Das 6 Datenqualitätsdimensionen

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Datenqualitätsdimensionen

Das Problem der Datenqualität umfassend anzugehen, Für jede der Dimensionen der Datenqualität muss eine Analyse durchgeführt werden, So gelingt es, jeden der bestehenden Zweifel im Verfahren zu lösen und somit das Risiko eines Scheiterns des Verfahrens zu mindern. Projekte dieser Art.

Zu diesem Zweck, Das Wichtigste und Wichtigste ist, einen Ausgangspunkt zu haben, Eine Metrik zur Identifizierung des aktuellen Status der Daten.

Dafür, Es ist wichtig, ein erstes Audit oder eine Profilerstellung der Daten durchzuführen, um zu wissen, in welchem Zustand sie sich befinden und von dort aus, detectar qué se debe corregir y a su vez determinar Parameter de control que ayuden a medir el avance en los procesos de calidad. .

Diese Parameter werden als die sechs Dimensionen der Datenqualität bezeichnet und gelten als die Schlüsselpunkte, die die Datenqualität abdecken muss, um unsere Sauberkeits- und Qualitätsprozesse sicherzustellen..

Was sind die sechs Dimensionen der Datenqualität??

Ich vervollständige es

In manchen Fällen, Daten, die nicht existieren, sind irrelevant, aber wenn sie für einen Geschäftsvorgang notwendig werden, Werden Sie kritisch.

Übereinstimmung

Die in den Tabellenfeldern gefundenen Daten müssen in einem standardmäßigen, lesbaren Format vorliegen.

Konsistenz

Beim Vergleichen von Informationen mit Datensätzen, Sie müssen widersprüchliche Informationen vermeiden.

Präzisionsgenauigkeit

Wenn die Daten nicht korrekt sind, kann nicht verwendet werden. Zu diesem Zweck, , um festzustellen, ob diese korrekt sind, Daten werden mit einer Referenzquelle verglichen.

Vervielfältigung

Es ist wichtig zu wissen, ob Sie die gleichen Informationen im gleichen Format oder in ähnlichen Formaten innerhalb der Tabelle haben.

Integrität

Otra Abmessungen de calidad importante radica en saber si toda la información relevante de un registro está presente de manera utilizable.

Das Verständnis dieser sechs Dimensionen ist der erste Schritt zur Förderung der Datenqualität. In der Lage sein, Fehler zu identifizieren und von Daten zu trennen, Klassifizieren nach diesen Dimensionen, ermöglicht es uns, die geeigneten Techniken anzuwenden, um sowohl die Informationen als auch die Prozesse zu steuern, die die Informationen erstellen und manipulieren.


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