Indhold
- Definition - Hvad betyder datakvalitet?
- En introduktion til Microsoft Azure og Microsoft Cloud | Gennem hele denne vejledning lærer du, hvad cloud computing handler om, og hvordan Microsoft Azure kan hjælpe dig med at migrere og drive din virksomhed fra skyen.
- Techopedia forklarer datakvalitet
Definition - Hvad betyder datakvalitet?
Datakvalitet er en kompliceret måde at måle dataegenskaber fra forskellige perspektiver. Det er en omfattende undersøgelse af anvendelseseffektivitet, pålidelighed og egnethed af data, især data, der er bosiddende i et datavarehus.
Inde i en organisation er tilstrækkelig datakvalitet vigtig for transaktions- og operationelle processer samt levetiden for forretningsinformation (BI) og forretningsanalyse (BA) -rapportering. Datakvalitet kan blive påvirket af den måde, hvorpå data indtastes, håndteres og vedligeholdes.
Datakvalitetssikring (DQA) er en procedure, der er beregnet til at kontrollere effektiviteten og pålideligheden af data.
En introduktion til Microsoft Azure og Microsoft Cloud | Gennem hele denne vejledning lærer du, hvad cloud computing handler om, og hvordan Microsoft Azure kan hjælpe dig med at migrere og drive din virksomhed fra skyen.
Techopedia forklarer datakvalitet
Effektiv vedligeholdelse af datakvalitet kræver periodisk datakontrol og rengøring. Generelt involverer vedligeholdelse af datakvalitet opdatering / standardisering af data og deduplicering af poster for at skabe en enkelt datavisning.
De vigtigste datakvalitetskomponenter er som følger:
- Fuldstændighed: Niveau, hvorpå de ønskede dataattributter leveres. Data behøver ikke være 100 procent komplette.
- Nøjagtighed: Repræsenterer datas virkelige status. Kan beregnes ved hjælp af en automatiseret metode ved hjælp af forskellige lister og kortlægning.
- Troværdighed: Omfang, som data betragtes som troværdige og sande. Kan afvige fra efter kilde.
- Aktualitet (alder på data): Omfang, til hvilken data er tilstrækkeligt opdateret til en aktuel virksomhed.
- Konsistens: vurderer, om forskellige datasætfakta stemmer overens.
- Integritet: vurderer referencegyldighed og nøjagtig sammenføjning af forskellige datasæt.
Datakvalitet er vigtig af følgende grunde:
- Det giver nøjagtige og tidsbestemte oplysninger til håndtering af ansvarlighed og tjenester.
- Det tilbyder hurtig information til at håndtere effektiviteten af tjenesten.
- Det hjælper med at prioritere og garantere effektiv ressourceudnyttelse.