数据质量的高低对企业乃至国家都起到举足轻重的作用,拥有高质量的数据已成为企业发展的重要保障,如何对数据进行质量检查,找出问题数据已成为信息时代的热点问题。数据质量评估是衡量数据问题最有效的途径,通过对数据进行质量评估,不仅可以知道数据的质量高低,还可以定位到问题数据的位置,为提高数据质量奠定基础。数据质量评估的维度包括完整性、一致性、准确性、关联性和及时性等,通常对数据质量的评估是通过多个维度进行的,这些维度的确定需要根据数据本身的特点来决定。本文在针对关系型数据库中的数据质量方面,提出了一种普遍适用的基于元数据的规则提取模型,解决了在定量评估方面使用数据集单一的问题,该模型能够对数据源进行统一处理并提取出元数据和部分评估规则,通过建立异构数据源接口,从数据库、数据表到数据项逐步深入分析,最终形成元数据规则库,规则库为数据质量评估提供了依据。接着在数据完整性、准确性和一致性这三个维度上建立了评估算法,最后对整个数据库进行了评估,评估结果可以清楚地反映数据的质量状况,表明了该模型下算法的实用性和可靠性。