Témata

Data Management body of Knowledge (DMBOK) definuje Datové Kvality (DQ) jako „plánování, realizaci a kontrolu činností, které se vztahují kvality, techniky řízení dat, aby se zajistilo, že je vhodné pro spotřebu a potřebám údaje spotřebitelů.“

vzhledem k tomu, že očekávání ohledně kvality dat nejsou vždy verbalizována a známa, je zapotřebí probíhající diskuse. Kvalita dat závisí na kontextu a požadavcích spotřebitele dat.

krátký seznam rozměrů kvality dat je:

• Správnost
• Úplnost
• Konzistence
• Poctivost
• Přiměřenosti
• Aktuálnost
• Jedinečnost/Deduplikace
• Platnosti
• Přístupnost

Ostatní Definice Kvality Dat Patří:

• „Vhodné pro účel. Splňuje požadavky svých autorů, uživatelů a správců.“(Dr. Peter Aiken, adaptovaný od Martina Epplera)
• „spoléhání se na přesnost, konzistenci a úplnost údajů, které mají být užitečné v celém podniku.“(Michelle Knight)
• Nástroje a postupy použít k analýze a jejich standardizace, generalizované „čistky,“ odpovídající, profilování, monitorování, a obohacení (Gartner)

• Silný-Wang rámec: (Wang, a Silný, MIT a DAMA DMBOK)
  • Vnitřní DQ:
    • Správnost
    • Objektivita
    • Věrohodnost
    • Pověst
  • Kontextové DQ:
    • přidaná Hodnota
    • Relevance
    • Úplnost
    • Vhodné množství dat
  • Reprezentační DQ:
    • Interpretovatelnost
    • Snadnost porozumění
    • Reprezentační konzistence
    • Stručné zastoupení
  • Dostupnost DQ:
    • Přístupnost
    • Zabezpečení Přístupu

Pár Používá Kvality Údajů jsou:

• Zvýšení hodnoty organizační údaje a možnosti použití.
• snížení rizika a nákladů spojených se špatnou kvalitou dat.
• zlepšení organizační efektivity a produktivity.
• ochrana a posílení reputace organizace.
• profilování dat.
• standardizace dat.
• monitorování dat.
• čištění dat.

Foto Kredit: Rawpixel.com/.com