Dados de Tópicos

Os Dados ao Órgão de Gestão do Conhecimento (DMBOK) define Qualidade de Dados (DQ), como “o planejamento, implementação e controle de atividades que se aplicam técnicas de gestão da qualidade de dados, para assegurar-se de que está apto para o consumo e para satisfazer as necessidades de consumidores de dados.”

uma vez que as expectativas sobre a qualidade dos dados nem sempre são verbalizadas e conhecidas, uma discussão em curso é necessária. A qualidade dos dados depende do contexto e das exigências do consumidor de dados.

uma pequena lista de dimensões da qualidade dos dados é:

• Erro
• Integralidade
• Consistência
• Integridade
• Economia
• Oportunidade
• Singularidade/eliminação de duplicação de
• Validade
• Acessibilidade

Outras Definições de Qualidade de Dados Incluem:

• “Apto para uma finalidade. Atende aos requisitos de seus autores, usuários e administradores.”(Dr. Peter Aiken, adaptado de Martin Eppler)
• ” Reliance on accuracy, consistency and Completude of data to be useful across the enterprise.”(Michelle Knight)
• Ferramentas e processos usados para análise e padronização generalizada “limpeza”, de correspondência, de perfil, de monitoramento e de enriquecimento (Gartner)

• Forte-Wang quadro: (Wang e Strong, MIT e DAMA DMBOK)
  • Intrínseca DQ:
    • Erro
    • Objetividade
    • Credibilidade
    • Reputação
  • Contextual DQ:
    • de Valor agregado
    • Relevância
    • Integralidade
    • quantidade Adequada de dados
  • Representação DQ:
    • Interpretabilidade
    • Facilidade de compreensão
    • Representacional consistência
    • Concisa representação
  • Acessibilidade DQ:
    • Acessibilidade
    • Segurança de Acesso

Alguns Usos da Qualidade dos Dados são:

• Aumentar o valor dos dados de uma organização e as oportunidades de usá-lo.
• redução do risco e dos custos associados a dados de má qualidade.
• melhorar a eficiência organizacional e a produtividade.
• proteger e melhorar a reputação da organização.
• perfil de dados.
• normalização dos dados.
• monitorização dos dados.
• limpeza dos dados.

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