आँकड़े की गुणवत्ता

लेखक: Louise Ward
निर्माण की तारीख: 11 फ़रवरी 2021
डेट अपडेट करें: 1 जुलाई 2024
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विषय

परिभाषा - डेटा गुणवत्ता का क्या अर्थ है?

डेटा की गुणवत्ता विभिन्न दृष्टिकोणों से डेटा गुणों को मापने का एक जटिल तरीका है। यह विशेष रूप से डेटा वेयरहाउस में रहने वाले डेटा की एप्लिकेशन दक्षता, विश्वसनीयता और फिटनेस की एक व्यापक परीक्षा है।


एक संगठन के अंदर, लेन-देन और संचालन प्रक्रियाओं के लिए पर्याप्त डेटा गुणवत्ता महत्वपूर्ण है, साथ ही व्यापार खुफिया (बीआई) और व्यापार विश्लेषिकी (बीए) रिपोर्टिंग की दीर्घायु भी। डेटा की गुणवत्ता को उस तरीके से प्रभावित किया जा सकता है जिस तरह से डेटा को दर्ज, संभाला और बनाए रखा जाता है।

डेटा गुणवत्ता आश्वासन (DQA) एक प्रक्रिया है जिसका उद्देश्य डेटा की दक्षता और विश्वसनीयता को सत्यापित करना है।

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Techopedia डेटा गुणवत्ता की व्याख्या करता है

प्रभावी डेटा गुणवत्ता रखरखाव के लिए आवधिक डेटा निगरानी और सफाई की आवश्यकता होती है। सामान्य तौर पर, डेटा गुणवत्ता रखरखाव में एकल डेटा दृश्य बनाने के लिए डेटा को अपडेट / मानकीकृत करना और रिकॉर्ड को कम करना शामिल होता है।

मुख्य डेटा गुणवत्ता घटक निम्नानुसार हैं:

  • संपूर्णता: वह स्तर जिस पर वांछित डेटा विशेषताएँ आपूर्ति की जाती हैं। डेटा को 100 प्रतिशत पूर्ण होने की आवश्यकता नहीं है।
  • सटीकता: डेटा वास्तविक दुनिया की स्थिति का प्रतिनिधित्व करता है। विभिन्न सूचियों और मानचित्रण की मदद से एक स्वचालित विधि का उपयोग करके गणना की जा सकती है।
  • विश्वसनीयता: डेटा को विश्वसनीय और सत्य माना जाता है। स्रोत से भिन्न हो सकते हैं।
  • समयबद्धता (डेटा की आयु): वर्तमान उद्यम के लिए किस डेटा को पर्याप्त रूप से अपडेट किया जाता है।
  • संगति: मूल्यांकन करता है कि क्या विभिन्न डेटासेट तथ्य मेल खाते हैं।
  • वफ़ादारी: संदर्भ की वैधता और विभिन्न डेटासेट के सटीक जुड़ने का आकलन करता है।

निम्नलिखित कारणों से डेटा गुणवत्ता महत्वपूर्ण है:


  • यह जवाबदेही और सेवाओं को संभालने के लिए सटीक और अच्छी समय पर जानकारी प्रदान करता है।
  • यह सेवा प्रभावशीलता को संभालने के लिए त्वरित जानकारी प्रदान करता है।
  • यह प्रभावी संसाधन उपयोग को प्राथमिकता देने और गारंटी देने में मदद करता है।