5个数据质量维度

[rumana777]

以下是与数据质量相关的 5 个维度，它们对于数据可靠性也很重要。

一致性
一致性数据是指跨多个系统的数据一致性和统一性的度量。严重不一致的数据将在整个数据集中自相矛盾，并可能导致对哪些数据点包含错误的混淆。

准确性
虽然准确性（数据正确且无错误）和可靠性（数据一致）并不相同，但它们往往是相辅相成的。不准确的数据有时可能是一致的（因此是可靠的），但它会导致始终错误的结论。准确的数据是无 电子邮件数据 错误和及时的（及时性有时作为一个单独的维度来呈现）。

有效性
数据有效性是指数据是否准确地代表其要测量的内容。

完整性
完整性是决定数据全面性和完整性的维度，即所有需要的数据都是可用的，并且数据中没有缺失的值。

可用性
数据可用性意味着组织的数据可供最终用户和利益相关者随时使用。

信任数据
然而，可以理解的是，数据可靠性不仅仅是勾选方框和查看确切的数据文件。为了建立围绕数据的信任文化，组织需要拥有努力确保数据质量的数据团队，专注于在整个公司内共享数据定义，并且能够在工作中建立诚信。

在研究、信任组织的数据并确保数据可靠性时，您可能会遇到各种相互关联的术语和目标。这是因为这是一个持续改进的过程。

让我们来看看数据可观察性。可观察性定义了公司如何跟踪和管理其正在使用的数据的健康状况。

对数据的信任还与一个较新的术语“数据停机时间”有关，这个术语值得研究。数据停机时间旨在表明数据质量不佳或数据不可用的情况。

数据可靠性与数据有效性
数据可靠性和数据有效性经常被混淆或错误地用作同义词，因为两者都评估测量的质量。数据有效性侧重于评估数据是否真实，而数据可靠性则检查数据是否始终产生预期结果。

从这个角度来看，数据有效性可以看作是数据可靠性的一个组成部分。数据必须可靠才能有效。例如，如果您使用的是营利性公司的数据，但数据集包含有关非营利组织的信息，那么您使用的就是无效数据。无效数据会产生无效结果，从而使其不可靠。