Veri kalitesi terimleri ve kavramları

Veri Kalitesine Giriş

Chrissy Bloom

Head of Enterprise Data Strategy & Governance

Veri kalitesini tanımlama

Veri Kalitesi: verinin amaca uygunluk derecesinin ölçümü
İyi veri kalitesi = veriye güven
- Daha iyi iş kararları
- Daha donanımlı iş süreçleri
Çoğu zaman iyi veri kalitesi varsayılır
Verinin kullanıma uygunluğunu sağlamak için veri kalitesi ölçülmeli ve izlenmelidir.

veri tablosu

Veri kalitesi boyutlarını tanımlama

Veri Kalitesi Boyutu: verinin belirli bir niteliğine ilişkin kalite ölçümü

Verinin amaca uygunluğunu saymak için veri kalitesi boyutlarını kullanın.
- Tamlık
- Geçerlilik
- Eşsizlik
- Tutarlılık
- Zamanlılık
- Doğruluk

küp

Bir veri kalitesi boyutu olarak tamlık

kare ızgara

Tamlık:

Veri kümesi düzeyi: beklenen tüm kayıtların mevcut olma derecesini ölçer.
Veri öğesi düzeyi: beklenildiğinde tüm kayıtlarda verinin dolu olma derecesini ölçer.
Eksik verinin yol açtığı iş sorunları:
- Sayılar çarpıtılabilir
- Müşteriler etkilenebilir

Tamlık örneği

veri tablosu

Tüm kayıtlarda CustomerName alanı doldurulmuş olmalıdır.

Bir veri kalitesi boyutu olarak geçerlilik

Geçerlilik: bir veri öğesindeki değerlerin ne ölçüde geçerli olduğunu ölçer

İş bağlamı gerektirir
Geçerli değerler için liste veya ölçüt tanımlayın
Geçerliliğin sayısal ölçümü = geçerli sayısı/toplam sayı

kare ızgara

Geçerlilik örneği

veri tablosu

CustomerBirthDate geçmişte bir tarih olmalıdır.
CustomerAccountType yalnızca Loan veya Deposit olmalıdır.
LatestAccountOpenDate geçmişte bir tarih olmalıdır.

Bir veri kalitesi boyutu olarak eşsizlik

çizgili kare

Eşsizlik: bir veri kümesindeki kayıtların ne ölçüde yinelenmediğini ölçer

Eşsiz kayıt ölçütlerini tanımlamak için iş bağlamı gerekir
Hataları bulmak için tek veya birden çok sütunda yinelenenleri aramak gerekebilir

Eşsizlik örneği

veri tablosu

Tüm kayıtlarda benzersiz CustomerID ve CustomerName olmalıdır.

Hadi pratik yapalım!

Veri Kalitesine Giriş

Preparing Video For Download...