Для того, чтобы провести тщательный анализ информации, необходимо оценивать качество данных. Далее в статье будет рассказано о том, что собой представляет информация. А еще – раскрыты критерии оценки качества данных. Соответствующий материал пригодится преимущественно тем, кто планирует работать в тестировании, системной аналитике или Big Data.
Данные – это…
Данные – фундамент, на котором базируется компания с управлением на основе данных. Информация – это абстрактное понятие. Фиксированного определения у него нет. Происходит от латинского informatio – «разъяснения».
Можно рассматривать соответствующее понятие как сведения, представленные в той или иной форме:
- письменной;
- устной;
- знаковой;
- электронной.
Информация бывает разного типа. Этот момент необходимо учитывать до проведения анализа имеющихся материалов.
Виды информации
Перед рассмотрением качества данных, стоит изучить существующие виды информации. Классификация в выбранном направлении зависит от способа восприятия, области образования, а также значения и формы представления.
Можно условно поделить информацию по:
- Восприятию. Сюда относят визуальные, аудиальные, тактильные, вкусовые и обонятельные формы.
- Области возникновения: элементарные, социальные, биологические данные.
- Форме представления и фиксации (хранения). К соответствующей категории можно отнести текстовую, графическую, машинную, числовую и звуковую формы.
- Предназначению: массовую, специальную, социальную, статистическую, специальную информацию.
Способов разделения материалов много. Предложенная классификация – самая распространенная. Она поможет в общих чертах понять, с чем предстоит иметь дело в том или ином случае.
Действия над данными
Изучение качества данных невозможно без полноценного понимания операций, совершаемых над собранными материалами. К соответствующий действиям относят:
- Сбор и накапливание. Помогает обеспечивать полноту данных, а также их достоверность и актуальность.
- Фильтрацию. Процесс, характеризующий отсеивание ненужных данных.
- Защиту. Операция, которая характеризует комплекс мероприятий, нацеленных на предотвращение потери, корректировки и взлома.
Также все собранные сведения можно преобразовывать. А именно – изменять форму представления. Пример – текст может быть напечатан на компьютере, озвучен или изображен таблицей/диаграммой.
Как проводить оценку
Перед тем, как использовать те или иные сведения, нужно грамотно провести их анализ. Здесь особую роль играет качество данных. Под подобным термином кроются разные смыслы. Все зависит от конкретной информации и области ее применения.
Оценка помогает:
- Обнаруживать неполадки и оперативно устранять их.
- Грамотно планировать проекты и реализовывать те или иные идеи.
- Улучшать проверяемые базы. Это особо актуально в разработке.
Оценка данных не может решить проблему. Этот процесс нацелен лишь на диагностику «неполадок», а также на оказание помощи при поиске решений.
Здесь особую роль играют критерии качества. Это – все характеристики «чистых» материалов. Факторы, которые могут повлиять на улучшение/ухудшение качества.
Активная проверка и сохранение качества – обязанность всех аналитиков и сотрудников компании. Каждый участник «проверки» должен тщательно следить за качеством информации. Из-за этого рассматриваемый вопрос остается актуальным. Особенно с развитием Big Data.
Ключевые аспекты
При оценке данных необходимо использовать определенные аспекты. Их очень много. Каждый аналитик сам определяет их спектр. Рассмотрим самые распространенные и полезные показатели качества информации. К ним относят:
- точность;
- доступность;
- полноту;
- релевантность;
- однозначность;
- надежность;
- своевременность;
- непротиворечивость;
- взаимосвязанность.
После этого предстоит выяснить, как грамотно работать с данными с ошибками. И стоит ли вообще использовать их при анализе.
Доступность
При оценивании качества данных учитывается доступность. Каждый аналитик должен иметь доступ к материалам. Подразумевается не только разрешение на получение тех или иных сведений, но и наличие необходимых инструментов для дальнейшей обработки. Набора, позволяющего анализировать и использовать собранную информацию.
Точность
Качество данных зависит от точности. Используемая информация должна отражать истинные значения или положение дел. Иначе такие «факты» приведут к ложным результатам.
Пример – показания неправильно настроенного термометра или устаревший адрес места жительства человека. Это – показатель качества данных, который определяет желаемый уровень детализации.
Взаимосвязанность
Аналитик должен получить возможность связи данных с иными имеющимися сведениями. Соответствующая характеристика также носит название согласованности. Это – показатель, который определяет, насколько непротиворечивыми являются сведения в различных связанных наборах данных.
Пример – заказ человека, который связан с информацией о «покупателе», платежной системой, адресе доставки. Соответствующий набор данных отражает полноценную картину совершенной покупки. Взаимосвязь будет обеспечена за счет идентификационных ключей или кодов, которые воедино связывают разные части имеющейся базы информации.
Полнота
Полнота данных – это показатель, указывающий на меру достаточности полученных сведений для решения поставленных изначально задач/вопросов. Степень целостности.
Неполные данные – это частичное или полное отсутствие информационной единицы. Такие сведения нельзя использовать при анализе или каких-то операциях. Неполные сведения приводят к ошибкам, погрешностям, отсутствию желаемого результата.
Непротиворечивость
При анализе качества данных или объекта стоит обращать внимание на непротиворечивость. Это значит, что имеющиеся сведения должны иметь одно единственное значение, удовлетворять поставленным требованиям без «многогранной» трактовки.
Качественные данные – согласованные. Пример – адрес человека в одной базе должен совпадать с его же «местом жительства» в другой. Если обнаруживаются разногласия в источниках, один из них считают основным. А лучше – вообще не использовать сомнительные информационные единицы.
Однозначность
Во время рассмотрения качества данных предстоит учесть, что они должны быть однозначными. Существует только один вариант представления. С течением времени материалы не изменяются.
Четко названные поля совокупность со словарем базы данных способствуют обеспечению качества информации. Это – крайне важный момент для каждого аналитика.
Релевантность
При оценке данных наблюдается зависимость собранных материалов от типа (характера) анализа. Пример – курс истории по биржевым ценам на землю. Он должен:
- являться интересным публике;
- не иметь никакого отношения к контрактам в других областях.
Нерелевантные сведения использовать в процессе работы с информацией не рекомендуется.
Надежность
Грамотному использованию тех или иных материалов способствует такой критерий как надежность. Информация должна быть одновременно полной и точной.
Отсутствие подобного соответствия приводит к серьезным проблемам во время анализа и разработки дальнейший концепций развития.
Своевременность
За качество данных отвечает их своевременность. Можно назвать соответствующий критерий актуальностью. Обратить на него внимание необходимо из-за того, что между сбором сведений и их доступностью для дальнейшего использования проходит определенное время. Происходит следующее:
- Аналитики получают те или иные сведения.
- Специалисты работают с тем, что у них есть. На этом базируются гипотезы и выводы.
- Анализ должен быть проведен к определенному сроку.
- Построенные гипотезы могут стать бесполезными. Это возникает из-за того, что при оценке качества данных не учитывалась своевременность.
Задержки и использование потерявших актуальность материалов – серьезная проблема. Она не позволит установить точный результат вследствие анализа. Обработанные сведения станут практически бесполезными.
Из-за этого при оценке данных необходимо задействовать только актуальные материалы. Желательно – последний исследований или недавно опубликованных.
Ошибки в соответствующем направлении приводят к частичной или полной непригодности результатов. В отдельных ситуациях использование несвоевременных сведений – это верный путь к неправильным выводам.
Информация с ошибками
При рассмотрении качества имеющихся данных могут обнаруживаться материалы с ошибками. Такая ситуация возникает по совершенно разным причинам. Ошибки не исключены в процессе всего анализа, могут появляться на любом его этапе.
К снижению качества данных и ошибкам более часто приводят следующие моменты:
- генерация информации;
- ввод сведений;
- дублирование;
- несовпадения в плане выбранных единиц измерения;
- изначальные значения;
- усеченные сведения.
Также на качестве данных сказываются возможные неточности и неактуальность. Ошибки 100% возникнут при использовании материалов, которые изначально были оценены как некачественные/мало качественные.
Чтобы работать с ошибочными сведениями, нужно добиться их достоверности. В противном случае – отказаться от их применения.
Критические проблемы
Перед работой с материалами необходимо учитывать, что всего 25% всех компаний в мире используют информацию качественно. Из-за этого трудно разрабатывать проекты и придумывать новые стратегии поведения на рынке. Виной тому – низкое качество используемых данных.
Их обилие, а также переизбыток – верные друзья на пути к заблуждениям. Пример – может показаться, что конкретные инструменты монетизации принесут максимальную прибыль из-за того, что о них «слишком много говорят». А на самом деле для получения результата лучше задействовать малоизвестные компоненты.
Пригодные для работы сведения могут быть получены только путем тщательного анализа. А вот качество, скорость и разнообразие – это не гаранты. Чем больше сведений, тем сложнее с ними работать.
Как быстро освоить направление
Качество данных – это важный момент для аналитики. Чтобы быстрее разобраться в соответствующем вопросе, рекомендуется пройти дистанционные онлайн курсы. Пример – от OTUS в Москве.
Здесь можно получить инновационную IT-профессию в сжатые сроки. Сайт работает с любых устройств. Пользователи будут учиться под кураторством опытных специалистов. Им гарантированы интересные домашние задания и практика. Направления – от аналитики до тестирования, разработки веб-страниц и игр. В конце выдается электронный сертификат, подтверждающий приобретенные навыки.
Приглашаем выбрать курс по востребованным IT-направлениям уже сегодня!
