【摘要】文章将大数据质量分为原始质量、过程质量和结果质量,并根据不同的数据处理阶段分析其质量测度指标,通过专家打分计算各指标的权重值,从而构建大数据质量的测度模型。研究发现,大数据结果质量的重要性程度明显高于原始质量和过程质量,说明大数据质量的重点在于面向应用的结果质量上,而结果质量的形成离不开原始质量和过程质量的保障。大数据质量测度是实施大数据质量管理与控制的重要基础。