Inhalt
- Definition - Was bedeutet Datenqualität?
- Eine Einführung in Microsoft Azure und die Microsoft Cloud | In diesem Handbuch erfahren Sie, worum es beim Cloud-Computing geht und wie Microsoft Azure Sie bei der Migration und Ausführung Ihres Unternehmens aus der Cloud unterstützen kann.
- Techopedia erklärt die Datenqualität
Definition - Was bedeutet Datenqualität?
Datenqualität ist eine komplizierte Methode zum Messen von Dateneigenschaften aus verschiedenen Perspektiven. Es handelt sich um eine umfassende Prüfung der Anwendungseffizienz, Zuverlässigkeit und Eignung von Daten, insbesondere von Daten, die sich in einem Data Warehouse befinden.
Innerhalb einer Organisation ist eine angemessene Datenqualität für Transaktions- und Betriebsprozesse sowie für die Langlebigkeit der Berichterstellung zu Business Intelligence (BI) und Business Analytics (BA) von entscheidender Bedeutung. Die Datenqualität kann durch die Art und Weise, wie Daten eingegeben, verarbeitet und verwaltet werden, beeinträchtigt werden.
Data Quality Assurance (DQA) ist ein Verfahren zur Überprüfung der Effizienz und Zuverlässigkeit von Daten.
Eine Einführung in Microsoft Azure und die Microsoft Cloud | In diesem Handbuch erfahren Sie, worum es beim Cloud-Computing geht und wie Microsoft Azure Sie bei der Migration und Ausführung Ihres Unternehmens aus der Cloud unterstützen kann.
Techopedia erklärt die Datenqualität
Eine effektive Pflege der Datenqualität erfordert eine regelmäßige Datenüberwachung und -bereinigung. Im Allgemeinen umfasst die Pflege der Datenqualität das Aktualisieren / Standardisieren von Daten und das Deduplizieren von Datensätzen, um eine einzelne Datenansicht zu erstellen.
Die wichtigsten Datenqualitätskomponenten sind:
- Vollständigkeit: Ebene, auf der die gewünschten Datenattribute bereitgestellt werden. Die Daten müssen nicht zu 100 Prozent vollständig sein.
- Genauigkeit: Repräsentiert den Status der Daten in der realen Welt. Kann mithilfe einer automatisierten Methode mithilfe verschiedener Listen und Zuordnungen berechnet werden.
- Glaubwürdigkeit: Inwieweit werden Daten als glaubwürdig und wahr angesehen? Kann von der Quelle abweichen.
- Aktualität (Alter der Daten): Inwieweit werden Daten für ein aktuelles Unternehmen angemessen aktualisiert?
- Konsistenz: Überprüft, ob verschiedene Fakten zum Datensatz übereinstimmen.
- Integrität: Bewertet die Referenzgültigkeit und das genaue Zusammenfügen verschiedener Datensätze.
Die Datenqualität ist aus folgenden Gründen von entscheidender Bedeutung:
- Es bietet präzise und zeitnahe Informationen für den Umgang mit Rechenschaftspflicht und Dienstleistungen.
- Es bietet sofortige Informationen, um die Effektivität des Service zu gewährleisten.
- Es hilft bei der Priorisierung und Gewährleistung einer effektiven Ressourcennutzung.