Kryteria jakości danych: proste wyjaśnienie

Jakość danych jest ważna zarówno w wymiarze osobistym, jak i korporacyjnym. Kryteria obejmują dokładność i terminowość

Dlatego jakość danych ma znaczenie

Czy to w firmach, instytucjach badawczych, czy w życiu codziennym – dane są gromadzone, analizowane i wykorzystywane wszędzie do podejmowania świadomych decyzji. Jakość tych danych ma coraz większe znaczenie.

• Podstawa świadomych decyzji: Jeśli dane są wadliwe lub niekompletne, decyzje i analizy na ich podstawie mogą być niewiarygodne. Może to prowadzić do poważnych konsekwencji, zarówno w zakresie strategii biznesowych, diagnoz medycznych, jak i decyzji dotyczących życia osobistego.
• Oszczędność kosztów: Firmy, które polegają na błędnych danych, marnują zasoby, tracą klientów i ryzykują problemy prawne. Inwestowanie w poprawę jakości danych zazwyczaj oszczędza koszty w dłuższej perspektywie.
• Zaufanie i wiarygodność: Jeśli przedstawisz dane niskiej jakości, znacząco wpłynie to na zaufanie do Twojej organizacji lub projektu.
• Zgodność z przepisami i ochrona danych: W wielu branżach i krajach obowiązują wymogi prawne dotyczące ochrony danych i zgodności z przepisami. Niska jakość danych może naruszać te wymagania i skutkować konsekwencjami prawnymi.

Kryteria jakości danych

Jakość danych obejmuje różne kryteria, które zapewniają, że dane są wiarygodne, dokładne i użyteczne.

• Dokładność: Dane powinny dokładnie odzwierciedlać rzeczywistość. Oznacza to, że należy minimalizować błędy i nieścisłości. Można to zapewnić poprzez staranne gromadzenie, walidację i utrzymanie danych.

• Kompletność: Brakujące dane często powodują stronniczość i niewiarygodne wyniki. Dlatego ważne jest, aby upewnić się, że wszystkie istotne informacje zostały przechwycone.

• Spójność: Spójne dane są wolne od sprzeczności i harmonizują ze sobą. Należy unikać sprzeczności i niespójności między różnymi źródłami danych lub w ramach tej samej bazy danych. W tym kontekście kluczowe znaczenie mają spójne formaty i standardy.

• Updatedness: W wielu przypadkach dane z czasem tracą na wartości. Dlatego należy sprawdzić, czy dane są tak aktualne, jak to tylko możliwe, aby podejmować trafne decyzje.

• Relevance: Jeśli zbierasz niepotrzebne dane, marnujesz zasoby i obniżasz jakość całego procesu zbierania danych. Dlatego należy z góry jasno określić, które dane są istotne dla Ciebie i celu, który chcesz osiągnąć.
• Unikalność: Unikalne dane są wyraźnie identyfikowalne i pozwalają uniknąć nieporozumień. Zduplikowane rekordy lub brakujące kluczowe informacje mogą prowadzić do nieporozumień i obniżać jakość danych.