Introdução à qualidade de dados: definição, controle e benefícios

Falta de qualidade de dados É uma das principais desvantagens enfrentadas pelos responsáveis pelos sistemas de informação e pelas empresas em geral, uma vez que representa claramente um dos problemas “escondido” em qualquer organização.

Na realidade, um bom A qualidade dos dados é o ativo corporativo mais poderosopermitindo que você acelere o crescimento e gerencie melhor os custos e iniciativas para obter melhores retornos.

Como definimos a qualidade dos dados

De acordo com o que Regra ISO 9000: 2000, A qualidade pode ser definida como “o grau em que um conjunto de características inerentes atende aos requisitos, Em outras palavras, com a necessidade ou expectativa estabelecida, geralmente implícitos ou obrigatórios”.

Nas palavras de David Loshin, Presidente de Integridade do Conhecimento, Inc: “Ser capaz de relacionar problemas de qualidade de dados ao seu impacto nos negócios, Temos que ser capazes de categorizar nossas expectativas de qualidade de dados e os critérios de impacto na empresa”.

o Dr. Kaoru Ishikawa (1988), na sua vez, considera que: “Em sua interpretação mais restrita, Qualidade significa qualidade do produto, mas em sua interpretação mais extensa significa qualidade de trabalho, Qualidade de serviço, Qualidade da informação, Qualidade do procedimento, Qualidade de gestão e qualidade da empresa “.

Como o controlamos

Para obter um Bom controle de qualidade É necessário cobrir todo um processo para atingir nosso objetivo, que é melhorar a qualidade para uma melhor e maior satisfação do cliente e de si mesmo como empresa ou indústria.

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Através das etapas, Temos a possibilidade de detectar quaisquer anomalias que possam ocorrer durante qualquer um de nossos processos antes de atingir nosso objetivo, por isso é essencial realizar uma adequada, Monitoramento correto e melhoria contínua.

Os benefícios

Empresas que dão relevância à qualidade de seus dados, permitir que eles obtenham benefícios importantes para agregar valor ao negócio e se diferenciar do resto de seus concorrentes, Fornecendo:

• Minimize os riscos em seus projetos, especialmente aquelas relacionadas às Tecnologias da Informação.

• Economizando tempo e recursos, fazer melhor uso da infraestrutura e dos sistemas tecnológicos para explorar suas informações.

• Tomada de decisão de negócios oportuna, com base em informações confiáveis, Validado e limpo.

• Adaptação às normas ou regulamentos internacionais sobre gerenciamento de informações, permitindo facilidade de execução.

• Melhore a confiança, boas relações e a imagem da empresa aos olhos de seus clientes diante da concorrência.

Qual a relevância da qualidade do big data e seus desafios??

Saber Qual é a relevância da qualidade Big Data Data Devemos prestar atenção que esta é uma pré-condição para a análise e uso de big data e para garantir o valor desses dados. O desenvolvimento de tecnologias como a computação em nuvem, a Internet das Coisas e as redes sociais, fez com que a quantidade de dados aumentasse e se acumulasse continuamente a uma taxa sem precedentes..

Obtendo e analisando big data de várias fontes e com diferentes usos, Pesquisadores e tomadores de decisão nas empresas perceberam que essa enorme quantidade de informações pode oferecer muitas vantagens na compreensão das necessidades dos clientes, melhorar a qualidade do serviço e prever e prevenir riscos. Mas mesmo assim, o uso e análise de big data Deve ser baseado em dados exatos o que nos faz ver Qual é a relevância da qualidade dos dados?, uma vez que é uma condição necessária para gerar valor a partir de big data.

Características do Big Data

UMA mediro "medir" É um conceito fundamental em várias disciplinas, que se refere ao processo de quantificação de características ou magnitudes de objetos, Fenômenos ou situações. Na matemática, Usado para determinar comprimentos, Áreas e volumes, enquanto nas ciências sociais pode se referir à avaliação de variáveis qualitativas e quantitativas. A precisão da medição é crucial para obter resultados confiáveis e válidos em qualquer pesquisa ou aplicação prática.... que o big data introduz novos recursos, A qualidade dos seus dados também enfrenta muitos desafios. Os recursos de big data são reduzidos para 4V: volume, Rapidez, Variedade e valor:

• Volume refere-se ao enorme volume de dados. Costumamos usar TB ou quantidades maiores para medir esse volume de dados.
• o Rapidez Isso significa que os dados estão sendo formados em uma velocidade sem precedentes e precisam ser processados em tempo hábil.
• Variedade indica que Big Data tem todos os tipos de tipos de dados, e essa diversidade divide os dados em dados estruturados e dados não estruturados. Esses dados de vários tipos exigem maiores recursos de processamento de dados.
• Finalmente, Valor representa uma densidade de valor baixa. A densidade do valor é inversamente proporcional ao tamanho total dos dados, maior a escala do big data, Menos valiosos são os dados.

Os desafios da qualidade do big data

Porque o big data tem essas características de 4V, Quando as empresas usam e processam big data, Extraindo dados reais e de alta qualidade de conjuntos de dados massivos, Variável e complicado, Isso se torna um obstáculo urgente. Na atualidade, A qualidade do Big Data enfrenta os seguintes desafios:

• A diversidade de fontes Os dados fornecem tipos de dados ricos e estruturas de dados complexas e aumentam a dificuldade de integração de dados.
• O volume de dados é tremendo, e é difícil julgar a qualidade dos dados em um tempo razoável.
• Os dados mudam muito rapidamente e o “pontualidade” dos dados é muito breve, O que requer requisitos mais altos para a tecnologia de processamento.
• Não há muitos padrões de qualidade de dados Qualidade de dados unificada e aprovada e pesquisa de big data.

Critérios de qualidade de big data

O big data é relativamente novo e não há uma definição uniforme da qualidade de seus dados ou dos critérios de qualidade a serem usados. Mas uma coisa é verdade: A qualidade dos dados não depende apenas de suas próprias características, mas também o ambiente de negócios que usa os dados, incluindo usuários e processos de negócios. Somente os dados que estão em conformidade com os usos relevantes e atendem aos requisitos podem ser considerados dados qualificados (ou boa qualidade).

Regularmente, Os padrões de qualidade de dados são desenvolvidos a partir da perspectiva dos produtores de dados. No passado, Os consumidores de dados eram produtores de dados diretos ou indiretos, que garantiu a qualidade dos dados. Mas mesmo assim, Na era do big data, com a diversidade de fontes de dados, Os usuários de dados não são necessariamente produtores de dados. Por tanto, É muito difícil medir a qualidade dos dados.

Escolhemos as dimensões de qualidade de dados comumente aceitas e amplamente usadas como padrões de qualidade de big data e redefinimos seus fundamentos com base nas necessidades reais dos negócios. Ao mesmo tempo, cada dimensão"Dimensão" É um termo usado em várias disciplinas, como a física, Matemática e filosofia. Refere-se à extensão em que um objeto ou fenômeno pode ser analisado ou descrito. Em física, por exemplo, fala-se de dimensões espaciais e temporais, enquanto em matemática pode se referir ao número de coordenadas necessárias para representar um espaço. Compreendê-lo é fundamental para o estudo e... pode ser dividido em muitos itens típicos associados a ele, e cada elemento tem seus próprios indicadores de qualidade correspondentes. Desta maneira, a Padrões hierárquicos de qualidade para Big Data:

1. Disponibilidade:

• Acessibilidade:
• Se uma interface de acesso a dados for fornecida
• Os dados podem ser facilmente tornados públicos ou adquiridos
• Possibilidade:
• Dentro de um certo tempo, se os dados chegarem a tempo
• Se os dados forem atualizados regularmente
• Se o intervalo de tempo entre a coleta e o processamento dos dados até a publicação atende aos requisitos.

• Credibilidade:
• Os dados vêm de instituições especializadas em um país, Campo ou indústria.
• Especialistas ou especialistas auditam e verificam regularmente a precisão do conteúdo dos dados.
• Os dados existem no intervalo de valores conhecidos ou aceitáveis

• Precisão
• Os dados fornecidos são precisos
• A representação (o valor) dos dados reflete bem o estado real da informação de origem.
• Representação da informação (dados) não causará ambiguidade
• Consistência:
• Após o processamento dos dados, seus conceitos, Os domínios e formatos de valor ainda correspondem como antes do processamento.
• Por um tempo, Os dados permanecem consistentes e verificáveis.
• Todos os dados são consistentes ou verificáveis
• Integridade:
• O formato dos dados é claro e atende aos critérios.
• Os dados são consistentes com a integridade estrutural
• Os dados são consistentes com a integridade do conteúdo.
• Eu completo:
• Se a deficiência de um componente afetar o uso de dados para dados de vários componentes
• Se a deficiência de um componente afetará a precisão e a integridade dos dados.

• Adequabilidade:
• Os dados coletados não coincidem totalmente com o tema, mas eles expõem um aspecto
• A maioria dos conjuntos de dados recuperados está dentro do tópico de recuperação que os usuários precisam
• O tópico de informações corresponde ao tópico de recuperação do usuário

• Legibilidade:
• Os dados (contente, formato, etc.) são claros e compreensíveis
• É fácil julgar que os dados fornecidos atendem às necessidades
• A descrição, A classificação e a codificação de dados são compatíveis com as especificações e fáceis de entender

conclusão

O advento da era do big data fez com que dados de vários setores e campos mostrassem um crescimento explosivo. Como garantir a qualidade do big data e como analisar e extrair insights ocultos e insights por trás dos dados tornam-se grandes questões para as empresas.. A baixa qualidade dos dados pode levar à baixa eficiência na utilização dos dados e até mesmo a erros graves na tomada de decisões.

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