چگونه کیفیت داده ها را اندازه گیری کنیم؟

در چشم انداز دیجیتال مدرن ، داده ها به عنوان سنگ بنای مشاغل در صنایع مختلف ظاهر شده است. به عنوان ارائه دهنده داده ، اطمینان از کیفیت داده هایی که ما ارائه می دهیم فقط اولویت نیست. این یک تعهد اساسی برای مشتریان ما است. درایوهای داده با کیفیت بالا تصمیم گیری آگاهانه - ساخت ، افزایش کارآیی عملیاتی و نوآوری را تقویت می کند. اما دقیقاً چگونه کیفیت داده ها را اندازه گیری می کنیم؟ این پست وبلاگ با هدف کشف جنبه ها و روش های کلیدی برای اندازه گیری کیفیت داده ها انجام شده است.

1. دقت

دقت شاید بصری ترین اندازه گیری کیفیت داده ها باشد. این به این است که چگونه داده ها از نزدیک منعکس کننده ارزش های واقعی - جهان است. به عنوان مثال ، در یک پایگاه داده مشتری ، داده های دقیق بدان معنی است که اطلاعات تماس مانند شماره تلفن و آدرس های ایمیل به تاریخ و صحیح است.

برای اندازه گیری دقت ، می توانیم از چندین روش استفاده کنیم. یک رویکرد متداول پروفایل داده ها است. با تجزیه و تحلیل خصوصیات آماری داده ها ، می توانیم مسافت های و خطاهای احتمالی را شناسایی کنیم. به عنوان مثال ، اگر ما یک مجموعه داده از قیمت محصول داشته باشیم و متوجه قیمتی شویم که به طور قابل توجهی بالاتر یا پایین تر از حد متوسط ​​باشد ، می تواند نشانه ای از داده های نادرست باشد.

راه دیگر از طریق اعتبار سنجی داده ها است. ما می توانیم قوانین را بر اساس منطق تجارت تنظیم کنیم. به عنوان مثال ، اگر بدانیم که سن مشتری باید بین 0 تا 120 باشد ، هر مقدار خارج از این محدوده می تواند به صورت نادرست پرچم گذاری شود.

ما همچنین به فرآیندهای تأیید داده ها متکی هستیم. این شامل بررسی داده ها در برابر منابع خارجی قابل اعتماد است. به عنوان مثال ، اگر ما اطلاعات مربوط به مالی شرکت را ارائه می دهیم ، می توانیم آن را در برابر گزارش های رسمی مالی یا بانکهای اطلاعاتی صنعت تأیید کنیم.

2. کامل بودن

کامل بودن به میزان حضور تمام داده های مورد نیاز اشاره دارد. داده های ناقص می توانند منجر به تجزیه و تحلیل نادرست و تصمیم گیری ناقص شوند. به عنوان مثال ، در یک مجموعه داده فروش ، اگر اطلاعات مربوط به مبلغ فروش یا نام مشتری از دست رفته باشد ، می تواند روند تجزیه و تحلیل فروش را مختل کند.

برای اندازه گیری کامل بودن ، درصد مقادیر گمشده در مجموعه داده را محاسبه می کنیم. ما می توانیم این کار را با شمارش تعداد سلول های تهی یا خالی در هر ستون انجام دهیم و آن را بر اساس تعداد کل سلول های آن ستون تقسیم کنیم. به عنوان مثال ، اگر ستونی از 100 رکورد دارای 10 سلول خالی باشد ، کامل بودن آن ستون 90 ٪ است.

ما همچنین به روابط بین عناصر داده های مختلف نگاه می کنیم. در یک پایگاه داده رابطه ای ، اگر یک کلید خارجی در یک جدول مرتبط وجود ندارد ، می تواند داده های ناقص را نشان دهد. به عنوان مثال ، در یک سیستم مدیریت سفارش ، اگر سابقه سفارش شناسه مشتری مربوطه را از دست ندهد ، رابطه بین سفارش و مشتری ناقص است.

قوام قوام

قوام تضمین می کند که داده ها یکنواخت هستند و در مجموعه داده ها یا در مجموعه داده های مختلف مغایرت ندارند. داده های متناقض می توانند به دلیل استانداردهای مختلف ورود داده ها یا اشکالات سیستم ایجاد شوند. به عنوان مثال ، در یک پایگاه داده مشتری ، اگر یک رکورد نام مشتری را به عنوان "جان اسمیت" نشان دهد و دیگری آن را "J. Smith" نشان می دهد ، یک مسئله سازگاری وجود دارد.

ما برای اندازه گیری و بهبود قوام از تکنیک های عادی سازی داده استفاده می کنیم. عادی سازی شامل استاندارد سازی قالب های داده ، مانند قالب های تاریخ ، نمادهای ارز و کنوانسیون های نامگذاری است. به عنوان مثال ، تبدیل تمام تاریخ ها به یک قالب واحد مانند "yyyy - mm - dd".

ما همچنین بررسی های قوام داده های متقاطع را انجام می دهیم. اگر ما در مورد جنبه های مختلف یک تجارت ، مانند فروش و موجودی ، داده هایی را ارائه می دهیم ، باید اطمینان حاصل کنیم که داده ها در این مجموعه داده ها سازگار است. به عنوان مثال ، تعداد کالاهای فروخته شده باید با کاهش سطح موجودی مطابقت داشته باشد.

4. به موقع

به موقع بودن ، به ویژه در محیط های تجاری پویا بسیار مهم است. داده هایی که به روز نیستند - تا تاریخ می توانند منسوخ و از ارزش کمی باشند. به عنوان مثال ، در صنعت مالی ، داده های زمان واقعی در مورد قیمت سهام برای تصمیم گیری در مورد تجارت ضروری است.

برای اندازه گیری به موقع ، آستانه های طراوت داده ها را تعریف می کنیم. به عنوان مثال ، ما می توانیم یک قاعده را تنظیم کنیم که اطلاعات تماس با مشتری باید حداقل یک بار در سال به روز شود. سپس اختلاف زمان بین آخرین به روزرسانی و تاریخ فعلی برای هر رکورد داده را محاسبه می کنیم. اگر اختلاف زمانی از آستانه فراتر رود ، داده ها بی نظیر در نظر گرفته می شوند.

ما همچنین فرآیندهای مصرف داده را کنترل می کنیم تا اطمینان حاصل شود که داده های جدید به موقع به سیستم اضافه می شوند. به عنوان مثال ، اگر ما در حال جمع آوری داده ها از سنسورها هستیم ، باید اطمینان حاصل کنیم که داده ها بدون تاخیر قابل توجهی به پایگاه داده منتقل می شوند.

5. ارتباط

ارتباط به این امر اشاره دارد که آیا داده ها برای هدف مورد نظر مناسب و مفید است. ما به عنوان ارائه دهنده داده ، باید نیازهای مشتری خود را درک کنیم و اطمینان حاصل کنیم که داده هایی که ارائه می دهیم مربوط به فرآیندهای تجاری آنها است.

برای اندازه گیری ارتباط ، ما در بحث های عمیق با مشتریان خود درگیر می شویم. ما اهداف تجاری آنها ، انواع تحلیل هایی را که آنها قصد انجام آنها را دارند و تصمیماتی که باید اتخاذ کنند درک می کنیم. بر اساس این درک ، ما می توانیم ارزیابی کنیم که آیا داده هایی که ارائه می دهیم مرتبط است یا خیر.

ما همچنین نظرسنجی های بازخورد کاربر را انجام می دهیم. با پرسیدن از مشتریان خود ، داده ها در روز و روز خود چقدر مفید است ، می توانیم بینش مستقیم از اهمیت داده ها بدست آوریم.

6. استفاده از ابزارهای پیشرفته برای اندازه گیری کیفیت داده ها

در فرآیند تهیه داده های ما ، ما از ابزارهای پیشرفته نیز استفاده می کنیم. به عنوان مثال ،DSA72004B Tektronix آنالایزر سریال دیجیتال ، 20 گیگاهرتز ، 50 گرم در ثانیه ، 4 CH.وسیله ای قدرتمند است که می تواند به ما در تجزیه و تحلیل و اندازه گیری کیفیت داده های سریال دیجیتال کمک کند. این تجزیه و تحلیل سرعت بالا و دقیق را ارائه می دهد ، که هنگام برخورد با مجموعه داده های بزرگ و پیچیده بسیار مهم است.

درDSA72004 Tektronix آنالایزر سریال دیجیتال ، 20 گیگاهرتز ، 50 گرم در ثانیه ، 4 CH.ابزار دیگری در زرادخانه ما است. این ویژگی های پیشرفته را برای تجزیه و تحلیل داده ها ، مانند تجزیه و تحلیل یکپارچگی سیگنال ارائه می دهد ، که می تواند به ما در شناسایی و تصحیح مسائل مربوط به کیفیت داده در منبع کمک کند.

درآنالایزر سریال دیجیتال DSA8300 Tektronixهمچنین برای تجزیه و تحلیل داده های در عمق استفاده می شود. این امکان را به ما می دهد تا سیگنال های دیجیتالی با سرعت بالا را ضبط و تجزیه و تحلیل کنیم ، که برای اطمینان از کیفیت داده ها در سیستم های عملکردی بالا ضروری است.

7. بهبود مداوم

اندازه گیری کیفیت داده ها یک کار یک بار نیست. این یک روند مداوم است. ما به طور مرتب روشهای اندازه گیری کیفیت داده های خود را بر اساس استانداردهای جدید صنعت ، پیشرفتهای فناوری و بازخورد مشتری مرور و به روز می کنیم.

ما همچنین در آموزش کارمندان سرمایه گذاری می کنیم تا اطمینان حاصل کنیم که اعضای تیم ما در آخرین تکنیک های اندازه گیری کیفیت داده ها به خوبی آگاه هستند. با بهبود مداوم کیفیت داده های خود ، می توانیم داده های مطمئن تر و ارزشمندتری را به مشتریان خود ارائه دهیم.

پایان

به عنوان یک ارائه دهنده داده ، اندازه گیری کیفیت داده ها یک فرآیند چند منظوره است که شامل ارزیابی صحت ، کامل بودن ، سازگاری ، به موقع و ارتباط است. با استفاده از ترکیبی از روشهای دستی و خودکار و همچنین ابزارهای پیشرفته ، می توانیم اطمینان حاصل کنیم که داده هایی که ارائه می دهیم با بالاترین استانداردها مطابقت دارد.

ما متعهد به ارائه داده هایی هستیم که به مشتریان ما اجازه می دهد تا تصمیمات آگاهانه بگیرند و مشاغل خود را به جلو سوق دهند. اگر به راه حل های داده با کیفیت بالا علاقه مند هستید یا می خواهید در مورد نیازهای خاص داده خود بحث کنید ، لطفاً برای بحث در مورد تهیه ما به ما مراجعه کنید.

منابع

• ردمن ، TC (1996). کیفیت داده ها برای سن اطلاعات. خانه Artech.
• Kimball ، R. ، & Ross ، M. (2013). ابزار ابزار انبار داده: راهنمای قطعی برای مدل سازی ابعادی. ویلی
• Inmon ، WH (2005). ساخت انبار داده. ویلی