Data Management Body Of Knowledge (DMBOK) definește calitatea datelor (DQ) ca „planificarea, implementarea și controlul activităților care aplică tehnici de management al calității datelor, pentru a se asigura că sunt adecvate consumului și pentru a satisface nevoile consumatorilor de date.”
deoarece așteptările cu privire la calitatea datelor nu sunt întotdeauna verbalizate și cunoscute, este necesară o discuție continuă. Calitatea datelor depinde de context și de cerințele consumatorului de date.
o listă scurtă de dimensiuni de calitate a datelor sunt:
- precizie
- completitudine
- consecvență
- integritate
- rezonabilitate
- actualitate
- unicitate/deduplicare
- valabilitate
- accesibilitate
alte definiții ale calității datelor includ:
- „potrivit pentru un scop. Îndeplinește cerințele autorilor, utilizatorilor și administratorilor săi.”(Dr. Peter Aiken, adaptat de la Martin Eppler)
- „dependența de acuratețea, coerența și completitudinea datelor pentru a fi utile în întreaga întreprindere.”(Michelle Knight)
- instrumente și procese utilizate pentru parsare și standardizare,” curățare ” generalizată, potrivire, profilare, monitorizare și Îmbogățire (Gartner)
- cadru puternic-Wang: (Wang, și puternic, MIT și dama DMBOK)
- intrinsec DQ:
- precizie
- obiectivitate
- credibilitate
- reputație
- DQ Contextual:
- valoare adăugată
- Relevanță
- completitudine
- cantitate adecvată de date
- DQ reprezentativ:
- Interpretabilitate
- ușurință în înțelegere
- consistență reprezentativă
- reprezentare concisă
- accesibilitate DQ:
- accesibilitate
- Securitate Acces
- intrinsec DQ:
câteva utilizări ale calității datelor sunt:
- creșterea valorii datelor organizaționale și a oportunităților de utilizare a acestora.
- reducerea riscului și a costurilor asociate cu date de calitate slabă.
- îmbunătățirea eficienței și productivității organizaționale.
- protejarea și consolidarea reputației organizației.
- profilarea datelor.
- standardizarea datelor.
- monitorizarea datelor.
- curățarea datelor.
Credit Foto: Rawpixel.com/.com
