Data quality là gì? Cách cải thiện data quality

Data quality cho biết mức độ đáng tin cậy của một tập dữ liệu nhất định. Data quality sẽ ảnh hưởng đến khả năng đưa ra quyết định chính xác của người dùng về chủ đề nghiên cứu của họ. Ví dụ: nếu dữ liệu được thu thập từ các nguồn không thống nhất vào các thời điểm khác nhau, thì dữ liệu đó có thể không thực sự hoạt động như việc lập kế hoạch và đưa ra quyết định.

Định nghĩa data quality

Data quality hay chất lượng dữ liệu là thước đo về mức độ phù hợp của một tập dữ liệu để phục vụ mục đích cụ thể của nó. Các phép đo chất lượng dữ liệu dựa trên các đặc tính chất lượng dữ liệu như độ chính xác, tính đầy đủ, tính nhất quán, tính hợp lệ, tính duy nhất và tính kịp thời.

Chất lượng dữ liệu đề cập đến việc phát triển và triển khai các hoạt động áp dụng các kỹ thuật quản lý chất lượng cho dữ liệu nhằm đảm bảo dữ liệu phù hợp để phục vụ các nhu cầu cụ thể của một tổ chức trong một bối cảnh cụ thể. Dữ liệu phù hợp với mục đích đã định của nó được coi là dữ liệu chất lượng cao.

Ví dụ về các vấn đề chất lượng dữ liệu bao gồm dữ liệu trùng lặp, dữ liệu không đầy đủ, dữ liệu không nhất quán, dữ liệu không chính xác, dữ liệu được xác định kém, dữ liệu được tổ chức kém và bảo mật dữ liệu kém.

Đánh giá chất lượng dữ liệu được thực hiện bởi các nhà phân tích chất lượng dữ liệu, họ đánh giá và giải thích từng chỉ số chất lượng dữ liệu riêng lẻ, tổng hợp điểm cho chất lượng tổng thể của dữ liệu và cung cấp cho các tổ chức tỷ lệ phần trăm để thể hiện độ chính xác của dữ liệu. Chất lượng dữ liệu thấp cho thấy chất lượng dữ liệu kém, có giá trị thấp, gây hiểu lầm và có thể dẫn đến việc ra quyết định kém có thể gây hại cho tổ chức.

Quy tắc chất lượng dữ liệu là một thành phần không thể thiếu của quản trị dữ liệu, là quá trình phát triển và thiết lập một bộ quy tắc và tiêu chuẩn được xác định, thống nhất theo đó tất cả dữ liệu trong một tổ chức được quản lý. Quản trị dữ liệu hiệu quả sẽ hài hòa dữ liệu từ nhiều nguồn dữ liệu khác nhau, tạo và giám sát các chính sách sử dụng dữ liệu, đồng thời loại bỏ sự không nhất quán và không chính xác có thể ảnh hưởng tiêu cực đến độ chính xác của phân tích dữ liệu và tuân thủ quy định.

Data quality hay chất lượng dữ liệu là thước đo về mức độ phù hợp của một tập dữ liệu để phục vụ mục đích cụ thể

Kích thước của chất lượng dữ liệu

Việc đo lường chất lượng dữ liệu thực hiện bằng số liệu nào? Có sáu khía cạnh chính của chất lượng dữ liệu: tính chính xác, tính đầy đủ, tính nhất quán, tính hợp lệ, tính duy nhất và tính kịp thời.

• Độ chính xác: Dữ liệu phải phản ánh các kịch bản thực tế, trong thế giới thực; phép đo độ chính xác có thể được xác nhận với một nguồn có thể kiểm chứng.

• Tính đầy đủ: Tính đầy đủ là thước đo khả năng của dữ liệu để phân phối hiệu quả tất cả các giá trị cần thiết có sẵn.

• Tính nhất quán: Tính nhất quán của dữ liệu đề cập đến tính đồng nhất của dữ liệu khi nó di chuyển qua các mạng và ứng dụng. Các giá trị dữ liệu giống nhau được lưu trữ ở các vị trí khác nhau không được xung đột với nhau.

• Tính hợp lệ: Dữ liệu phải được thu thập theo các quy tắc và tham số kinh doanh đã xác định, đồng thời phải tuân theo đúng định dạng và nằm trong phạm vi phù hợp.

• Tính duy nhất: Tính duy nhất đảm bảo không có sự trùng lặp hoặc chồng chéo các giá trị trên tất cả các tập dữ liệu. Làm sạch và chống trùng lặp dữ liệu có thể giúp khắc phục điểm số duy nhất thấp.

• Tính kịp thời: Dữ liệu kịp thời là dữ liệu có sẵn khi được yêu cầu. Dữ liệu có thể được cập nhật theo thời gian thực để đảm bảo rằng dữ liệu luôn sẵn có và có thể truy cập được.

Cách cải thiện chất lượng dữ liệu

Các phép đo chất lượng dữ liệu có thể được thực hiện bằng các công cụ chất lượng dữ liệu, thường cung cấp khả năng quản lý chất lượng dữ liệu, chẳng hạn như:

• Lập hồ sơ dữ liệu – Bước đầu tiên trong quy trình cải thiện chất lượng dữ liệu là hiểu dữ liệu của bạn. Hồ sơ dữ liệu là đánh giá ban đầu về trạng thái hiện tại của các tập dữ liệu.

• Chuẩn hóa dữ liệu – Các bộ dữ liệu khác nhau được tuân thủ theo một định dạng dữ liệu chung.

• Mã hóa địa lý – Mô tả vị trí được chuyển đổi thành tọa độ phù hợp với các tiêu chuẩn địa lý của Hoa Kỳ và trên toàn thế giới

• Kết hợp hoặc liên kết – Kết hợp dữ liệu xác định và hợp nhất các phần thông tin phù hợp trong tập dữ liệu lớn.

• Giám sát chất lượng dữ liệu – Kiểm tra chất lượng dữ liệu thường xuyên là điều cần thiết. Phần mềm chất lượng dữ liệu kết hợp với máy học có thể tự động phát hiện, báo cáo và sửa các biến thể dữ liệu dựa trên các thông số và quy tắc kinh doanh được xác định trước.

• Thời gian thực – Sau khi dữ liệu được làm sạch ban đầu, khung chất lượng dữ liệu hiệu quả sẽ có thể triển khai các quy tắc và quy trình giống nhau trên tất cả các ứng dụng và loại dữ liệu trên quy mô lớn.

Dịch vụ chất lượng dữ liệu tốt sẽ cung cấp dữ liệu có thể mang lại trải nghiệm người dùng linh hoạt và có thể được điều chỉnh cho phù hợp với nhu cầu cụ thể của người quản lý chất lượng dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu giám sát chất lượng dữ liệu. Các công cụ và giải pháp này có thể cung cấp khả năng kiểm tra chất lượng dữ liệu, nhưng không thể khắc phục hoàn toàn dữ liệu bị hỏng và không đầy đủ. Cần có sẵn một khung quản lý dữ liệu vững chắc để phát triển, thực hiện và quản lý các chính sách, chiến lược và chương trình chi phối, bảo mật và nâng cao giá trị của dữ liệu do một tổ chức thu thập.

Có nhiều cách để cải thiện chất lượng dữ liệu

Cách đo lường chất lượng dữ liệu

Chất lượng của dữ liệu có thể được đo lường bằng nhiều cách khác nhau. Nhiều khả năng, một tổ chức sẽ cần áp dụng một vài phép đo khác nhau để xác định chất lượng tương đối của một tập dữ liệu nhất định. Một số khía cạnh quan trọng của chất lượng dữ liệu cần xem xét là:

• Sự chính xác. Rõ ràng, dữ liệu phải chính xác để có ích

• Tính đầy đủ. Một bộ dữ liệu có quá nhiều lỗ hổng sẽ không thể trả lời các câu hỏi

• Tính kịp thời. Dữ liệu lỗi thời sẽ không có giá trị đối với một tổ chức

• Khả năng tiếp cận. Cần có quyền truy cập hợp lý vào dữ liệu nếu nó sẽ được đưa vào sử dụng

Các tiêu chuẩn cụ thể được áp dụng để đánh giá dữ liệu sẽ phụ thuộc vào nhu cầu cơ bản của tổ chức và cách dữ liệu đang được sử dụng.

Chất lượng dữ liệu so với tính toàn vẹn dữ liệu

Giám sát chất lượng dữ liệu chỉ là một thành phần của tính toàn vẹn dữ liệu. Toàn vẹn dữ liệu đề cập đến quá trình làm cho dữ liệu trở nên hữu ích cho tổ chức. Bốn thành phần chính của tính toàn vẹn dữ liệu bao gồm:

• Tích hợp dữ liệu: dữ liệu từ các nguồn khác nhau phải được tích hợp liền mạch.

• Chất lượng dữ liệu: Dữ liệu phải đầy đủ, duy nhất, hợp lệ, kịp thời, nhất quán và chính xác.

• Vị trí thông minh: Thông tin chi tiết về vị trí bổ sung thêm một lớp phong phú cho dữ liệu và làm cho dữ liệu dễ thực hiện hơn. ‍

• Làm giàu dữ liệu: Làm giàu dữ liệu thêm chế độ xem dữ liệu theo ngữ cảnh, đầy đủ hơn bằng cách thêm dữ liệu từ các nguồn bên ngoài, chẳng hạn như dữ liệu khách hàng, dữ liệu doanh nghiệp, dữ liệu vị trí, v.v.

Đảm bảo chất lượng dữ liệu so với kiểm soát chất lượng dữ liệu

Đảm bảo chất lượng dữ liệu là quá trình xác định và loại bỏ sự bất thường bằng cách lập hồ sơ và làm sạch dữ liệu. Kiểm soát chất lượng dữ liệu được thực hiện cả trước và sau khi đảm bảo chất lượng và bao gồm các phương tiện kiểm soát việc sử dụng dữ liệu cho một ứng dụng. Kiểm soát chất lượng hạn chế đầu vào trước khi thực hiện đảm bảo chất lượng; sau đó, sau khi đảm bảo chất lượng được thực hiện, thông tin thu thập được từ đảm bảo chất lượng sẽ hướng dẫn quy trình kiểm soát chất lượng.

Quy trình kiểm soát chất lượng rất quan trọng để phát hiện các thông tin trùng lặp, ngoại lệ, lỗi và thiếu thông tin. Một số ví dụ về chất lượng dữ liệu thực tế bao gồm:

• Chăm sóc sức khỏe: dữ liệu bệnh nhân chính xác, đầy đủ và duy nhất là điều cần thiết để hỗ trợ quản lý rủi ro và lập hóa đơn nhanh chóng và chính xác.

• Khu vực công: dữ liệu chính xác, đầy đủ và nhất quán là điều cần thiết để theo dõi tiến độ của các dự án hiện tại và các sáng kiến được đề xuất.

• Dịch vụ tài chính: Dữ liệu tài chính nhạy cảm phải được xác định và bảo vệ, quy trình báo cáo phải được tự động hóa và tuân thủ quy định phải được khắc phục.‍

• Sản xuất: Dữ liệu khách hàng và nhà cung cấp chính xác phải được duy trì để theo dõi chi tiêu, giảm chi phí vận hành và tạo cảnh báo cho các vấn đề đảm bảo chất lượng và nhu cầu bảo trì.

Tại sao chất lượng dữ liệu lại quan trọng đối với một tổ chức

Ngày càng có nhiều tổ chức đang sử dụng dữ liệu để quyết định về tiếp thị, phát triển sản phẩm, chiến lược truyền thông, v.v. Dữ liệu chất lượng cao có thể được xử lý và phân tích nhanh chóng, dẫn đến thông tin chi tiết tốt hơn và nhanh hơn, thúc đẩy các nỗ lực kinh doanh thông minh và phân tích dữ liệu lớn.

Quản lý chất lượng dữ liệu tốt giúp trích xuất giá trị lớn hơn từ các tập dữ liệu và góp phần giảm rủi ro và chi phí, tăng hiệu quả và năng suất, ra quyết định sáng suốt hơn, nhắm mục tiêu đối tượng tốt hơn, chiến dịch tiếp thị hiệu quả hơn, quan hệ khách hàng tốt hơn và lợi thế cạnh tranh tổng thể mạnh mẽ hơn .

Chất lượng dữ liệu quan trọng đối với một tổ chức, doanh nghiệp

Các tiêu chuẩn chất lượng dữ liệu kém có thể che mờ khả năng hiển thị trong các hoạt động, khiến việc tuân thủ quy định trở nên khó khăn; lãng phí thời gian và công sức vào việc xử lý lại dữ liệu không chính xác theo cách thủ công; cung cấp chế độ xem dữ liệu được phân tách, gây khó khăn cho việc khám phá các cơ hội khách hàng có giá trị; làm tổn hại uy tín thương hiệu; và thậm chí đe dọa sự an toàn của công chúng.

Data quality ảnh hưởng rất nhiều đến hoạt động của các tổ chức, doanh nghiệp hiện nay. Với dữ liệu chất lượng doanh nghiệp có thể xây dựng các chiến dịch quảng cáo tốt hơn.