تتعلق بيانات المصدر ذات الجودة العالية بـ "ثقافة جودة البيانات" ويجب أن تبدأ في الجزء العلوي من المؤسسة. لا يتعلق الأمر فقط بتنفيذ عمليات تحقق قوية من الصحة على شاشات الإدخال ، لأنه بغض النظر عن مدى قوة هذه الفحوصات تقريبًا ، لا يزال بإمكان المستخدمين التحايل عليها في كثير من الأحيان. يوجد دليل من تسع خطوات للمنظمات التي ترغب في تحسين جودة البيانات: [3] [4]
أعلن التزامًا عالي المستوى بثقافة جودة البيانات
قيادة عملية إعادة الهندسة على المستوى التنفيذي
إنفاق الأموال لتحسين بيئة إدخال البيانات
أنفق الأموال لتحسين تكامل التطبيق
أنفق المال لتغيير كيفية عمل العمليات
تعزيز وعي الفريق الشامل
تعزيز التعاون بين الإدارات
الاحتفال علنًا بتميز جودة البيانات
قياس وتحسين جودة البيانات باستمرار
البعض الآخر يشمل:
الإعراب: لاكتشاف الأخطاء النحوية. يقرر المحلل ما إذا كانت سلسلة البيانات مقبولة ضمن مواصفات البيانات المسموح بها. هذا مشابه للطريقة التي يعمل بها المحلل اللغوي مع القواعد واللغات.
تحويل البيانات: يسمح تحويل البيانات بتعيين البيانات من تنسيقها المحدد إلى التنسيق الذي يتوقعه التطبيق المناسب. يتضمن ذلك تحويلات القيمة أو وظائف الترجمة ، بالإضافة إلى تسوية القيم الرقمية لتتوافق مع الحد الأدنى والحد الأقصى للقيم.
إزالة التكرار: يتطلب الكشف عن التكرارات خوارزمية لتحديد ما إذا كانت البيانات تحتوي على تمثيلات مكررة لنفس الكيان. عادة ، يتم فرز البيانات بواسطة مفتاح من شأنه أن يقرب الإدخالات المكررة من بعضها البعض لتعريفها بشكل أسرع.
الطرق الإحصائية: من خلال تحليل البيانات باستخدام قيم المتوسط أو الانحراف المعياري أو النطاق أو خوارزميات التجميع ، يمكن للخبير العثور على قيم غير متوقعة وبالتالي خاطئة.
شاهد ايضا
شركة تنظيف بينبع لتنظيف الموكيت
hg[,]m '§/„'¥'¹'±'§'¨