[目的/意义]从数据资产的视角来说,数据质量评价对于数据质量价值提升具有重要作用。对数据质量评价的模型、方法、评价主体和评价对象的相关研究进行述评,以期将数据质量评价研究引向深入。[方法/过程]采用文献调研法,对国内外文献进行系统脉络梳理和整体内容述评。[结果/结论]目前研究普遍采用数据质量调查法确定多个维度指标,主要采用定性定量相结合的评价策略,并且逐步关注数据用户的需求。现有研究存在"评价标准视角单一""多维指标之间的相关性欠缺论证""计算机自动化评价受数据体量增大的瓶颈限制"等问题,未来研究需关注"大数据环境下的数据质量评价模型建模""充分考虑数据使用者的需求和认知条件""非结构化数据的有效质量评价方式构建""规模半结构化数据质量评价的计算机自动评价的实现"。