当然,数据质量是影响任何企业成功的关键因素。 无论是为了创收、做出明智的决策还是提高生产力,高质量的数据都是必不可少的。

如果使用低质量的数据,可能会导致企业错失潜在机会,做出错误的决策,并导致负投资回报。 因此,为确保数据的高质量,与数据密切合作的人员必须遵循数据质量指标和措施。

好消息是,通过确保高质量数据,您可以获得竞争优势并做出更好的决策,通过将质量数据指标付诸实践来实现您的业务目标。

让我们了解有关数据质量指标、它们的维度以及如何衡量它们的所有内容。 让我们开始吧!

什么是数据质量指标?

数据质量定义了数据是否准确、完整、可靠以及是否适合使用。

数据质量是使用数据质量指标来评估的,它告诉我们数据的价值和相关性如何,以及它是否可信。

评估是不够的,数据质量指标有助于识别高质量和低质量数据之间的差异。

数据质量指标的意义

数据科学家如何度过时间

根据一个 ,数据清理和组织占据了数据分析师工作量的 60%,其中 19% 用于抓取。 所以基本上,数据分析师花费了高达 80% 的时间来准备好数据进行分析,这主要是因为准备和管理用于分析的高质量数据是确保从数据中得出准确可靠的见解的关键步骤。

数据质量还可以帮助组织和企业获得各种好处,例如:

  • 改进策略的优化决策
  • 降低风险
  • 抓住机遇
  • 遵守法规和行业标准
  • 优化利润
  • 竞争优势
  • 增加用户信任度

可靠和准确的数据还可以提高运营效率、降低成本并提高整体业务绩效。 此外,高质量的数据对于通过确保客户信息是最新的和准确的来提供更好的客户体验至关重要。

根据 “福布斯”, 84% 的 CEO 担心他们做出决策所依据的数据质量。 正如我们之前所讨论的,质量低劣的数据会带来问题并产生糟糕的业务洞察力。

在另一个 报告 Experian 发现,95% 的公司认为数据对其业务至关重要,但只有 40% 的公司相信他们使用的数据的准确性。 此外,IBM 估计准确性较低的数据会使企业付出代价 每年 3.1 万亿美元.

不要忘记,数据质量越好,您从中获得的好处就越多。

数据质量维度和类别

至此,我们已经清楚地了解了什么是数据质量及其意义。 现在,让我们探讨与数据质量相关的数据质量 KPI,以进一步加深我们对该主题的理解。 根据一个 研究,数据质量有六个维度,我们将详细探讨每个维度。 让我们开始吧。

1。 准确性

准确性告诉我们数据的准确性,以及值是否正确和精确,并使用统计方法进行测量。 但是,为确保数据准确性,您必须非常小心,因为如果数据已过时、手动输入或在传输数据时可能会失去准确性。

对于医疗保健和金融等行业,准确性最为重要,即使是最轻微的错误也会造成严重后果。

2. 完整性

完整性是指是否所有必填字段都 在数据中完成. 如果数据不完整,将被认为是无用的。 这就是完整性对于数据质量至关重要的原因。 在计算数据时,必须考虑记录上的所有字段和属性级别。 为确保数据完整,您必须检查以下内容:

  • 所有必填或必填字段,例如“电话号码”
  • 所有可选字段,例如兴趣字段
  • 特定记录的所有相关和不相关字段

3。 一致性

一致性是指数据与数据的一致性程度 其他数据源 和数据集内。 随着技术的进步,企业将其宝贵的数据存储在各种来源和设备上,以避免数据丢失。

当所有这些来源的数据是统一的时,就实现了数据一致性。 因此,为确保数据质量和一致性,在数据输入、数据修改和数据集成过程中保持警惕非常重要。

当数据不一致时,可能会产生重大问题。 它可能会引入错误和冲突,最终降低有价值数据的准确性和可靠性。

4.及时性

及时性是指数据可用和及时更新的程度。 然而,必须区分更新的数据和可用的数据。 如果数据是最新的但在需要时不可用,则可以将其视为时间不佳的数据。

这会对决策和组织的声誉产生负面影响。 因此,监控和测量此数据质量指标至关重要。

此外,及时性在数据库管理和评估中具有重要意义,因为它表明所需信息是否在要求的时间可用。 要正确评估及时性,您必须同时考虑数据可用性的频率和检查数据是否更新。

5。 合法性

有效性是指数据符合既定规则和标准的程度。 无效数据可能是由于格式不同、从不可靠来源收集的数据或 正在存储的数据 或处理不当。 重要的是要记住,无效数据最终会影响数据的完整性

6.独特性

唯一性是指数据值在数据集中唯一且不重复的程度。 这是一项重要的数据质量指标,通过保持记录中的数据准确性,在实现高质量数据方面发挥着重要作用。

有时,数据可能会重复,因为它已过时或因为进行了大量传输。 即使它不会发生很多,我们仍然需要注意确保我们没有重复数据。

现在让我们学习如何衡量数据质量指标。 我们为您提供了超级简单的方法,因此您可以快速获取数据质量 KPI 以及轻松衡量它们的方法。 酷吧?

另见,见: 17 大企业数据分析工具

数据质量指标和措施

尺寸真实世界定义测量尺寸
准确性数据的准确性如何?使用交叉验证技术。 针对可信数据进行验证
完备性数据是否完整?将数据与示例数据进行比较。 计算缺失值的百分比
持续一致其他来源的数据是否统一?在不同来源之间映射数据。 将数据集成到一个系统中
合时数据是否在您需要时可用?计算数据收集和数据可用性之间的时间差。 计算数据更新的频率。
有效期限数据是否符合组织的既定规章制度?计算无效值的百分比。 根据业务规则和要求验证数据。
唯一数据在所有来源中是否唯一?计算重复记录的百分比。 设置唯一标识符以识别重复记录

数据质量指标在行动

在衡量数据质量时,必须同时考虑数据的准确性和质量。 要获得高质量,请查看这些优化数据质量的最佳实践。

1. 设置数据质量指标:

For every business, the 商业模式 varies, Therefore, you should determine the specific metrics according to your business objectives and goals for which you want to measure data quality. These metrics could include completeness, accuracy, consistency, timeliness, uniqueness, and validity. Overall, for businesses, these data quality metrics hold significant importance for:

  • 高层管理人员处理或向客户展示数据
  • 了解数据中的漏洞在哪里以找到准确性
  • 识别不完整、无效和不一致的数据

2. 建立数据质量规则:

确定数据质量指标后,根据您的业务目标为每个指标设置规则,例如如何衡量它们、什么被认为是优质数据等。

比方说,如果您选择完整性作为您的指标之一,那么您必须设置一个规则,所有数据字段都必须完成才能被视为有效。

当您处理数据时,重要的是要制定规则来决定哪些数据有用,哪些需要更改,简单来说就是设置展示高质量和低质量数据的范围。

随着技术的快速进步,越来越多的数据以数字方式而非传统文件格式存储,数据质量最终变得更加重要。 拥有如此多的可用数据,确保其准确可靠至关重要。

根据 Experian 的一项研究 全球数据管理,如果一家公司想在数字世界中取得成功,获得竞争优势,并在未来保持财务稳定,那么高质量的数据是极其重要的。 为此,数据必须准确可靠,没有人为错误。 因此,为了在整个公司建立统一性,所有涉及数据管理的实体都应该接受这些规定。

3. 开发数据质量测试

创建可用于根据既定规则测量数据的测试。 这些测试可以是自动的或手动的,具体取决于数据和规则的复杂性。

4. 运行数据质量测试

开发测试后,对数据运行它们以衡量其质量。 记录每次测试的结果。 据说这是围绕数据建立信任的最佳方式。 应在数据中检查以下检查点以查找质量差的数据:

  • 没有信息或信息很少的字段
  • 不准确和不完整的数据
  • 不规则格式
  • 冗余项目
  • 需要更新的旧记录

记录每次质量测试的结果对于确保数据的可靠性和准确性至关重要。 定期进行质量检查很重要,以避免忽略错误,即使是很小的错误。 通过这种方式,您可以识别并纠正任何不准确之处,最终提高数据的整体质量。

5.分析数据质量结果

对数据运行质量检查后,分析结果并查看数据是否符合您指定的规则非常重要。 这是一种衡量数据质量的方法。 此外,您可以使用此信息获得有价值的见解,了解数据质量存在问题的原因以及您可以采取哪些措施来解决这些问题。 有了这些见解,您可以优化规则并使数据更有价值和可靠。

6.提高数据质量

确定数据需要改进的区域后,进行更改并采取措施解决问题非常重要。 这可能需要更改您输入数据的方式、修改数据质量指标的规则或创建新的规则。

您还可以通过实施必要的更改来纠正数据中发现的错误并制定策略以防止将来再次发生相同的错误,从而提高数据的质量。 通过不断进行这些更改,您可以提高数据的整体质量并使其更加准确可靠。

如果您认为提高数据质量是一次性过程,那么答案是否定的! 这是一个永无止境的旅程!

要保持高质量的数据,必须不断努力和定期测试。 如果您希望质量不断提高,那么经常审查数据质量规则和条例是必不可少的。 业务环境在不断变化,因此管理人员需要提出新的数据质量规则,通过使其可靠和准确来优化数据质量。

7.监控数据质量:

持续监控您的数据以确保它符合您定义的数据质量规则至关重要。 这使您可以灵活地进行任何必要的更改以保持数据的高质量。 定期监控是一项重要的数据质量实践,可确保数据的可靠性和准确性。

网页抓取和数据质量

网页抓取是自动从网站收集数据的过程。 广泛应用于市场调研、价格监测、数据分析等各个行业。

让我们看看网络抓取如何与数据质量相关联。

借助一流的抓取工具,您可以从最复杂的网站和按需获取高质量的相关数据。 这 Crawlbase 爬虫 API 使用确保高质量数据收集的尖端技术构建。

人工智能和机器学习的使用使抓取工具能够适应网站更新并轻松收集最新数据。 此外,Scraper API 处理解析器、代理和浏览器,并自动为您抓取网络。

常见问题(FAQ)

1. 质量数据的五个指标是什么?

根据 EHDI 数据质量评估,有六个数据质量指标,每个指标在衡量数据质量方面都具有重要意义。

  • 准确性 说明数据的准确性。
  • 完备性 定义数据是否完整。
  • 持续一致 是检查其他来源的数据是否统一。
  • 合时 告诉您数据在您需要时是否可用。
  • 有效期限 如果数据根据组织的既定规则和规定给出见解。
  • 唯一 是检查数据是否在所有来源中都是唯一的。

2. 如何使用基于度量的方法来衡量数据质量?

在基于度量的方法中测量数据质量需要分析数据的多个方面以建立数据质量度量。 使用基于度量的方法评估数据质量的步骤如下:

  • 设置数据质量指标
  • 建立数据质量规则
  • 开发数据质量测试
  • 运行数据质量测试
  • 分析数据质量结果
  • 提高数据质量
  • 监控数据质量

3. 什么是数据质量指标?

数据质量指标是用于衡量数据质量的 KPI。 数据质量指标可帮助组织和企业提高数据质量,并最终为其业务增长制定更好的战略。

结论

毫无疑问,数据对于每个企业都非常重要,因为它被用来收集洞察力、机会、竞争优势,最重要的是,用户信任。 然而,并不是所有的数据都提供相同的值,只有高质量的数据。 因此,组织应该通过实施数据质量指标来认真关注其数据质量。

在此博客中,我们讨论了六个数据质量指标以及如何利用它们来提高数据质量。 我们还讨论了如何衡量和监控数据质量,以及如何有效地应用这些指标进行实践。 我们希望我们提供的知识能让您了解数据质量的价值及其重要性。