资料品质

作者: Louise Ward
创建日期: 11 二月 2021
更新日期: 28 六月 2024
Anonim
【翟鸿燊】高品质沟通1
视频: 【翟鸿燊】高品质沟通1

内容

定义-数据质量是什么意思?

数据质量是从不同角度衡量数据属性的一种复杂方式。它是对数据(尤其是数据仓库中的数据)的应用效率,可靠性和适用性的全面检查。


在组织内部,足够的数据质量对于事务和运营流程以及业务智能(BI)和业务分析(BA)报告的寿命至关重要。数据质量可能会受到输入,处理和维护数据的方式的影响。

数据质量保证(DQA)是旨在验证数据效率和可靠性的过程。

Microsoft Azure和Microsoft Cloud简介在本指南中,您将了解什么是云计算,以及Microsoft Azure如何帮助您从云迁移和运行业务。

技术百科解释了数据质量

有效的数据质量维护需要定期的数据监视和清理。通常,数据质量维护涉及更新/标准化数据以及对记录进行重复数据删除以创建单个数据视图。

关键数据质量组件如下:

  • 完整性:提供所需数据属性的级别。数据不需要100%完整。
  • 准确性:代表数据的真实状态。可以在各种列表和映射的帮助下使用自动方法来计算。
  • 可信度:数据被认为可信和真实的程度。可能因来源而异。
  • 及时性(数据量):针对当前企业适当更新数据的程度。
  • 一致性:评估各种数据集事实是否匹配。
  • 完整性:评估参考有效性和各种数据集的准确连接。

数据质量至关重要,原因如下:

  • 它提供准确且及时的信息来处理问责制和服务。
  • 它提供了及时的信息来处理服务有效性。
  • 它有助于确定优先级并保证有效的资源利用。