Innehåll
- Definition - Vad betyder datakvalitet?
- En introduktion till Microsoft Azure och Microsoft Cloud | I hela denna guide kommer du att lära dig vad cloud computing handlar om och hur Microsoft Azure kan hjälpa dig att migrera och driva ditt företag från molnet.
- Techopedia förklarar datakvalitet
Definition - Vad betyder datakvalitet?
Datakvalitet är ett intrikat sätt att mäta dataegenskaper från olika perspektiv. Det är en omfattande undersökning av applikationens effektivitet, tillförlitlighet och lämplighet för data, särskilt data som finns i ett datalager.
Inne i en organisation är tillräcklig datakvalitet avgörande för transaktions- och operativa processer, liksom livslängden för affärsinformation (BI) och affärsanalys (BA) -rapportering. Datakvaliteten kan påverkas av det sätt på vilket data matas in, hanteras och underhålls.
Datakvalitetssäkring (DQA) är ett förfarande som syftar till att kontrollera effektiviteten och tillförlitligheten för data.
En introduktion till Microsoft Azure och Microsoft Cloud | I hela denna guide kommer du att lära dig vad cloud computing handlar om och hur Microsoft Azure kan hjälpa dig att migrera och driva ditt företag från molnet.
Techopedia förklarar datakvalitet
Effektivt underhåll av datakvalitet kräver periodisk dataövervakning och rengöring. I allmänhet innebär underhåll av datakvalitet att uppdatera / standardisera data och deduplicera poster för att skapa en enda datavy.
Viktiga datakvalitetskomponenter är följande:
- Fullständighet: Nivå på vilken önskade dataattribut tillhandahålls. Data behöver inte vara 100 procent fullständiga.
- Noggrannhet: Representerar datas verkliga status. Kan beräknas med hjälp av en automatiserad metod med hjälp av olika listor och kartläggning.
- Trovärdighet: Omfattning till vilken data anses trovärdig och sann. Kan skilja sig från källa.
- Aktualitet (dataålder): Till vilken information uppdateras tillräckligt för ett aktuellt företag.
- Konsekvens: Utvärderar om olika datasatsfakta matchar.
- Integritet: Utvärderar referensgiltigheten och noggrann sammanfogning av olika datasätt.
Datakvalitet är avgörande av följande skäl:
- Den tillhandahåller exakt och väl tidsbestämd information för att hantera ansvar och tjänster.
- Det erbjuder snabb information för att hantera effektiviteten i tjänsten.
- Det hjälper till att prioritera och garantera ett effektivt resursutnyttjande.