डेटा क्वालिटी: शब्दावली और अवधारणाएँ

डेटा क्वालिटी परिचय

Chrissy Bloom

Head of Enterprise Data Strategy & Governance

डेटा क्वालिटी को परिभाषित करना

Data Quality: यह माप कि डेटा उद्देश्य के लिए कितना उपयुक्त है
अच्छी डेटा क्वालिटी = डेटा पर भरोसा
- बेहतर बिज़नेस निर्णय
- बेहतर सक्षम बिज़नेस प्रोसेस
अक्सर अच्छी डेटा क्वालिटी मान ली जाती है
डेटा के उपयोग योग्य होने को सुनिश्चित करने के लिए डेटा क्वालिटी को मापना और मॉनिटर करना ज़रूरी है।

डेटा टेबल

डेटा क्वालिटी डाइमेंशन को परिभाषित करना

Data Quality Dimension: डेटा क्वालिटी के किसी विशेष एट्रिब्यूट का माप

डेटा कितना उद्देश्य-उपयुक्त है, इसे मापने के लिए क्वालिटी डाइमेंशन का उपयोग करें।
- Completeness
- Validity
- Uniqueness
- Consistency
- Timeliness
- Accuracy

डेटा क्वालिटी डाइमेंशन के रूप में Completeness

वर्ग ग्रिड

Completeness:

डेटासेट स्तर: अपेक्षित सभी रिकॉर्ड उपस्थित हैं, इसका माप।
डेटा एलीमेंट स्तर: जहाँ अपेक्षित है, वहाँ सभी रिकॉर्ड में वैल्यू भरी है, इसका माप।
अपूर्ण डेटा से बिज़नेस समस्याएँ:
- नंबर skew हो सकते हैं
- कस्टमर प्रभावित हो सकते हैं

Completeness उदाहरण

डेटा टेबल

सब रिकॉर्ड में CustomerName फ़ील्ड में वैल्यू होनी चाहिए।

डेटा क्वालिटी डाइमेंशन के रूप में Validity

Validity: किसी डेटा एलीमेंट की वैल्यू कितनी वैध है, इसका माप

बिज़नेस संदर्भ आवश्यक
वैध वैल्यू की सूची या मानदंड तय करें
वैधता का न्यूमेरिक माप = valid की गिनती/कुल गिनती

वर्ग ग्रिड

Validity उदाहरण

डेटा टेबल

CustomerBirthDate वैल्यू अतीत की तारीख होनी चाहिए।
CustomerAccountType वैल्यू 'Loan' या 'Deposit' में से एक होनी चाहिए।
LatestAccountOpenDate वैल्यू अतीत की तारीख होनी चाहिए।

डेटा क्वालिटी डाइमेंशन के रूप में Uniqueness

धारीदार वर्ग

Uniqueness: डेटासेट के रिकॉर्ड कितने डुप्लिकेट-रहित हैं, इसका माप

यूनिक रिकॉर्ड तय करने के मानदंड के लिए बिज़नेस संदर्भ चाहिए
एरर पहचानने हेतु एक या कई कॉलम में डुप्लिकेट ढूँढने पड़ सकते हैं

Uniqueness उदाहरण

डेटा टेबल

सब रिकॉर्ड में यूनिक CustomerID और CustomerName होना चाहिए।

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डेटा क्वालिटी परिचय

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