риск непрецизионности набора данных	Количество выбросов в значениях указывает на риск непрецизионности значений данных в наборе данных	X = A/B, где A — количество значений данных, которые являются выбросами; B — количество значений данных, рассматриваемых как набор данных	Весь ЖЦД, кроме: «Проектирование данных»; «Файл данных»; «Элемент данных»	1 Чтобы снизить риск непрецизионности, выбросы должны быть подтверждены людьми или приборами. 2 Выброс — значение, которое количественно отличается от остальных значений. Выброс является исключением. Может вычисляться различными методами (см. C.1). 3 Например, в распределении значений, относящихся к одному и тому же явлению (100, 105, 120, 80, 75, 60, 130, 2000), последний случай (2000) является исключением, которое может стать удобным для проверки. 4 Для X предпочтительно выбрать меньшее значение
Acc-I-5	Прецизионность модели данных	Модель данных описывает систему с требуемой прецизионностью	X = A/B, где A — количество элементов модели данных, которые точно описывают систему; B — количество элементов модели данных, которые описывают систему с требуемой прецизионностью в рамках спецификации требований к системе	«Проектирование данных»; «Модели данных»; «Элемент данных»; «Элемент»	1 Этот ПК вытекает из оценки моделей данных. 2 Этот ПК основан на субъективном мнении предполагаемых пользователей моделей данных, которое отражает качество (с точки зрения прецизионности) этих артефактов для нужд и целей пользователя. 3 Этот ПК относится к моделям данных, которые описывают систему на том же уровне абстракции, связаны с тем же контекстом, разработаны с использованием тех же методов представления. 4 Прецизионность модели данных A, например по сравнению с предыдущей моделью данных B, зависит от соответствующего и подробного графического представления согласно требованиям, содержащимся в спецификации. 5 Предполагается, что модель данных описывает систему в терминах объектов. 6 Как правило, 0 < X (X = 1 лучше). 7 См. таблицу A.5 и таблицу B.1
Acc-I-6	Прецизионность метаданных	Описывают ли метаданные данные с требуемой прецизионностью?	X = A/B, где A — количество метаданных, дающих соответствующую требуемую информацию; B — количество метаданных, определенных в спецификации требований к данным	«Проектирование данных»; «Словарь данных»; «Метаданные»	1 Прецизионность метаданных важна для критически важных данных, например используемых в моделях данных ГИС или электронного здравоохранения. Поскольку данные перемещаются по ЖЦД, они используются рядом субъектов, которым нужны интерпретируемые и полезные данные. 2 Прецизионность можно проверить с помощью спецификации требований к проектированию данных. 3 Критериями прецизионности метаданных является степень, в которой метаданные предоставляют запрашиваемую информацию на основе спецификации требований к данным заинтересованных сторон и включают документацию для правильной интерпретации значения и свойств данных. 4 См. таблицу A.8 и таблицу B.2
Acc-I-7	Диапазон прецизионности данных	Значения данных входят в требуемый интервал?	X = A/B, где A — количество элементов данных, значение которых входит в заданный интервал (т.е. диапазон от минимального до максимального); B — количество элементов данных, для которых требуемый интервал значений может быть определен	Весь ЖЦД, кроме: «Проектирование данных»; «Файл данных»; «Элемент данных, значение данных»	Требуемое значение может быть определено в спецификации требований к системе. Допустимое значение интервала определяется решением руководства или после статистического анализа на основе информации ПК или наблюдений за природными явлениями

8.3 Показатели качества для полноты

ПК для полноты обеспечивают степень, в которой связанные с целевым объектом данные имеют ожидаемые значения для всех связанных свойств целевого объекта в конкретном контексте использования.

Полнота может быть измерена только с точки зрения системно-независимого качества данных. Полнота может измеряться по одному атрибуту или по значениям других атрибутов в пределах записи или сообщения. Полнота важна во многих случаях, например:

• для измерения наличия одного атрибута во всех записях;
• измерения наличия атрибутов одной записи;
• измерения наличия записей в файле данных.

ПК для полноты приведены в таблице 2.

Идентификатор	Название	Описание	Функция измерения	ЖЦД, свойства, целевые объекты	Примечания
Com-I-1	Полнота записи	Полнота элементов данных записи в файле данных	X = A/B, где A — количество элементов данных с ассоциированным значением, не равным нулю в записи; B — количество элементов данных в записи, полноту которой можно измерить	Весь ЖЦД, кроме: «Проектирование данных»; «Файл данных»; «Запись, элемент данных, значение данных»	Этот ПК можно использовать для расчета среднего значения полноты различных наборов записей
Com-I-2	Полнота атрибутов	Полнота элементов данных в файле данных	X = A/B, где A — количество записей с ассоциированными значениями, не равными нулю для конкретного элемента данных; B — количество учтенных записей	Весь ЖЦД, кроме: «Проектирование данных»; «Файл данных»; «Запись, элемент данных, значение данных»	-
Com-I-3	Полнота файла данных	Полнота записей ожидается в пределах, содержащихся в файле данных	X = A/B, где A — количество записей, содержащихся в файле данных; B — ожидаемое количество записей	Весь ЖЦД, кроме: «Проектирование данных»; «Файл данных»; «Запись»	-
Com-I-4	Полнота значения данных	Полнота значений элемента данных в файле данных	X = A/B, где A — количество значений данных для элемента данных в файле данных, связанных с ожидаемыми значениями; B — количество значений данных, ожидаемых для элемента данных в файле данных	Весь ЖЦД, кроме: «Проектирование данных»; «Файл данных»; «Элемент данных, значение данных»	См. [1], подпункт 5.3.1.2
Com-I-5	Пустые записи в файле данных	Ложная полнота записей в файле данных	X = A/B, где A — количество записей, где все элементы данных пустые; B — количество записей в файле данных	Весь ЖЦД, кроме: «Проектирование данных»; «Файл данных»; «Запись, элемент данных»	Записи существуют, но пустые
Com-I-6	Полнота концептуальной модели данных	Полнота объектов, описанных в концептуальной модели данных по сравнению с контекстной схемой	X = A/B, где A — количество объектов в концептуальной модели данных; B — количество объектов в концептуальной схеме данных, которые полностью описывают контекстную схему	«Проектирование данных»; «Контекстная схема, концептуальная модель»; «Объект»	1 Данный ПК основан на субъективной точке зрения предполагаемых пользователей концептуальной модели данных, которая отражает качество (в плане полноты) этого артефакта для потребностей пользователя и его настоящих или будущих целей. 2 Полнота контекстуальной схемы характеризует степень, в которой схема представляет соответствующий реальный мир или будущую эволюцию. Контекст определяется обстоятельствами всех факторов влияния на систему, которые включают в себя развитие, технологические, деловые, операционные, организационные, политические, экономические, юридические, нормативные, экологические и социальные факторы. Полнота концептуальной модели характеризует наличие/отсутствие включенных в модель объектов. 3 В данной концептуальной модели не учитываются атрибуты. 4 Как правило, 0 < X (предпочтительно X = 1); значение между 0,1 может указывать на недостаточное количество объектов в концептуальных моделях данных A или неполный учет полной контекстной схемы, с другой стороны, значение больше 1 может указывать на избыточное описание концептуальной модели данных A по сравнению с концептуальной моделью данных B, которая описывает контекстную схему полностью; такая ситуация может быть избыточной спецификацией концептуальной модели данных A. 5 См. таблицу A.6 и таблицу B.1
Com-I-7	Полнота атрибутов концептуальной модели данных	Полнота атрибутов, заданных для концептуальной модели данных	X = A/B, где A — количество атрибутов, определенных в концептуальной модели данных; B — количество атрибутов, определенных в концептуальной модели данных, которые полностью описывают контекстную схему	«Проектирование данных»; «Контекстная схема»; «Концептуальная модель»; «Атрибут»	1 Данный ПК основан на субъективном мнении предполагаемых пользователей концептуальной модели данных, которое отражает качество (с точки зрения полноты) этого артефакта для потребностей и текущих целей пользователя. 2 Например, атрибуты в концептуальной модели данных относятся к адресу в значении «регион, город, улица и номер улицы», но в контексте использования — это необходимый и определенный параметр геолокализации. 3 Как правило, 0 < X (предпочтительно X = 1); значение в пределах 0,1 может указывать на недостаточное количество атрибутов концептуальных моделей данных A; с другой стороны, значение > 1 может указывать на избыточное описание атрибутов концептуальной модели данных A по сравнению с концептуальной моделью данных B, которая полностью описывает контекстную схему; такая ситуация может быть избыточной спецификацией атрибутов концептуальной модели данных A
Com-I-8	Полнота метаданных	Полнота атрибутов для метаданных	X = A/B, где A — количество атрибутов с полными метаданными в объеме словаря данных; B — количество атрибутов, для которых ожидается наличие метаданных в словаре данных	«Проектирование Данных»; «Словарь данных»; «Метаданные»	-

8.4 Показатели качества для согласованности

ПК для согласованности определяют степень, в которой данные имеют атрибуты, не содержащие противоречий и согласованные с другими данными в конкретном контексте использования. Они могут быть как в данных об одном целевом объекте, так и среди аналогичных данных о сопоставимых целевых объектах.

Согласованность может быть измерена только с точки зрения системно-независимого качества данных. Согласованность может быть измерена по отношению к одной компьютерной системе или к нескольким компьютерным системам в одной или в разных системах.

Контекст измерения может варьироваться во времени (т.е. временные ряды данных) и пространстве (т.е. различные системы или различные источники данных в одной системе). ПК для согласованности приведены в таблице 3.

Идентификатор	Название	Описание	Функция измерения	ЖЦД, свойства, целевые объекты	Примечания
Con-I-1	Целостность ссылочных данных	Для каждого значения одного атрибута таблицы существует такое же значение того же атрибута в другой таблице; т.е. существует связь между одним и тем же атрибутом, указанным в разных таблицах, и они содержат одинаковые значения	X = A/B, где A — количество элементов данных, не согласующихся по значению; B — количество элементов данных, для которых требуется определить целостность ссылочных данных	Весь ЖЦД, кроме: «Проектирование данных»; «Файл данных, РСУБД»; «Элемент данных, значение данных»	1 Альтернативное описание для РСУБД: любое поле в таблице, указанное внешним ключом, может содержать либо нулевое значение, либо только значения из первичного ключа родительской таблицы. 2 Элемент данных находится в одном файле данных или в случае, когда один и тот же элемент данных находится в разных таблицах/файлах данных, но относится к записи с одинаковыми значениями первичного ключа
Con-I-2	Согласованность формата данных	Согласованность формата данных одного и того же элемента данных	X = A/B, где A — количество элементов данных, для которых согласован формат всех свойств в разных файлах данных; B — количество элементов данных, для которых можно определить согласованность формата	Весь ЖЦД, кроме: «Проектирование данных»; «Файл данных»; «Элемент данных»	Это может быть применимо к одному и тому же элементу данных в одной и той же системе или в разных системах
Con-I-3	Риск несогласованности данных	Риск возникновения несогласованности из-за дублирования значения данных	X = A/B, где A — количество элементов данных, в которых существует дублирование значений; B — количество учитываемых элементов данных	Весь ЖЦД, кроме: «Проектирование данных»; «Файл данных»; «Запись, элемент данных, значение данных»	1 Риск считается пропорциональным количеству дубликатов (см. C.2). 2 В случае нескольких таблиц: A = \sum_{j} \sum_{ji} D_{ij}(j = 1...T), где Dij = количество найденных дубликатов [в столбце i таблицы j (см. B.2)]. B = \sum_{j} m_{j} \cdot n_{j}/T(j = 1...T), где T = количество таблиц; mj = количество строк таблицы j; nj = количество столбцов таблицы j. Другими словами, B = [[строки·столбцы] (таблица 1) ... + [строки·столбцы] (таблица n)]/количество таблиц. 3 Для X предпочтительно меньшее значение (см. примеры в C.2)
Con-I-4	Согласованность архитектуры	Степень соответствия элементов архитектуры ссылочным элементам архитектуры	X = A/B, где A — количество элементов архитектуры, которые имеют соответствующие ссылочные элементы в установленной архитектуре; B — количество элементов архитектуры, на которые есть ссылки	«Проектирование данных»; «Архитектура»; «Элемент»	1 Например, элементы словаря данных не совпадают с элементами концептуальной модели данных. 2 Частным случаем согласованности являются синонимы: может быть полезен словарь терминов, используемых в конкретной области для определения данных, чтобы избежать несогласованности. 3 См. таблицу A.5 и таблицу B.1
Con-I-5	Охват согласованности значений данных	Охват учитываемых при измерении согласованности значений данных	X = A/B, где A — количество элементов данных, учитываемых при измерении согласованности значений данных; B — количество элементов данных, для которых измеряется согласованность	Весь ЖЦД, кроме: «Проектирование данных»; «Файл данных»; «Элемент данных, значения данных»	ПК не позволяет оценить качество данных, но оценивает тщательность и применение мер согласованности
Con-I-6	Семантическая согласованность	Степень, в которой соблюдаются семантические правила	X = A/B, где A — количество элементов данных, где значения в файле данных семантически корректны; B — количество элементов данных, для которых определены семантические правила	Весь ЖЦД, кроме: «Проектирование данных»; «Файл данных»; «Элемент данных, значения данных»	1 Например: дата рождения сотрудника не может быть позже его даты приема на работу. 2 См. [1], подпункт 5.3.1.3

8.5 Показатели качества для достоверности

ПК для достоверности определяют степень, в которой данные имеют атрибуты, рассматриваемые пользователями как истинные и правдоподобные в конкретном контексте использования. ПК для достоверности приведены в таблице 4.

Достоверность может быть измерена только с точки зрения системно-независимого качества данных.

Идентификатор	Название	Описание	Функция измерения	ЖЦД, свойства, целевые объекты	Примечания
Cre-I-1	Достоверность значений	Степень, с которой информационные элементы считаются истинными, реальными и заслуживающими доверия	X = A/B, где A — количество единиц информации, значения которых проверены/подтверждены определенным путем; B — количество единиц информации, подлежащих проверке/подтверждению	Весь ЖЦД; все целевые объекты; «Содержание единицы информации, значение данных»	1 ПК может быть применим к элементам данных (допустимым значениям) и может быть расширен для оценки достоверности записей, файлов данных и т.д. 2 ПК A включает в себя проверку выбросов (см. ACC-I-4). 3 Конкретный путь относится к ПК с точки зрения системно-независимого качества данных и может включать оценку различных источников. 4 См. [1], подпункт 5.3.1.4. 5 См. таблицу A.7 и таблицу B.2
Cre-I-2	Достоверность источника	Степень, в которой значения предоставляются квалифицированной организацией	X = A/B, где A — количество значений данных, предоставленных или проверенных/подтвержденных квалифицированной организацией; B — количество значений данных, для которых можно определить достоверность источника	«Сбор данных»; «Получение внешних данных»; «Файл данных»; «Значение данных»	Значения данных, предоставленные или подтвержденные законным владельцем данных, считаются подтвержденными значениями данных
Cre-I-3	Достоверность словаря данных	Степень, в которой словарь данных предоставляет достоверную информацию	X = A/B, где A — количество единиц информации в словаре данных, для которых значения проверены/подтверждены определенным путем; B — количество единиц информации в словаре данных	«Проектирование данных»; «Словарь данных»; «Содержание элемента информации, значение данных»	См. таблицу A.7 и таблицу B.2
Cre-I-4	Достоверность модели данных	Степень, в которой модель данных предоставляет достоверную информацию	X = A/B, где A — количество элементов модели данных с соответствующим определением, проверенным/подтвержденным определенным путем; B — количество элементов модели данных	«Проектирование данных»; «Модель данных»; «Элемент»	См. таблицу A.5 и таблицу B.1

8.6 Показатели качества для актуальности

ПК для актуальности определяют степень, в которой данные имеют атрибуты соответствующего возраста в конкретном контексте использования. ПК для актуальности приведены в таблице 5.

Актуальность может измеряться только с точки зрения системно-независимого качества данных.

Идентификатор	Название	Описание	Функция измерения	ЖЦД, свойства, целевые объекты	Примечания
Cur-I-1	Частота обновления	Степень, в которой элементы данных обновляются с требуемой периодичностью	X = A/B, где A — количество элементов данных, обновляемых с требуемой периодичностью; B — количество элементов данных с требуемой периодичностью обновления	«Интеграция данных, обработка данных, хранение данных»; «Файл данных»; «Элемент данных»	1 Например, периодичность обновления может быть «ежедневной». 2 «A» справедливо и для более высокой периодичности. 3 См. [1], подпункт 5.3.1.5
Cur-I-2	Своевременность обновления данных	Степень, в которой своевременно обновляются элементы	X = A/B, где A — количество своевременно обновленных элементов данных; B — количество элементов данных, требующих обновления	«Интеграция данных, обработка данных, хранилище данных»; «Файл данных»; «Элемент данных»	Своевременность обновления должна соответствовать требованиям
Cur-I-3	Запрос обновления элементов	Степень, в которой существует периодичность запроса обновления определенных элементов данных	X = A/B, где A — количество единиц информации с четким запросом на обновление; B — количество единиц информации, для которых необходим запрос на обновление	Весь ЖЦД; все целевые объекты; «Содержание элемента информации, значение данных»	См. таблицу A.7 и таблицу B.2

8.7 Показатели качества для доступности

ПК для доступности определяют степень, в которой могут быть доступны данные в конкретном контексте использования, в частности для людей, нуждающихся во вспомогательных технологиях или специальной конфигурации из-за инвалидности. ПК для доступности приведены в таблице 6 и таблице 7.

Доступность измеряется как с точки зрения системно-независимого, так и системно-зависимого качества данных.

Идентификатор	Название	Описание	Функция измерения	ЖЦД, свойства, целевые объекты	Примечания
Acs-I-1	Доступность для пользователя	Степень, в которой значения данных считаются доступными для предполагаемых пользователей	X = A/B, где A — количество элементов данных, относящихся к задаче пользователя в конкретном контексте использования, имеющих значение и доступных предполагаемым пользователям; B — количество элементов данных, относящихся к задаче пользователя в конкретном контексте использования, имеющих значение, доступ к которым должен быть обеспечен в соответствии со спецификацией	«Сбор данных, получение внешних данных, представление»; «Документ, форма, устройство представления»; «Элемент данных, значение данных, единицы информации (например, голос, изображения или звуки)»	1 Частный случай доступности элемента данных можно отнести к бумажной форме или экрану; технология может помочь пользователям благодаря специальному программному обеспечению, такому как программа чтения с экрана для экрана (вспомогательная технология). 2 Например, данные (или текст), управляемые программой чтения с экрана, не могут храниться в виде изображения. 3 См. [1], подпункт 5.3.2.1

Идентификатор	Название	Описание	Функция измерения	ЖЦД, свойства, целевые объекты	Примечания
Acs-D-1	Доступность устройства	Степень, в которой доступность обеспечивается конкретным устройством (например, голосовое представление в текстовой форме)	X = A/B, где A — количество элементов данных со значениями, доступными для предполагаемых пользователей с помощью конкретного устройства; B — количество элементов данных, для которых доступность с помощью устройства можно определить	«Сбор данных, получение внешних данных, представление»; «Документ, форма, устройство представления»; «Элемент данных, значение данных, формат данных, информационные элементы (например, изображения, голос или звуки)»	1 Может быть проверено путем интервью или анкетирования. 2 См. [1], подпункт 5.3.2.1
Acs-D-2	Доступность формата данных	Степень, в которой данные или информация недоступны для предполагаемых пользователей из-за специфического формата	X = 1 — A/B, где A — количество элементов данных, недоступных из-за их формата; B — количество элементов данных, для которых можно определить доступность формата	«Сбор данных, получение внешних данных, представление»; «Документ, форма, устройство представления»; «Элемент данных, формат данных, информационные элементы (например, изображения, голос или звуки)»	1 Например, количество документов в формате PDF, недоступных для программы чтения с экрана, поскольку их формат не управляется этой программой. 2 Можно проверить с помощью интервью или анкетирования. 3 Время (усилия), затраченное на получение недоступной информации, может быть измерено с помощью EFF-D-2

8.8 Показатели качества для соответствия

ПК для соответствия определяют степень, в которой данные обладают атрибутами, соответствующими действующим стандартам, конвенциям или нормативным требованиям и аналогичным правилам, относящимся к качеству данных в конкретном контексте использования. ПК для соответствия приведены в таблице 8 и таблице 9.

Соответствие оценивается как с точки зрения системно-независимого, так и системно-зависимого качества данных.

Идентификатор	Название	Описание	Функция измерения	ЖЦД, свойства, целевые объекты	Примечания
Cmp-I-1	Соответствие нормативным требованиям в отношении значения и/или формата	Степень соответствия значений и/или формата данных конкретным стандартам, конвенциям или правилам	X = A/B, где A — количество элементов данных, значения и/или формат которых соответствуют стандартам, конвенциям или нормам; B — количество элементов данных, которые должны соответствовать стандартам, конвенциям или правилам в силу своей ценности	Весь ЖЦД, кроме: «Проектирование данных»; все целевые объекты; «Элемент данных, значение данных, формат»	См. [1], подпункт 5.3.2.2

Идентификатор	Название	Описание	Функция измерения	ЖЦД, свойства, целевые объекты	Примечания
Cmp-D-1	Соответствие нормативным требованиям благодаря технологиям	Степень соответствия элемента данных определенным стандартам, конвенциям или правилам	X = A/B, где A — количество элементов данных, которые соответствуют стандартам, конвенциям или нормам благодаря технологиям; B — количество элементов данных, которые должны соответствовать стандартам, конвенциям или правилам вследствие технологии	Весь ЖЦД; все целевые объекты; «Элемент данных»	См. [1], подпункт 5.3.2.2

8.9 Показатели качества для конфиденциальности

Идентификатор	Название	Описание	Функция измерения	ЖЦД, свойства, целевые объекты	Примечания
Cnf-I-1	Использование шифрования	Степень, в которой значения данных выполняют требование шифрования	X = A/B, где A — количество значений данных, правильно и успешно зашифрованных и дешифрованных; B — количество значений данных с требованием шифрования и дешифрования	Весь ЖЦД; все целевые объекты; «Значение данных»	1 См. [1], подпункт 5.3.2.3. 2 Пример затрагиваемых значений данных не ограничивается личной или конфиденциальной информацией. То есть любая другая информация может быть зашифрована на основе спецификации/требований системы или соблюдения требований закону или нормативным правовым актам

Идентификатор	Название	Описание	Функция измерения	ЖЦД, свойства, целевые объекты	Примечания
Cnf-D-1	Отсутствие уязвимостей	Степень, в которой доступ к элементу данных, указанному как конфиденциальный, могут иметь только авторизованные пользователи	X = 1 — A/B, где A — количество случаев доступа, успешно выполненных в ходе формальных попыток проникновения неавторизованных пользователей получить целевой элемент данных за определенный период времени; B — количество попыток доступа неавторизованных пользователей к целевому элементу данных за определенный период времени	Весь ЖЦД; все целевые объекты; «Значение данных»	См. [1], подпункт 5.3.2.3

8.10 Показатели качества для эффективности

ПК для эффективности определяют степень, в которой имеющиеся у данных атрибуты могут быть обработаны и могут обеспечить ожидаемый уровень производительности за счет использования соответствующих объемов и типов ресурсов в конкретном контексте использования. ПК для эффективности приведены в таблице 12 и таблице 13.

Эффективность оценивается как с точки зрения системно-независимого, так и системно-зависимого качества данных.

Идентификатор	Название	Описание	Функция измерения	ЖЦД, свойства, целевые объекты	Примечания
Eff-I-1	Эффективный формат элементов данных	Коэффициент использования форматов данных, позволяющий пользователям эффективно выполнять свои операции	X = A/B, где A — количество элементов данных, хранящихся в формате, который квалифицируется как эффективный; B — количество элементов данных, чей формат проверяется на эффективность в работе	«Интеграция данных, обработка данных»; «Хранилище данных»; «Файл данных»; «Элемент данных, формат данных»	1 См. [1], подпункт 5.3.2.4. 2 Квалификация формата как эффективного может исходить от международных или национальных регуляторов, результатов тестов и т.д.
Eff-I-2	Полезная эффективность	Соотношение значений данных, которые позволяют предполагаемым пользователям легко их использовать	X = A/B, где A — количество значений данных, которые предполагаемые пользователи оценивают как «легко используемые»; B — количество элементов данных, проверяемых пользователями на эффективность в работе	«Получение данных, представление»; «Форма, устройство представления»; «Значение данных, содержание единицы информации»	1 Например, в некоторых странах мили используются вместо километров. 2 Эффективность можно проверить с помощью интервью или анкетирования. 3 Легкость использования можно оценить, сравнив время, затраченное на выполнение задачи опытными пользователями и начинающими: одинаковый результат предпочтительнее

Таблица 13

ПК для эффективности с точки зрения системно-зависимого качества данных

Идентификатор	Название	Описание	Функция измерения	ЖЦД, свойства, целевые объекты	Примечания
Eff-D-1	Эффективность формата данных	Доля ненужного пространства, занимаемого при определении формата данных	X = 1 — A/B, где A — размер в байтах записи в файле данных, излишне занимаемой из-за определения формата данных; B — размер в байтах записи в файле данных в результате определения формата данных	«Хранение данных»; «Файл данных»; «Запись, формат данных»	Ненужное место возникает в результате подтверждения того, что возможны технологические альтернативы, дающие такие же или лучшие результаты при тех же заданных условиях
Eff-D-2	Эффективность обработки данных	Рабочее время, потраченное из-за представления элементов данных (формата данных)	X = 1 — A/B, где A — время, затраченное на представления элемента данных (формата данных) во время работы; B — время обработки	«Обработка данных»; «Хранение данных»; «Файл данных»; «Элемент данных, формат данных»	1 Диапазон значений ПК варьируется в зависимости от конкретных условий использования. 2 Обработка может выполняться автоматически или при участии человека. 3 ПК, касающийся времени, затраченного на получение информации, может использоваться в сочетании с ACS-D-2. 4 Время рассматривается с точки зрения продолжительности (см. приложение A)
Eff-D-3	Риск неиспользованного пространства	Неиспользованное пространство в сравнении с сопоставимым средним пространством	X = SUM (B) — A, где A — размер в байтах, принятый за целевой (т.е. эталон) для эффективного хранения данных в базе данных; B — размер в байтах, используемый для данных в любых физических файлах данных базы данных	«Хранение данных»; «Файл данных, СУБД»; «Запись»	1 ПК может использоваться также для дублирования элементов данных (см. Eff-D-4). 2 См. [1], подпункт 5.3.2.4. 3 Для X меньшее значение предпочтительнее
Eff-D-4	Пространство, занятое записями при дублировании	Пространство при дублировании записей больше, чем пространство, занимаемое записями после их дедупликации	X = A/B, где A — размер места в байтах памяти, занимаемый в файле данных из-за дублирования записей; B — размер в байтах памяти, занимаемый в том же файле данных без дублирования записей	«Хранение данных»; «Файл данных, СУБД»; «Запись»	1 Проблема дублирования более актуальна для файлов данных, где нет возможности определять ключевые ограничения. 2 Например, типичные затраты из-за дублирования — это дополнительные почтовые расходы на рассылку чего-либо клиентам, когда данные клиентов хранятся в базе данных более одного раза. Пример — Дублирование данных клиента, ошибочно принятого за другого человека: - Петров Иван Сергеевич, Москва; - Петров И.С., Москва. Одну из этих записей можно удалить. 3 Значение результата может варьироваться от 1 до бесконечности. Меньше — предпочтительнее
Eff-D-5	Временная задержка обновления данных	Задержка между временем, когда значения элементов данных обновляются в системе A и временем, когда значения тех же элементов данных изменяются в системе B (когда системе A нужно предоставить значения системе B)	X = t2 — t1, где t1 — время, когда элемент данных обновляется в системе A; t2 — время, когда элемент данных обновляется в системе B	«Интеграция данных, обработка данных, хранение данных, удаление»; «Файл данных»; «Элемент данных, значение данных»	1 X может варьироваться от нуля до бесконечности. Меньше — предпочтительнее. 2 Набор измеренных значений этого ПК можно применять для введения среднего времени обновления элемента данных. Пример — Среднее время обновления элемента данных: для i = от 1 до n, Y = (\sum X_{i}/n) , где n = количество обновлений для элемента данных. Среднее время обновления для всех элементов данных в наборе данных: для i = от 1 до m, Z = (\sum Y_{i}/m) , где m = количество обновлений для всех элементов данных

8.11 Показатели качества для точности

ПК для точности определяют степень, в которой данные имеют атрибуты, которые являются точными или обеспечивают классификацию в конкретном контексте использования. ПК для точности приведены в таблице 14 и таблице 15.

Точность измеряется как с точки зрения системно-независимого, так и системно-зависимого качества данных.

Идентификатор	Название	Описание	Функция измерения	ЖЦД, свойства, целевые объекты	Примечания
Pre-I-1	Точность значений данных	Степень точности данных в соответствии со спецификацией	X = A/B, где A — количество значений данных требуемой точности; B — количество значений данных с заданным требованием к точности	Весь ЖЦД, кроме: «Проектирование данных»; «Файл данных»; «Значение данных»	1 Например, B относится к файлу данных, в котором все значения данных должны иметь три десятичных знака. Для A проверяется, что только некоторые значения данных имеют требуемую точность. X будет меньше 1. 2 См. [1], подпункт 5.3.2.5

Идентификатор	Название	Описание	Функция измерения	ЖЦД, свойства, целевые объекты	Примечания
Pre-D-1	Точность формата данных	Степень точности формата данных в соответствии со спецификацией	X = A/B, где A — количество элементов данных, определенных и воспринимаемых с требуемой точностью/форматом данных; B — количество значений данных, для которых требуется точность формата	Весь ЖЦД, кроме: «Проектирование данных»; «Файл данных»; «Элемент данных, формат данных»	1 Точность формата данных может быть проверена на основе спецификации формата данных. 2 См. [1], подпункт 5.3.2.5

8.12 Показатели качества для прослеживаемости

Идентификатор	Название	Описание	Функция измерения	ЖЦД, свойства, целевые объекты	Примечания
Tra-I-1	Прослеживаемость значений данных	Степень, в которой прослеживалась информация о доступе пользователя к значениям данных	X = A/B, где A — количество значений данных, для которых существует требуемая прослеживаемость доступа к значениям; B — количество значений данных, для которых предполагается прослеживаемость доступа	«Обработка данных»; «Файл данных, СУБД»; «Значение данных, формат данных»	1 См. [1], подпункт 5.3.2.6. 2 Данный ПК не измеряет процесс прослеживаемости; прослеживаемость существует и соответствует требованиям. Результатом является «да»/«нет»

Идентификатор	Название	Описание	Функция измерения	ЖЦД, свойства, целевые объекты	Примечания
Tra-D-1	Прослеживаемость доступа пользователей	Возможность хранить информацию о доступе пользователей к данным, используя возможности системы, для выяснения, кто считывал/записывал данные	X = A/B, где A — количество элементов данных, для которых предполагается и реализована возможность отслеживать доступ пользователей; B — количество элементов данных, для которых предполагается прослеживаемость доступа пользователей	Весь ЖЦД, кроме: «Проектирование данных»; «Файл данных»; «Элемент данных»	См. [1], подпункт 5.3.2.6
Tra-D-2	Возможность отслеживания значений данных	Возможность проследить историю значения элемента данных, используя возможности системы	X = A/B, где A — количество элементов данных, для которых значения можно проследить с помощью возможностей системы; B — количество элементов данных, для которых ожидается возможность отслеживания значений с помощью возможностей системы	«Обработка данных, хранение данных, удаление»; «Файл данных»; «Элемент данных, значение данных»	-

8.13 Показатели качества для понятности

Идентификатор	Название	Описание	Функция измерения	ЖЦД, свойства, целевые объекты	Примечания
Und-I-1	Понятность символов	Степень, в которой используются понятные символы	X = A/B, где A — количество значений данных, представленных известными символами; B — количество значений данных, для которых требуется понятность символов	Весь ЖЦД; все целевые объекты; «Значение данных, содержание единицы информации»	Например, специфические символы включают графические символы и знаки алфавита
Und-I-2	Понятность семантических данных	Соотношение общепризнанной лексики, которая используется в части определений, приведенных в словаре данных	X = A/B, где A — количество значений данных, представленных известными символами; B — количество значений данных, для которых запрашивается понятность символов	Весь ЖЦД; все целевые объекты; «Значение данных, содержание единицы информации»	1 Словарь нуждается в проверке человеком или инструментами. Наличие синонимов может быть полезно для лучшего понимания смысла. Пример — Всегда необходимо уточнять указанное расстояние в милях или километрах
Und-I-3	Понятность исходных данных	Понятность исходных данных за счет определения метаданных	X = A/B, где A — количество элементов данных в файлах исходных данных с существующими метаданными; B — количество элементов данных в файлах исходных данных	Весь ЖЦД; все целевые объекты; «Элемент данных, содержание единицы информации»	1 Метаданные необходимы для понимания смысла элементов данных. 2 См. [1], подпункт 5.3.2.7
Und-I-4	Понятность значений данных	Значения данных понятны предполагаемым пользователям в конкретном контексте использования	X = A/B, где A — количество значений данных, легко понимаемых предполагаемыми пользователями; B — количество значений данных, которые пользователи пытаются понять в период наблюдения	Весь ЖЦД, кроме: «Проектирование данных»; «Файл данных»; «Значение данных, содержание единицы информации»	Например, это можно проверить подсчетом количества жалоб пользователей за период наблюдения

Идентификатор	Название	Описание	Функция измерения	ЖЦД, свойства, целевые объекты	Примечания
Und-D-1	Понятность модели данных	Степень, в которой модели данных предоставляют понятную информацию	X = A/B, где A — количество элементов, которые считаются понятными в модели данных; B — количество элементов, предоставляемых моделью данных	«Проектирование данных»; «Модель данных»; «Элемент»	1 Может быть проверено с помощью интервью или анкетирования. Пример — этот ПК может быть использован, когда разработчику необходимо прочитать модель данных, предоставленную аналитиком, чтобы реализовать программное приложение. 2 См. таблицу A.5 и таблицу B.1
Und-D-2	Понятность представления данных	Степень, в которой данные представлены понятным для пользователей способом посредством системы и программного обеспечения	X = A/B, где A — количество элементов, которые считаются понятными предполагаемым пользователям; B — количество элементов данных, представленных в определенном устройстве	«Представление»; «Документ, форма»; «Устройство представления»; «Элемент данных»	-
Und-D-3	Понятность связанных исходных данных	Понятность исходных данных благодаря связанным понятным метаданным	X = A/B, где A — количество элементов данных в файлах исходных данных с автоматически связанными понятными метаданными; B — количество элементов данных в файлах исходных данных	Весь ЖЦД; все целевые объекты; «Элемент данных, единица информации»	1 Данный ПК отражает зрелость управления основными данными, что позволяет интегрировать систему и обеспечить эффективность взаимосвязанных наборов данных. 2 Метаданные связаны между собой системой с использованием определенного программного обеспечения, форматов данных, словаря данных. 3 См. [1], подпункт 5.3.2.7

8.14 Показатели качества для готовности

Идентификатор	Название	Описание	Функция измерения	ЖЦД, свойства, целевые объекты	Примечания
Ava-D-1	Коэффициент готовности данных	Соотношение элементов данных, готовых при необходимости (например, в ходе процедур резервного копирования/восстановления)	X = A/B, где A — количество элементов данных, готовых в определенный период времени; B — количество элементов данных, запрошенных за тот же период времени	Весь ЖЦД, кроме: «Проектирование данных»; все целевые объекты; «Элемент данных»	1 Требуемый конкретный период или продолжительность могут быть включены во время процедур резервного копирования или восстановления, а также во время обычной обработки. 2 См. [1], подпункт 5.3.3.1
Ava-D-2	Вероятность готовности данных	Вероятность успешных запросов с попытками использовать элементы данных в течение запрошенного времени	X = A/B, где A — количество раз, когда элементы данных готовы в течение запрошенного времени; B — количество раз, когда элементы данных запрашиваются на требуемый период времени	Весь ЖЦД, кроме: «Проектирование данных»; все целевые объекты; «Элемент данных»	-
Ava-D-3	Готовность элементов архитектуры	Степень, в которой готовы элементы архитектуры	X = A/B, где A — количество элементов архитектуры, готовых для предполагаемых пользователей; B — количество элементов архитектуры	«Проектирование данных»; «Архитектура»; «Элемент»	1 Готовность элементов архитектуры может подразумевать готовность связанного с ними целевого объекта. 2 В качестве примера можно привести готовность информации о правилах качества данных, которые являются элементами архитектуры. 3 См. таблицу A.5 и таблицу B.1

8.15 Показатели качества для переносимости

Идентификатор	Название	Описание	Функция измерения	ЖЦД, свойства, целевые объекты	Примечания
Por-D-1	Степень переносимости данных	Качество данных не снижается после переноса (или миграции)	X = A/B, где A — количество элементов данных, которые сохраняют существующее качество после переноса; B — количество перенесенных элементов данных	Весь ЖЦД, кроме: «Проектирование данных»; «Элемент данных»	1 В данном ПК переносимость относится к результату переноса. 2 См. [1], подпункт 5.3.3.2
Por-D-2	Переносимость предполагаемых данных	Степень, в которой переносимость данных соответствует требованиям	X = A/B, где A — количество элементов данных, которые можно перенести в целевую систему; B — количество элементов данных, перенос которых предполагается	Весь ЖЦД, кроме: «Проектирование данных»; «Элемент данных»	Этот ПК относится к возможности выполнения действий по переносу
Por-D-3	Переносимость элементов архитектуры	Степень, в которой элементы архитектуры являются переносимыми	X = A/B, где A — количество элементов архитектуры, переносимых для конкретного пользователя; B — количество необходимых элементов архитектуры	«Проектирование данных»; «Архитектура»; «Элемент»	1 Например, модели данных и словарь данных являются переносимыми. 2 См. таблицу A.5 и таблицу B.1

8.16 Показатели качества для восстанавливаемости

ПК для восстанавливаемости определяют степень, в которой данные обладают атрибутами, позволяющими им даже в случае сбоя поддерживать и сохранять определенный уровень операций и качества в определенном контексте использования. ПК для восстанавливаемости приведены в таблице 22.

Восстанавливаемость может оцениваться только с точки зрения системно-зависимого качества данных.

ПК для восстанавливаемости с точки зрения системно-зависимого качества данных

Идентификатор	Название	Описание	Функция измерения	ЖЦД, свойства, целевые объекты	Примечания
Rec-D-1	Степень восстанавливаемости данных	Степень, в которой успешно и правильно восстанавливаются хранящиеся на устройстве данные	X = A/B, где A — количество элементов данных, успешно и правильно восстановленных системой; B — количество элементов данных, которые необходимо восстановить	Весь ЖЦД, кроме: «Проектирование данных»; «Элемент данных»	См. [1], подпункт 5.3.3.3
Rec-D-2	Периодическое резервное копирование данных	Данные резервируются периодически, как указано в требованиях	X = A/B, где A — количество элементов данных (или файл данных), для которых успешно выполнено периодическое резервное копирование; B — количество элементов данных (или файл данных), подлежащих периодическому резервному копированию	Весь ЖЦД, кроме: «Проектирование данных»; «Элемент данных»	-
Rec-D-3	Восстанавливаемость архитектуры	Степень, в которой возможно восстановление элементов архитектуры	X = A/B, где A — количество успешно восстановленных элементов архитектуры; B — количество элементов архитектуры, управляемых согласно процедурам резервного копирования/восстановления	«Проектирование данных»; «Архитектура»; «Элемент»	См. таблицу A.5 и таблицу B.1

Приложение A (справочное)

ЭЛЕМЕНТЫ ИЗМЕРЕНИЯ КАЧЕСТВА, ИСПОЛЬЗУЕМЫЕ ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПОКАЗАТЕЛЕЙ КАЧЕСТВА

С каждым ЭИК, определенным в настоящем стандарте, связаны: уникальное имя, целевой объект, метод измерения и примечание (см. ГОСТ Р ИСО/МЭК 25021-2014).

Таблица A.1

Название ЭИК	Количество доступов
Целевой объект	Все целевые объекты
Метод измерения	Количество атак
Примечание	Количество регистрируется в журнале

Название ЭИК	Количество атрибутов
Целевой объект	Контекстная схема, модели данных, словарь данных
Метод измерения	Количество всех различных атрибутов (соответствующих свойств целевого объекта), которые удовлетворяют условию, заданному в определениях конкретных требований к качеству
Примечание	Например, атрибуты, касающиеся адреса в терминах «город», «улица» и «номер дома»

Таблица A.3

Количество элементов данных

Название ЭИК	Количество элементов данных
Целевой объект	Файл данных, РСУБД, документ, форма, устройства представления
Метод измерения	Количество различных структур, классов или форматов элементов данных, которые удовлетворяют условию, заданному в определениях конкретных требований
Примечание	Термин «поле» может быть синонимом, означающим наименьшую идентифицируемую единицу данных в определенном контексте, для которой определение, идентификация, допустимые значения и другая информация указаны с помощью набора свойств

Таблица A.4

Название ЭИК	Количество значений данных
Целевой объект	Все целевые объекты
Метод измерения	Количество значений данных, удовлетворяющих заданному условию
Примечание	Например, количество сбоев в работе программного обеспечения, количество строк кода при разработке программного обеспечения в период эксплуатации системы

Таблица A.5

Количество элементов

Название ЭИК	Количество элементов
Целевой объект	Архитектура, модель данных, словарь данных
Метод измерения	Количество элементов архитектуры, модели данных или одной из частей, на которые свойство может быть разделено в результате анализа
Примечание	Элемент архитектуры или модели данных. Например, пользовательский интерфейс, бизнес-процесс, процесс доступа к данным, коммуникационный процесс

Таблица A.6

Количество объектов

Название ЭИК	Количество объектов
Целевой объект	Контекстная схема, концептуальная модель
Метод измерения	Количество представленных явлений реального мира, фактов или концепций
Примечание	Примеры целевых объектов: модель данных, контекстная схема

Таблица A.7

Количество единиц информации

Название ЭИК	Количество единиц информации
Целевой объект	Все целевые объекты
Метод измерения	Количество единиц информации, удовлетворяющих заданному условию
Примечание	Примеры целевых объектов: словарь данных

Таблица A.8

Количество метаданных

Название ЭИК	Количество метаданных
Целевой объект	Словарь данных
Метод измерения	Количество данных, которые описывают другие данные
Примечание	Количество данных, которые описывают другие данные, предоставляя информацию о контексте, в котором они используются

Таблица A.9

Количество записей

Название ЭИК	Количество записей
Целевой объект	Файл данных, СУБД, РСУБД (кортежи)
Метод измерения	Количество записей одинаковой структуры, класса или формата, удовлетворяющих условиям, приведенным в конкретных определениях ЭИК
Примечание	Элементы данных, рассматриваемые как единицы или записи, например, депозитная запись, запись о транзакции, результат интервью, результат опроса

Таблица A.10

Количество раз

Название ЭИК	Количество раз
Целевой объект	Все целевые объекты
Метод измерения	Количество раз, когда происходит определенное периодическое явление или действие
Примечание	Наблюдение явления может обеспечить вероятность события

Таблица A.11

Размер

Название ЭИК	Размер
Целевой объект	Файл данных, СУБД, РСУБД
Метод измерения	Объем используемого пространства в байтах или кратное им число
Примечание	Например, дублирование данных является типичным случаем, который может повлиять на размер

Таблица A.12

Время

Название ЭИК	Время
Целевой объект	Файл данных
Метод измерения	Расчет продолжительности события
Примечание	Относится к интервалу между временем начала и временем окончания любого процесса, описанного в конкретных определениях ЭИК (Время (продолжительность) = время окончания — время начала). При его использовании периодичность — это число раз, когда конкретное явление или действие происходит за единицу времени

Приложение B (справочное)

ЭЛЕМЕНТЫ ИЗМЕРЕНИЯ КАЧЕСТВА, ЦЕЛЕВЫЕ ОБЪЕКТЫ И ПОКАЗАТЕЛИ КАЧЕСТВА

Соответствующие ПК связаны с каждым ЭИК и целевым объектом.

Таблица B.1

ЭИК (от A.1 до A.6), целевые объекты и ПК

ЭИК, целевые объекты	A.1 количество доступов	A.2 количество атрибутов	A.3 количество элементов данных	A.4 количество значений данных	A.5 количество элементов	A.6 количество объектов
Архитектура	-	-	-	-	Con-I-4 Ava-D-3 Por-D-3 Rec-D-3	-
Контекстная схема	-	Com-I-7	-	-	-	Com-I-6
Модели данных	-	-	-	-	Acc-I-5 Cre-I-4 Und-D-1	-
Концептуальная модель данных	-	Com-I-7	-	-	-	Com-I-6
Логическая модель данных	-	-	-	-	-	-
Физическая модель данных	-	-	-	-	-	-
Словарь данных	-	Com-I-8	-	-	-	-
Документ	-	-	Acs-I-1 Acs-D-1 Acs-D-2 Und-D-2	-	-	-
Файл данных	-	-	Acc-I-1 Acc-I-3 Acc-I-7 Com-I-1 Con-I-1 Con-I-2 Con-I-3 Con-I-5 Con-I-6 Cur-I-1 Cur-I-2 Eff-I-1 Pre-D-1 Tra-D-1 Tra-D-2	Acc-I-2 Acc-I-4 Com-I-4 Cre-I-2 Pre-I-1 Tra-I-1 Und-I-4	-	-
СУБД	-	-	-	Tra-I-1	-	-
РСУБД	-	-	Con-I-1	-	-	-
Форма	-	-	Acs-I-1 Acs-D-1 Acs-D-2 Und-D-2	Eff-I-2	-	-
Устройство представления	-	-	Acs-I-1 Acs-D-1 Acs-D-2 Und-D-2	Eff-I-2	-	-
Все целевые объекты	Cnf-D-1	-	Cmp-I-1 Cmp-D-1 Und-I-3 Und-D-3 Ava-D-1 Por-D-1 Por-D-2 Rec-D-1 Rec-D-2	Cnf-I-1 Und-I-1 Und-I-2	-	-

Таблица B.2

ЭИК (от A.7 до A.12), целевые объекты и ПК

ЭИК, целевые объекты	A.7 количество единиц информации	A.8 количество метаданных	A.9 количество записей	A.10 количество раз	A.11 размер	A.12 время
Архитектура	-	-	-	-	-	-
Контекстная схема	-	-	-	-	-	-
Модели данных	-	-	-	-	-	-
Концептуальная модель данных	-	-	-	-	-	-
Логическая модель данных	-	-	-	-	-	-
Физическая модель данных	-	-	-	-	-	-
Словарь данных	Cre-I-3	Acc-I-6	-	-	-	-
Документ	-	-	-	-	-	-
Файл данных	-	-	Com-I-2 Com-I-3 om-I-5	-	Eff-D-1 Eff-D-3 Eff-D-4	Eff-D-2 Eff-D-5
СУБД	-	-	-	-	Eff-D-3 Eff-D-4	-
РСУБД	-	-	-	-	-	-
Форма	-	-	-	-	-	-
Устройство представления	-	-	-	-	-	-
Все целевые объекты	Cre-I-1 Cur-I-3	-	-	Ava-D-2	-	-

Приложение C (справочное)

ССЫЛКИ НА ЭЛЕМЕНТЫ ИЗМЕРЕНИЯ КАЧЕСТВА

В настоящем приложении описаны сложные ЭИК.

C.1 Выброс

Выброс — значение, которое в числовом отношении удалено от остальных значений. Выброс является исключением. Выбросы можно вычислить с помощью многих методов (см. C.1.1 - C.1.3).

C.1.1 Нормальное распределение

Например, можно иметь частоту какого-либо явления (вес, выручка и т.д.) с нормальным распределением (Гаусс):

10, 20, 30, 20, 10,

где было бы удобно проверить экстремальные значения.

Аналогично для другого вида распределения можно получить следующие значения:

100, 105, 120, 80, 75, 60, 130, 2000,

где последний случай (2000) представляет собой экстремальное значение, которое должно быть проверено.

Классический параметрический метод, использующий среднее и стандартное отклонение, относится к нормальному (или гауссовскому) распределению:

f(\chi;\mu,\sigma^{2}) = \frac{1}{\sigma \sqrt{2n}} e^{-}^{\frac{1}{2}} (^{\frac{\chi - \mu}{\sigma}})^{2}, (C.1)

где параметр \chi — значение случайной величины;

\mu — среднее значение (местоположение пика);

\sigma^{2} — дисперсия ( \sigma более известно как стандартное отклонение).

Для нормального (гауссовского) распределения интервал (\mu - \sigma,\mu + \sigma) составляет около 68% набора, два стандартных отклонения от среднего — около 95%, а три стандартных отклонения — около 99,7%.

C.1.2 Любое распределение

Для любого распределения оценка максимального числа выбросов имеет следующий вид:

Pr(|\chi - \mu| \geq k\sigma) \leq \frac{1}{k^{2}} , (C.2)

где \chi — случайная величина;

\mu — ожидаемое значение;

k — действительное число (> 0);

\sigma — стандартное отклонение.

Для любого распределения, учитывая, что почти все значения должны быть близки к среднему, не более

1/K2, (C.3)

значений распределения может быть больше, чем k стандартных отклонений от среднего (Бьенеме — Чебышев, 1853/1867).

C.1.3 Непараметрический метод

Непараметрический метод (использование квантилей) связан с использованием квантилей.

Квантили — это точки, взятые через равные промежутки времени из кумулятивной функции распределения случайной величины. Q-квантили делят упорядоченные данные на Q по сути равных по размеру подмножеств данных; квантили — это значения данных, отмечающие границы между последовательными подмножествами:

2^{\wedge} квантиль называется медианой.

3^{\wedge} квантили называются тертилями или терцилями.

4^{\wedge} квантили называются квартилями.

...

10^{\wedge} квантили называются децилями.

...

100^{\wedge} квантили называются перцентилями.

Риск получить неточные значения возникает, если значения данных лежат за пределами ожидаемых границ диапазона. Можно определить, что выброс — это любое наблюдение за пределами диапазона

[Q1 — k(Q3 — Q1), Q3 + k(Q₃ - Q₁)], (C.4)

для некоторой константы k, где Q₁ и Q₃ - нижний и верхний квартили. В методе интерквартильного размаха для K = 1,5 выбросами считаются наблюдения, которые опускаются ниже Q1 — 1,5(IQR) или выше Q3 + 1,5(IQR).

Риск несогласованности считается пропорциональным количеству дубликатов, поскольку обновление должно быть выполнено для всех вхождений одного и того же значения, чтобы избежать несогласованности.

Дубликаты могут быть найдены для каждого атрибута в столбце i таблицы j. Также можно вычислить количество дубликатов, сгруппировав их по k атрибутам и найдя дубликаты по всем записям/строкам. При таком расчете дублирование происходит, если для выбранного набора k атрибутов найдены две или более одинаковые записи/строки.

При использовании (n/k) наборов k-атрибутов для таблицы с n-атрибутами (k = 1, ..n) выражения в примечании 2 для Con-I-3 из 8.4 становятся:

A = \sum_{k} \sum_{j} \sum_{ji} D_{ijk}, (C.5)

где Dijk = количество дубликатов, найденных в наборе i из k-атрибутов таблицы j.

При наличии нескольких таблиц структура таблиц также влияет на риск несогласованности, например, нормализованная база данных приводит к лучшему показателю дублирования, чем ненормализованная, содержащая те же данные. С другой стороны, нормализация может снизить эффективность использования времени.

В нижеследующем примере риск несогласованности вычисляется в различных реализациях базы данных (см. таблицу C.2.1, таблицы C.2.2 и C.2.3) для k = 1 и k = 2.

Турнир	Год	Победитель	Дата рождения победителя
Кубок Кремля	1998	Иванов И.П.	21 июля 1975 г.
Кубок наций	1999	Сергеев А.В.	28 сентября 1968 г.
Формула-1	1999	Петров О.М.	21 июля 1975 г.
Кубок Кремля	1999	Попов А.С.	14 марта 1977 г.

Турнир	Год	Победитель
Кубок Кремля	1998	Иванов И.П.
Кубок наций	1999	Сергеев А.В.
Формула-1	1999	Петров О.М.
Кубок Кремля	1999	Попов А.С.

Игрок	Дата рождения
Попов А.С.	14 марта 1977 г.
Иванов И.П.	21 июля 1975 г.
Сергеев А.В.	28 сентября 1968 г.

Для удобства пользования применяют следующие обозначения: T — турнир, Y — год, W — победитель, wD — дата рождения победителя.

Для таблицы C.2.1 применяют следующие расчеты:

• количество дубликатов (k = 1, T, Y, W, wD) = 2 + 3 + 2 + 2 = 9;
• количество дубликатов (k = 2, TY, TW, TwD, YW, YwD, WwD) = 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 2 = 2;
• количество строк = 4;
• количество столбцов = 4;
• количество таблиц = 1;
• риск несоответствия = [(9 + 2)/16]/1 = 0,69.

Для удобства пользования применяют следующие обозначения: T — турнир, Y — год, W — победитель, P — игрок, D — дата рождения.

Для таблицы C.2.2 применяют следующие расчеты:

• количество дубликатов (K = 1, T, Y, W) = 2 + 3 + 2 = 7;
• количество дубликатов (K = 2, TY, TW, YW) = 0 + 0 + 0;
• количество строк = 4;
• количество столбцов = 3.

Для таблицы C.2.3 применяют следующие расчеты:

• количество дубликатов (K = 1, P, D) = 0 + 0;
• количество дубликатов (K = 2, P, D) = 0;
• количество строк = 3;
• количество столбцов = 2;
• количество таблиц = 2;
• риск несогласованности = [(7 + 0)/12 + (0 + 0)/6]/2 = 0,29.

Реализация с использованием таблиц C.2.2, C.2.3 имеет лучший балл риска несогласованности, чем реализация по таблице C.2.1 (см. таблицу 3, идентификатор Con-I-3, примечание 3).

C.3 Записи

Записи собираются в файл данных и содержат набор полей или элементов данных (поля могут являться синонимом). Набор полей также называется кортежем. Таблица используется для обозначения набора кортежей. Как следствие, кортеж может использоваться вместо записи; таблица может использоваться вместо (структурированного) файла данных или набора данных; отношение или таблица относятся к строкам и столбцам.

В таблице C.3.1 представлены синонимы для терминов.

Таблица C.3.1

Общие/оригинальные термины	База данных	Реляционная база данных
(Структурированный) файл данных или набор данных: содержит набор записей	Иерархическая, сетевая, реляционная, объектно-ориентированная.	Отношение или таблица относятся к строкам и столбцам: набор кортежей.
	Файлы данных с метаданными. Пути доступа предопределены	Идентификаторы называются первичными ключами. Ограничения целостности. Пути доступа не предопределены
Запись содержит набор полей (элементы данных)	Запись	Строка-кортеж
Поле (элемент данных)	Поле	Элемент кортежа

Приложение D (справочное)

В таблице D.1 приведены ПК в алфавитном порядке.

Название ПК	Идентификатор	Уровень использования	Номер таблицы
Вероятность готовности данных	Ava-D-2	HR	20
Возможность отслеживания значений данных	Tra-D-2	R	17
Восстанавливаемость архитектуры	Rec-D-3	R	22
Временная задержка обновления данных	Eff-D-5	HR	13
Готовность элементов архитектуры	Ava-D-3	HR	20
Диапазон прецизионности данных	Acc-I-7	HR	1
Достоверность значений	Cre-I-1	R	4
Достоверность источника	Cre-I-2	R	4
Достоверность модели данных	Cre-I-4	R	4
Достоверность словаря данных	Cre-I-3	REF	4
Доступность для пользователя	Acs-I-1	R	6
Доступность устройства	Acs-D-1	R	7
Доступность формата данных	Acs-D-2	R	7
Запрос обновления элементов	Cur-I-3	HR	5
Использование шифрования	Cnf-I-1	HR	10
Коэффициент готовности данных	Ava-D-1	HR	20
Обеспечение прецизионности данных	Acc-I-3	R	1
Отсутствие уязвимостей	Cnf-D-1	R	11
Охват согласованности значений данных	Con-I-5	REF	3
Переносимость предполагаемых данных	Por-D-2	R	21
Переносимость элементов архитектуры	Por-D-3	R	21
Периодическое резервное копирование	Rec-D-2	HR	22
Полезная эффективность	Eff-I-2	R	12
Полнота атрибутов	Com-I-2	R	2
Полнота атрибутов концептуальной модели данных	Com-I-7	R	2
Полнота записи	Com-I-1	R	2
Полнота значений данных	Com-I-4	R	2
Полнота концептуальной модели данных	Com-I-6	R	2
Полнота метаданных	Com-I-8	REF	2
Полнота файла данных	Com-I-3	HR	2
Понятность значений данных	Und-I-4	R	18
Понятность исходных данных	Und-I-3	R	18
Понятность модели данных	Und-D-1	HR	19
Понятность представления данных	Und-D-2	R	19
Понятность символов	Und-I-1	R	18
Понятность связанных исходных данных	Und-D-3	HR	19
Понятность семантических данных	Und-I-2	R	18
Прецизионность метаданных	Acc-I-6	R	1
Прецизионность модели данных	Acc-I-5	R	1
Прецизионность семантических данных	Acc-I-2	HR	1
Прецизионность синтаксических данных	Acc-I-1	HR	1
Прослеживаемость доступа пользователей	Tra-D-1	HR	17
Прослеживаемость значений данных	Tra-I-1	REF	16
Пространство, занятое записями при дублировании	Eff-D-4	REF	13
Пустые записи в файле данных	Com-I-5	R	2
Риск неиспользованного пространства	Eff-D-3	R	13
Риск несогласованности данных	Con-I-3	R	3
Риск непрецизионности набора данных	Acc-I-4	R	1
Своевременность обновления данных	Cur-I-2	R	5
Семантическая согласованность	Con-I-6	HR	3
Согласованность архитектуры	Con-I-4	REF	3
Согласованность формата данных	Con-I-2	R	3
Соответствие нормативным требованиям благодаря технологиям	Cmp-D-1	R	9
Соответствие нормативным требованиям в отношении значения и/или формата	Cmp-I-1	REF	8
Степень восстанавливаемости данных	Rec-D-1	HR	22
Степень переносимости данных	Por-D-1	R	21
Точность значений данных	Pre-I-1	R	14
Точность формата данных	Pre-D-1	HR	15
Целостность ссылочных данных	Con-I-1	R	3
Частота обновления	Cur-I-1	HR	5
Эффективность обработки данных	Eff-D-2	HR	13
Эффективность формата данных	Eff-D-1	R	13
Эффективный формат элементов данных	Eff-I-1	REF	12

В частности, в графе «Уровень использования» HR — «Настоятельно рекомендуется» указано в соответствии с «практическим использованием крупными организациями» (для 19 ПК); R — «Рекомендуется» — в соответствии с «инновационными перспективами, исходящими от академических институтов, экспертов и национальных регуляторов» (для 36 ПК); REF — «Для справки» — в соответствии с «экспериментальным использованием исследователями» (для 8 ПК).

В таблицах E.1 - E.3 представлены идентификаторы ПК данных, определенные в настоящем стандарте, объединенные по ЖЦД, целевые объекты, свойства (см. 6.2) и характеристики качества данных. Некоторые ПК данных применимы к одному или нескольким целевым объектам и свойствам.

ЖЦД	Проектирование данных	Другие этапы ЖЦД
Целевые объекты. Свойства	Архитектура, контекстная схема, модели данных (концептуальные, логические, физические), словарь данных, документ	Файл данных, СУБД, РСУБД, форма, устройство представления
Характеристики качества данных	Атрибут, элемент, информация, метаданные, словарь	Формат данных, элемент данных, единица информации, запись	Значение данных, содержание информационного элемента
8.2 Прецизионность	Acc-I-5 Acc-I-6	Acc-I-1 Acc-I-3 Acc-I-7	Acc-I-1 Acc-I-2 Acc-I-4 Acc-I-7
8.3 Полнота	Com-I-6 Com-I-7 Com-I-8	Com-I-1 Com-I-2 Com-I-3 Com-I-4 Com-I-5	Com-I-1 Com-I-2 Com-I-4
8.4 Согласованность	Con-I-4	Con-I-1 Con-I-2 Con-I-3 Con-I-5 Con-I-6	Con-I-1 Con-I-3 Con-I-5 Con-I-6
8.5 Достоверность	Cre-I-3 Cre-I-4	-	Cre-I-1 Cre-I-2 Cre-I-3
8.6 Актуальность	Cur-I-3	Cur-I-1 Cur-I-2	Cur-I-3

ЖЦД	Проектирование данных	Другие этапы ЖЦД
Целевые объекты. Свойства	Архитектура, контекстная схема, модели данных (концептуальные, логические, физические), словарь данных, документ	Файл данных, СУБД, РСУБД, форма, устройство представления
Характеристики качества данных	Атрибут, элемент, информация, метаданные, словарь	Формат данных, элемент данных, единица информации, запись	Значение данных, содержание единицы информации
8.7 Доступность	-	Acs-I-1 Acs-D-1 Acs-D-2	Acs-I-1 Acs-D-1
8.8 Соответствие требованиям	Cmp-D-1	Cmp-I-1 Cmp-D-1	Cmp-I-1
8.9 Конфиденциальность	Cnf-I-1 Cnf-D-1	Cnf-D-1	Cnf-I-1
8.10 Эффективность	-	Eff-I-1 Eff-D-1 Eff-D-2 Eff-D-3 Eff-D-4 Eff-D-5	Eff-I-2 Eff-D-5
8.11 Точность	-	Pre-D-1	Pre-I-1
8.12 Прослеживаемость	-	Tra-D-1 Tra-D-2	Tra-I-1 Tra-D-2
8.13 Понятность	Und-I-1 Und-I-2 Und-I-3 Und-D-1 Und-D-3	Und-I-3 Und-D-2 Und-D-3	Und-I-1 Und-I-2 Und-I-3 Und-I-4

ЖЦД	Проектирование данных	Другие этапы ЖЦД
Целевые объекты. Свойства	Архитектура, контекстная схема, модели данных (концептуальные, логические, физические), словарь данных, документ	Файл данных, СУБД, РСУБД, форма, устройство предварительной обработки
Характеристики качества данных	Атрибут, элемент, информация, метаданные, словарь	Формат данных, элемент данных, единица информации, запись	Значение данных, содержание информационного элемента
8.14 Готовность	Ava-D-3	Ava-D-1 Ava-D-2	-
8.15 Переносимость	Por-D-3	Por-D-1 Por-D-2	-
8.16 Восстанавливаемость	Rec-D-3	Rec-D-1 Rec-D-2	-

Обозначение национального стандарта	Степень соответствия	Обозначение и наименование ссылочного международного стандарта
ГОСТ Р ИСО/МЭК 25000-2021	IDT	ISO/IEC 25000:2014 «Системная и программная инженерия. Требования и оценка качества систем и программных средств (SQuaRE). Руководство по SQuaRE»
ГОСТ Р ИСО/МЭК 25021-2014	IDT	ISO/IEC 25021:2012 «Системная и программная инженерия. Требования и оценка качества систем и программного обеспечения (SQuaRE). Элементы показателя качества»
Примечание — В настоящей таблице использовано следующее условное обозначение степени соответствия стандартов: - IDT — идентичные стандарты.

Таблица ДБ.1

Структура настоящего стандарта	Структура международного стандарта ИСО/МЭК 25024:2015
1 Область применения (раздел 1)	1 Область применения
2 Нормативные ссылки (раздел 3)	2 Соответствие требованиям
3 Термины и определения (раздел 4)	3 Нормативные ссылки
4 Сокращения (раздел 5)	4 Термины и определения
5 Общие положения (раздел 2)	5 Сокращения
6 Использование показателей качества данных (раздел 6)	6 Использование показателей качества данных
7 Формат для документирования показателей качества данных (раздел 7)	7 Формат для документирования показателей качества данных
8 Показатели качества данных (раздел 8)	8 Показатели качества данных
Приложение A Элементы измерения качества, используемые для определения показателей качества	Приложение A Элементы измерения качества, используемые для определения показателей качества
Приложение B Элементы измерения качества, целевые объекты и показатели качества	Приложение B Элементы измерения качества, целевые объекты и ОКМ
Приложение C Ссылки на элементы измерения качества	Приложение C Ссылки на элементы измерения качества
Приложение D Показатели качества	Приложение D Показатели качества в алфавитном порядке
Приложение E Идентификаторы показателей качества для характеристик и целевых объектов	Приложение E Идентификаторы показателей качества для характеристик и целевых объектов
Приложение ДА Сведения о соответствии ссылочных национальных стандартов международным стандартам, использованным в качестве ссылочных в примененном международном стандарте	-
Приложение ДБ Сопоставление структуры настоящего стандарта со структурой примененного в нем международного стандарта	-
Библиография	Библиография
Примечание — После заголовков разделов настоящего стандарта приведены в скобках номера аналогичных им разделов международного стандарта.

БИБЛИОГРАФИЯ

[1]	ИСО/МЭК 25012:2008 Программная инженерия. Требования и оценка качества программного продукта (SQuaRE). Модель качества данных [Software engineering — Software product Quality Requirements and Evaluation (SQuaRE) — Data quality model]
[2]	ANSI/X3/SPARC Study Group on Data Base Management Systems. Interim Report. FDT, ACM SIGMOD bulletin. Volume 7, No. 2 (1975)
[3]	Р 50.1.028-2001 Информационные технологии поддержки жизненного цикла продукции. Методология функционального моделирования

УДК 004.65:006.354	ОКС 35.080
Ключевые слова: системная инженерия, программная инженерия, оценка, качество систем, качество программного обеспечения, SQuaRE, измерение качества данных

---