Integrita dei dati e qualita dei dati- definizioni e differenze
Integrita dei dati e qualita dei dati
Sia l'integrita dei dati che la qualita dei dati devono essere considerate le principali priorita aziendali. I dati aziendali sono un asset strategico prezioso per un'ampia gamma di iniziative, dal processo decisionale alla previsione.
Pertanto, e fondamentale garantire la qualita dei dati e il mantenimento dell'integrita dei dati. Senza mantenere l'integrita dei dati o garantire la qualita dei dati, le aziende si espongono a una serie di rischi. Dati errati si traduce in un aumento degli errori umani nel processo decisionale e in altri processi aziendali basati sui dati. Discutere l'integrita dei dati e la qualita dei dati aiuta le aziende a evitare dati errati e errori umani, migliorando nel contempo le best practice di gestione dei dati.
Sfortunatamente, il termine integrita dei dati e il termine qualita dei dati vengono utilizzati in modo errato in modo intercambiabile molto spesso. La confusione tra qualita dei dati e integrita dei dati e comprensibile in quanto entrambi i termini descrivono la condizione dei dati. Tuttavia, l'integrita dei dati e la qualita dei dati sono due termini separati con le proprie definizioni univoche. Pertanto, sia la somiglianza che la differenza di qualita dei dati e l'integrita dei dati sono importanti per le aziende da prendere in considerazione.
Qualita
dei dati Per quanto riguarda la qualita dei dati, esistono in realta diverse definizioni del termine, a seconda di chi si chiede. In linea di massima, la qualita dei dati si riferisce allo stato delle informazioni quantitative e qualitative. La qualita dei dati e anche comunemente definita come l'affidabilita dei dati.
Esiste anche una notevole differenza tra la qualita dei dati e le definizioni dei dati di qualita. Affinche i dati siano considerati di qualita, devono anche rispettare criteri rigorosi. I criteri per i dati di qualita includono completezza, unicita, validita, tempestivita e coerenza. Senza soddisfare tutti i criteri, i dati di qualita non sono garantiti.
Anche le conversazioni su cio che costituiscono dati di alta qualita possono essere complicate. Affinche i dati siano considerati di alta qualita, devono adattarsi allo scopo d'uso previsto. Ad esempio, per garantire che i dati utilizzati per le iniziative decisionali siano di alta qualita, devono essere adatti. I dati di alta qualita devono anche esemplificare con precisione la costruzione del mondo reale che descrive.
Ci sono varie situazioni in cui le diverse definizioni di alta qualita possono contraddirsi a vicenda. Ad esempio, un record di dati anagrafici del cliente puo essere adeguato per emettere una fattura al momento della ricezione del pagamento. Tuttavia, lo stesso record di dati del cliente potrebbe non essere completo o corretto per il servizio clienti. La proporzionalita e la redditivita di garantire l'allineamento mondiale reale dei dati di alta qualita e un'importante decisione aziendale che prende in considerazione. In quanto tale, un equilibrio tra le definizioni di dati di alta qualita e spesso perseguito nella pratica reale.
Integrita dei dati
Se alle persone medie venisse chiesto come hanno definito l'integrita, le risposte sarebbero probabilmente simili. Tuttavia, definire l'integrita dei dati sarebbe presumibilmente piu difficile e comporterebbe molte risposte diverse. L'integrita dei dati si riferisce alla validita, completezza, coerenza e accuratezza dei dati. L'integrita dei dati comprende queste qualita per l'intero ciclo di vita dei dati. Inoltre, l'integrita dei dati si riferisce alla sicurezza e alla sicurezza dei dati per quanto riguarda la conformita normativa.
Ci sono 4 pilastri principali dell'integrita dei dati che tutti i professionisti del business dovrebbero essere a conoscenza. L'integrazione dei dati e un pilastro importante per l'integrita dei dati necessario per una visibilita ottimale. L'integrazione dei dati raccoglie i dati aziendali da varie fonti al fine di fornire agli utenti una vista unificata.
Le origini di integrazione dei dati possono variare da un data warehouse cloud a sistemi legacy. La qualita dei dati e un altro pilastro importante sull'integrita dei dati. Per essere considerata utile per le iniziative decisionali, la qualita dei dati deve essere valida, unica, completa, tempestiva e coerente.
Anche l'intelligence della posizione e l'arricchimento dei dati sono pilastri importanti per l'integrita dei dati. L'arricchimento dei dati migliora i dati interni con un significato aggiunto, un contesto e una sfumatura utilizzando i dati provenienti da fonti esterne. L'aggiunta di ulteriori informazioni da fonti esterne produce dati aziendali piu completi e contestualizzati.
Utilizzando dati aziendali piu contestualizzati e completi, le aziende possono anche mantenere un'analisi dei dati piu potente. L'intelligence sulla posizione utilizza informazioni sulla posizione e analisi dei dati per rendere i dati piu fruibili. Come risultato dell'intelligence sulla posizione, i dati non sono solo piu fruibili, ma anche piu ricchi.
Differenze tra integrita dei dati e qualita dei dati
Il framing dell'integrita dei dati rispetto alla qualita dei dati e in realta abbastanza fuorviante di per se. In realta, la qualita dei dati e un aspetto dell'integrita dei dati. Poiche l'integrita dei dati contiene la qualita dei dati come componente, i due sono intrecciati. In poche parole, la qualita dei dati e un sottocomponente dell'integrita dei dati.
Un' altra differenza significativa dell'integrita dei dati e della qualita dei dati e l'ampiezza della loro portata. La qualita dei dati e generalmente considerata un ottimo punto di partenza. In alternativa, l'integrita dei dati migliora l'utilita dei dati che offre un'azienda.
Pertanto, invece di contemplare la qualita dei dati e l'integrita dei dati, le aziende dovrebbero considerare l'utilizzo sia dell'integrita dei dati che della qualita dei dati. La combinazione di integrita dei dati e qualita dei dati migliora tutto, dal processo decisionale alla gestione generale dei dati. In definitiva, le aziende che garantiscono in modo proattivo la qualita dei dati e l'integrita definita osservano i vantaggi di tutte le iniziative basate sui dati.
Le soluzioni chiave per l'integrita dei dati e i
- professionisti della qualita dei dati devono distinguere tra qualita dei dati e integrita dei dati.
- La qualita dei dati e un componente dell'integrita dei dati e, in quanto tali, i due sono strettamente intrecciati.
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