本模块的重点是衡量数据质量。通过本模块的学习，您将能够描述元数据，列出元数据可能包括的内容，举出一些元数据的例子，并回忆元数据在衡量数据质量方面的一些用途。我们将描述数据来源，解释了解数据集的来源如何帮助数据分析师确定数据集是否适合特定用途。我们还将介绍数据质量的 5 个组成部分，您可以在评估数据时回忆和使用这些组成部分。您还将学习如何区分数据验证和确认，回顾 4 种适用的数据确认方法和 3 个对确认数据有用的概念。除了视频课程外，您还将阅读并讨论一篇学术文章：《电子健康记录数据质量评估的方法和维度：促进临床研究的再利用》。在本模块的最后，我们将介绍一个缩写为 S-B-A-R 的框架，该框架常用于医疗团队交流必须解决的问题。

在本模块中，我们将重点关注数据质量的监控、管理和改进。您将能够解释如何对数据进行日常监控，以确保数据的一致性。您还将解释如何通过测量来帮助我们监测患者的健康状况以及他们所接受的护理质量。 此外，您还将能够讨论在整个数据生命周期中建立质量文化，并通过提出问题来确定数据质量基线，从而从基线上提高数据质量。您将能够通过预期和意外变化来管理数据质量，同时跟踪数据管道的监控策略。完成本模块后，您将能够识别和修复数据中的常见缺陷，并实施变更控制系统作为监控工具。您还将回忆起在医疗保健领域监控数据质量的工作中可以应用的几种最佳实践。

在本模块中，我们将重点关注通过数据治理来维持质量。我们将对数据管理进行定义，并探讨数据管理在医疗保健中的重要性。您将讨论数据管理委员会的组成人员、这些委员会相对于数据分析师的职能，并描述利益相关者如何共同确保数据质量。您将能够描述高质量数据如何成为任何企业的宝贵资产。您还将定义数据管理系统。您将回忆起数据被重新使用的几种方式，并解释数据治理如何在数据被重新使用时保持数据质量。除了视频课程外，您还将阅读和讨论文章《大数据，大成果》，并练习应用其中的一些重要概念。