Chất lượng dữ liệu (Data Quality) là gì?

Chất lượng dữ liệu (Data Quality) cho biết mức độ đáng tin cậy của một tập dữ liệu nhất định. Các chất lượng của dữ liệu sẽ ảnh hưởng đến khả năng của người dùng để đưa ra quyết định chính xác về các đề tài nghiên cứu của họ. Ví dụ, nếu dữ liệu được thu thập từ các nguồn không thống nhất vào những thời điểm khác nhau, nó có thể không thực sự hoạt động như một chỉ báo tốt cho việc lập kế hoạch và ra quyết định.

Chất lượng dữ liệu rất quan trọng để theo dõi và đo lường, đặc biệt là trong phân tích tiếp thị , vì nó cho phép các tổ chức đưa ra quyết định sáng suốt về chiến dịch và ngân sách của họ một cách nhanh chóng.

Nếu các tổ chức đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu không chính xác, không đầy đủ hoặc sai lệch, họ có nguy cơ thực hiện các chiến lược hoặc chính sách không phản ánh sở thích của người tiêu dùng. Tốt nhất, họ lãng phí chi tiêu quảng cáo và tệ nhất, họ có thể làm hỏng mối quan hệ của họ với khách hàng.

Dữ liệu chất lượng cao được thu thập và phân tích bằng cách sử dụng một bộ nguyên tắc nghiêm ngặt đảm bảo tính nhất quán và chính xác. Trong khi đó, dữ liệu chất lượng thấp hơn thường không theo dõi tất cả các biến ảnh hưởng hoặc có mức độ sai sót cao.

Tiêu chuẩn và tiêu chí chất lượng dữ liệu

Để đảm bảo dữ liệu chất lượng cao được thu thập, những người tham gia nên thống nhất các tiêu chuẩn chất lượng dữ liệu trước khi bắt tay vào một dự án, – điều này sẽ tạo ra sự đồng nhất trong suốt quá trình phân tích.

Có sáu kích thước phổ biến của tiêu chuẩn chất lượng dữ liệu. Các tiêu chuẩn khác có thể khác nhau giữa các dự án, nhưng thường sẽ bao gồm các tiêu chí sau:

Tính đầy đủ / Tính toàn diện : Hỏi những trường cần thiết nào phải được điền vào để một tập dữ liệu được coi là hoàn chỉnh. Ví dụ: Tên và địa chỉ có thể quan trọng đối với tính đầy đủ của dữ liệu, trong khi giới tính của khách hàng ít quan trọng hơn.
Tính nhất quán : Tất cả các lần lặp lại của một phần dữ liệu phải giống nhau. Lấy ví dụ về lưu lượng truy cập web của một tháng nhất định – trong mọi báo cáo, nền tảng hoặc bảng tính, số lượt truy cập trang web trong tháng đó có giống nhau không? Hoặc, có sự mâu thuẫn nào giữa các dữ liệu này không? Sự thiếu nhất quán trong những điểm này có thể dẫn đến sự nhầm lẫn trên đường.
Độ chính xác : Mặc dù tính nhất quán là việc có cùng một giá trị trên tất cả các kênh, nhưng độ chính xác là đảm bảo các giá trị nhất quán đó là chính xác và phản ánh chặt chẽ thực tế của kết quả.
Định dạng : Để tránh không chính xác hoặc nhầm lẫn, hãy đảm bảo các định dạng nhập dữ liệu nhất quán. Ví dụ: bạn không muốn nhập năm ở một số vị trí là ’19 và ở các vị trí khác là 2019.
Khung thời gian: Tính kịp thời của dữ liệu đề cập đến việc các nhà tiếp thị đưa ra quyết định có thông tin chi tiết về dữ liệu vào thời điểm tối ưu hay không và hiện tại của dữ liệu là bao nhiêu. Bạn có dữ liệu khi cần và bạn có đang tham khảo phiên bản cập nhật nhất của tập dữ liệu không?
Tính hợp lệ / Toàn vẹn : Tiêu chí này xem như liệu một tập dữ liệu có tuân theo các quy tắc và tiêu chuẩn đã đặt ra hay không. Có bất kỳ giá trị nào bị thiếu có thể làm tổn hại đến hiệu quả của dữ liệu hoặc khiến các nhà phân tích không nhận ra các mối quan hệ hoặc mẫu quan trọng không?

Xem thêm: Lợi ích của dữ liệu chất lượng (Data Quality)

M2Tech luôn mong muốn cung cấp những thông tin, tài liệu quý giá trong con đường chinh phục mọi thử thách của bạn.

Website: https://m2tech.buyit.vn/

Facebook: http://www.facebook.com/m2tech.fb