วิธีการวัดคุณภาพข้อมูล?

ในภูมิทัศน์ดิจิตอลที่ทันสมัยข้อมูลได้กลายเป็นรากฐานที่สำคัญสำหรับธุรกิจในอุตสาหกรรมต่าง ๆ ในฐานะผู้ให้บริการข้อมูลการสร้างความมั่นใจว่าคุณภาพของข้อมูลที่เราเสนอไม่ได้เป็นเพียงแค่ลำดับความสำคัญ มันเป็นความมุ่งมั่นพื้นฐานสำหรับลูกค้าของเรา ข้อมูลที่มีคุณภาพสูงไดรฟ์ข้อมูลการตัดสินใจเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานและส่งเสริมนวัตกรรม แต่เราจะวัดคุณภาพข้อมูลได้อย่างไร? โพสต์บล็อกนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อสำรวจประเด็นสำคัญและวิธีการสำหรับการวัดคุณภาพข้อมูล

1. ความแม่นยำ

ความแม่นยำอาจเป็นตัวชี้วัดคุณภาพข้อมูลที่ใช้งานง่ายที่สุด มันหมายถึงข้อมูลที่สะท้อนให้เห็นถึงคุณค่าของโลกที่เป็นจริงอย่างใกล้ชิดเพียงใด ตัวอย่างเช่นในฐานข้อมูลลูกค้าข้อมูลที่ถูกต้องจะหมายความว่าข้อมูลการติดต่อเช่นหมายเลขโทรศัพท์และที่อยู่อีเมลนั้นขึ้นอยู่กับ - วันที่และถูกต้อง

ในการวัดความแม่นยำเราสามารถใช้หลายวิธี วิธีการทั่วไปอย่างหนึ่งคือการทำโปรไฟล์ข้อมูล โดยการวิเคราะห์คุณสมบัติทางสถิติของข้อมูลเราสามารถระบุค่าผิดปกติและข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้น ตัวอย่างเช่นหากเรามีชุดข้อมูลราคาผลิตภัณฑ์และเราสังเกตเห็นราคาที่สูงกว่าหรือต่ำกว่าค่าเฉลี่ยอย่างมีนัยสำคัญอาจเป็นตัวบ่งชี้ข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง

อีกวิธีหนึ่งคือการตรวจสอบข้อมูล เราสามารถตั้งค่ากฎตามตรรกะทางธุรกิจ ตัวอย่างเช่นหากเรารู้ว่าอายุของลูกค้าควรอยู่ระหว่าง 0 ถึง 120 ค่าใด ๆ ที่อยู่นอกช่วงนี้สามารถตั้งค่าสถานะได้ว่าไม่ถูกต้อง

นอกจากนี้เรายังพึ่งพากระบวนการตรวจสอบข้อมูล สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการตรวจสอบข้อมูลข้ามแหล่งข้อมูลภายนอกที่เชื่อถือได้ ตัวอย่างเช่นหากเราให้ข้อมูลเกี่ยวกับการเงินของ บริษัท เราสามารถตรวจสอบได้จากรายงานทางการเงินอย่างเป็นทางการหรือฐานข้อมูลอุตสาหกรรม

2. ความสมบูรณ์

ความสมบูรณ์หมายถึงขอบเขตที่ข้อมูลที่ต้องการทั้งหมดมีอยู่ ข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์สามารถนำไปสู่การวิเคราะห์ที่ไม่ถูกต้องและการตัดสินใจที่มีข้อบกพร่อง - การทำ ตัวอย่างเช่นในชุดข้อมูลการขายหากข้อมูลเกี่ยวกับจำนวนการขายหรือชื่อลูกค้าหายไปก็สามารถขัดขวางกระบวนการวิเคราะห์การขาย

ในการวัดความสมบูรณ์เราคำนวณเปอร์เซ็นต์ของค่าที่หายไปในชุดข้อมูล เราสามารถทำได้โดยการนับจำนวนเซลล์ว่างหรือเซลล์ที่ว่างเปล่าในแต่ละคอลัมน์และหารด้วยจำนวนเซลล์ทั้งหมดในคอลัมน์นั้น ตัวอย่างเช่นหากคอลัมน์ 100 ระเบียนมี 10 เซลล์ว่างเปล่าความสมบูรณ์ของคอลัมน์นั้นคือ 90%

นอกจากนี้เรายังดูความสัมพันธ์ระหว่างองค์ประกอบข้อมูลที่แตกต่างกัน ในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์หากคีย์ต่างประเทศหายไปในตารางที่เกี่ยวข้องมันสามารถระบุข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์ ตัวอย่างเช่นในระบบการจัดการคำสั่งซื้อหากบันทึกคำสั่งซื้อหายไปรหัสลูกค้าที่เกี่ยวข้องความสัมพันธ์ระหว่างคำสั่งซื้อและลูกค้าจะไม่สมบูรณ์

3. ความมั่นคง

ความสอดคล้องทำให้มั่นใจได้ว่าข้อมูลนั้นเหมือนกันและไม่ขัดแย้งภายในชุดข้อมูลหรือในชุดข้อมูลที่แตกต่างกัน ข้อมูลที่ไม่สอดคล้องกันอาจเกิดขึ้นได้เนื่องจากมาตรฐานการป้อนข้อมูลที่แตกต่างกันหรือข้อบกพร่องของระบบ ตัวอย่างเช่นในฐานข้อมูลลูกค้าหากบันทึกหนึ่งแสดงชื่อของลูกค้าว่า "John Smith" และอีกรายการหนึ่งแสดงให้เห็นว่า "J. Smith" มีปัญหาความสอดคล้อง

เราใช้เทคนิคการทำให้เป็นมาตรฐานของข้อมูลเพื่อวัดและปรับปรุงความสอดคล้อง การทำให้เป็นมาตรฐานเกี่ยวข้องกับรูปแบบข้อมูลที่เป็นมาตรฐานเช่นรูปแบบวันที่สัญลักษณ์สกุลเงินและการตั้งชื่อการประชุม ตัวอย่างเช่นการแปลงวันที่ทั้งหมดเป็นรูปแบบเดียวเช่น "yyyy - mm - dd"

นอกจากนี้เรายังทำการตรวจสอบความสอดคล้องของชุดข้อมูลข้าม หากเราให้ข้อมูลเกี่ยวกับแง่มุมต่าง ๆ ของธุรกิจเช่นการขายและสินค้าคงคลังเราจำเป็นต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่าข้อมูลนั้นสอดคล้องกันในชุดข้อมูลเหล่านี้ ตัวอย่างเช่นจำนวนรายการที่ขายควรตรงกับการลดลงของระดับสินค้าคงคลัง

4. เวลา

ความตรงต่อเวลาเป็นสิ่งสำคัญโดยเฉพาะอย่างยิ่งในสภาพแวดล้อมทางธุรกิจแบบไดนามิก ข้อมูลที่ไม่ขึ้น - ถึง - วันที่สามารถล้าสมัยและมีค่าน้อย ตัวอย่างเช่นในอุตสาหกรรมการเงินข้อมูลเวลาจริงเกี่ยวกับราคาหุ้นเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการตัดสินใจซื้อขาย

ในการวัดความตรงต่อเวลาเรากำหนดเกณฑ์ความสดใหม่ของข้อมูล ตัวอย่างเช่นเราสามารถกำหนดกฎที่ข้อมูลการติดต่อกับลูกค้าควรได้รับการปรับปรุงอย่างน้อยปีละครั้ง จากนั้นเราคำนวณความแตกต่างของเวลาระหว่างการอัปเดตล่าสุดและวันที่ปัจจุบันสำหรับแต่ละบันทึกข้อมูล หากความแตกต่างของเวลาเกินเกณฑ์ข้อมูลจะถูกพิจารณาว่าค้าง

นอกจากนี้เรายังตรวจสอบกระบวนการบริโภคข้อมูลเพื่อให้แน่ใจว่ามีการเพิ่มข้อมูลใหม่ลงในระบบในเวลาที่เหมาะสม ตัวอย่างเช่นหากเรารวบรวมข้อมูลจากเซ็นเซอร์เราจำเป็นต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่าข้อมูลจะถูกถ่ายโอนไปยังฐานข้อมูลโดยไม่มีความล่าช้าอย่างมีนัยสำคัญ

5. ความเกี่ยวข้อง

ความเกี่ยวข้องหมายถึงว่าข้อมูลมีความเหมาะสมและมีประโยชน์สำหรับวัตถุประสงค์ที่ตั้งใจไว้หรือไม่ ในฐานะผู้ให้บริการข้อมูลเราจำเป็นต้องเข้าใจความต้องการของลูกค้าของเราและตรวจสอบให้แน่ใจว่าข้อมูลที่เราเสนอนั้นเกี่ยวข้องกับกระบวนการทางธุรกิจของพวกเขา

ในการวัดความเกี่ยวข้องเรามีส่วนร่วมในการอภิปรายเชิงลึกกับลูกค้าของเรา เราเข้าใจเป้าหมายทางธุรกิจประเภทของการวิเคราะห์ที่พวกเขาวางแผนที่จะดำเนินการและการตัดสินใจที่พวกเขาต้องการ จากความเข้าใจนี้เราสามารถประเมินได้ว่าข้อมูลที่เราให้นั้นมีความเกี่ยวข้องหรือไม่

นอกจากนี้เรายังดำเนินการสำรวจความคิดเห็นของผู้ใช้ ด้วยการถามลูกค้าของเราว่าข้อมูลมีประโยชน์อย่างไรในวันของพวกเขา - การดำเนินงานวันเราสามารถรับข้อมูลเชิงลึกโดยตรงเกี่ยวกับความเกี่ยวข้องของข้อมูล

6. การใช้เครื่องมือขั้นสูงสำหรับการวัดคุณภาพข้อมูล

ในกระบวนการจัดหาข้อมูลของเราเรายังใช้ประโยชน์จากเครื่องมือขั้นสูง ตัวอย่างเช่นไฟล์DSA72004B Tektronix Digital Serial Analyzer, 20 GHz, 50 gs/s, 4 Ch.เป็นอุปกรณ์ที่ทรงพลังที่สามารถช่วยเราวิเคราะห์และวัดคุณภาพของข้อมูลอนุกรมดิจิตอล มันให้การวิเคราะห์ความเร็วสูงและแม่นยำซึ่งมีความสำคัญเมื่อต้องรับมือกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่และซับซ้อน

ที่DSA72004 Tektronix Digital Serial Analyzer, 20 GHz, 50 gs/s, 4 Ch.เป็นอีกเครื่องมือหนึ่งในคลังแสงของเรา มันมีคุณสมบัติขั้นสูงสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลเช่นการวิเคราะห์ความสมบูรณ์ของสัญญาณซึ่งสามารถช่วยเราระบุและแก้ไขปัญหาคุณภาพข้อมูลที่แหล่งกำเนิด

ที่DSA8300 Tektronix Digital Serial Analyzerยังใช้สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก ช่วยให้เราสามารถจับภาพและวิเคราะห์สัญญาณดิจิตอลความเร็วสูงซึ่งเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการรับรองคุณภาพของข้อมูลในระบบประสิทธิภาพสูง

7. การปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง

การวัดคุณภาพข้อมูลไม่ใช่งานเดียว มันเป็นกระบวนการต่อเนื่อง เราตรวจสอบและอัปเดตวิธีการวัดคุณภาพข้อมูลของเราเป็นประจำตามมาตรฐานอุตสาหกรรมใหม่ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีและความคิดเห็นของลูกค้า

นอกจากนี้เรายังลงทุนในการฝึกอบรมพนักงานเพื่อให้แน่ใจว่าสมาชิกในทีมของเรามีความเชี่ยวชาญในเทคนิคการวัดคุณภาพข้อมูลล่าสุด ด้วยการปรับปรุงคุณภาพข้อมูลของเราอย่างต่อเนื่องเราสามารถให้ข้อมูลที่เชื่อถือได้และมีค่ามากขึ้นลูกค้าของเรา

บทสรุป

ในฐานะผู้ให้บริการข้อมูลการวัดคุณภาพข้อมูลเป็นกระบวนการที่หลากหลายซึ่งเกี่ยวข้องกับการประเมินความแม่นยำความสมบูรณ์ความสอดคล้องเวลาและความเกี่ยวข้อง ด้วยการใช้วิธีการแบบแมนนวลและแบบอัตโนมัติรวมถึงเครื่องมือขั้นสูงเราสามารถมั่นใจได้ว่าข้อมูลที่เราเสนอเป็นไปตามมาตรฐานสูงสุด

เรามุ่งมั่นที่จะส่งมอบข้อมูลที่ให้อำนาจลูกค้าของเราในการตัดสินใจอย่างชาญฉลาดและผลักดันธุรกิจของพวกเขาไปข้างหน้า หากคุณมีความสนใจในโซลูชั่นข้อมูลคุณภาพสูงของเราหรือต้องการหารือเกี่ยวกับความต้องการข้อมูลเฉพาะของคุณโปรดอย่าลังเลที่จะติดต่อเราเพื่อการอภิปรายการจัดซื้อจัดจ้าง

การอ้างอิง

• Redman, TC (1996) คุณภาพข้อมูลสำหรับอายุข้อมูล บ้าน Artech
• Kimball, R. , & Ross, M. (2013) ชุดเครื่องมือคลังข้อมูล: คู่มือที่ชัดเจนสำหรับการสร้างแบบจำลองมิติ ไวลีย์
• Inmon, WH (2005) การสร้างคลังข้อมูล ไวลีย์