ທ່ານຕ້ອງການຄຸນນະພາບຂໍ້ມູນ, ແຕ່ທ່ານບໍ່ໄດ້ໃຊ້ຂໍ້ມູນທີ່ມີຄຸນນະພາບ

by Aug 24, 2022BI/ການວິເຄາະcomments 0

ທົດລອງ

ເມື່ອໃດທີ່ພວກເຮົາເຫັນຂໍ້ມູນທໍາອິດ?

  1. ກາງສະຕະວັດທີ XNUMX
  2. ໃນຖານະເປັນຜູ້ສືບທອດຂອງ Vulcan, Spock
  3. 18,000 ກ່ອນຄ. ສ
  4. ໃຜ​ຈະ​ຮູ້?  

ເທົ່າທີ່ພວກເຮົາສາມາດເຂົ້າໄປໃນປະຫວັດສາດທີ່ຄົ້ນພົບ, ພວກເຮົາພົບເຫັນມະນຸດໂດຍໃຊ້ຂໍ້ມູນ. ຫນ້າສົນໃຈ, ຂໍ້ມູນແມ່ນນໍາຫນ້າຕົວເລກທີ່ຂຽນ. ບາງຕົວຢ່າງຕົ້ນໆຂອງການເກັບຮັກສາຂໍ້ມູນແມ່ນມາຈາກປະມານ 18,000 BC ທີ່ບັນພະບຸລຸດຂອງພວກເຮົາໃນທະວີບອາຟຣິກາໄດ້ໃຊ້ເຄື່ອງຫມາຍໃສ່ໄມ້ເປັນຮູບແບບຂອງການຮັກສາບັນຊີ. ຄໍາຕອບ 2 ແລະ 4 ຈະຖືກຍອມຮັບເຊັ່ນກັນ. ມັນແມ່ນກາງສະຕະວັດທີ 21, ເຖິງແມ່ນວ່າ, ໃນເວລາທີ່ Business Intelligence ໄດ້ຖືກກໍານົດທໍາອິດທີ່ພວກເຮົາເຂົ້າໃຈມັນໃນມື້ນີ້. BI ບໍ່ໄດ້ແຜ່ລາມໄປຈົນເຖິງເກືອບລ້ຽວຂອງສະຕະວັດທີ XNUMX.

ຜົນປະໂຫຍດຂອງຄຸນນະພາບຂໍ້ມູນແມ່ນຈະແຈ້ງ. 

  • ຄວາມໄວ້ວາງໃຈ. ຜູ້ໃຊ້ຈະເຊື່ອຖືຂໍ້ມູນໄດ້ດີຂຶ້ນ. “ຜູ້ບໍລິຫານ 75% ບໍ່ເຊື່ອຂໍ້ມູນຂອງເຂົາເຈົ້າ"
  • ການຕັດສິນໃຈທີ່ດີກວ່າ. ທ່ານຈະສາມາດໃຊ້ການວິເຄາະຕໍ່ກັບຂໍ້ມູນເພື່ອເຮັດການຕັດສິນໃຈທີ່ສະຫຼາດຂຶ້ນ.  ຄຸນນະພາບຂອງຂໍ້ມູນ ແມ່ນໜຶ່ງໃນສອງສິ່ງທ້າທາຍໃຫຍ່ທີ່ສຸດທີ່ກຳລັງປະເຊີນໜ້າກັບອົງການຈັດຕັ້ງທີ່ນຳໃຊ້ AI. (ອີກອັນໜຶ່ງແມ່ນຊຸດທັກສະພະນັກງານ.)
  • ຂໍ້ໄດ້ປຽບດ້ານການແຂ່ງຂັນ.  ຄຸນ​ນະ​ພາບ​ຂອງ​ຂໍ້​ມູນ​ມີ​ຜົນ​ກະ​ທົບ​ປະ​ສິດ​ທິ​ພາບ​ການ​ປະ​ຕິ​ບັດ​ການ​, ການ​ບໍ​ລິ​ການ​ລູກ​ຄ້າ​, ການ​ຕະ​ຫຼາດ​ແລະ​ບັນ​ດາ​ເສັ້ນ​ທາງ​ລຸ່ມ - ລາຍ​ຮັບ​.
  • ຄວາມ​ສໍາ​ເລັດ. ຄຸນນະພາບຂໍ້ມູນແມ່ນເຊື່ອມໂຍງຢ່າງໃຫຍ່ຫຼວງກັບທຸລະກິດ ຄວາມສໍາເລັດ.

 

6 ອົງປະກອບຫຼັກຂອງຄຸນນະພາບຂໍ້ມູນ

ຖ້າທ່ານບໍ່ສາມາດໄວ້ວາງໃຈຂໍ້ມູນຂອງທ່ານໄດ້, ທ່ານຈະເຄົາລົບຄໍາແນະນໍາຂອງມັນໄດ້ແນວໃດ?

 

ໃນມື້ນີ້, ຄຸນນະພາບຂອງຂໍ້ມູນແມ່ນສໍາຄັນຕໍ່ຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການຕັດສິນໃຈທີ່ທຸລະກິດເຮັດດ້ວຍເຄື່ອງມື BI, ການວິເຄາະ, ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ແລະປັນຍາປະດິດ. ທີ່ງ່າຍທີ່ສຸດ, ຄຸນນະພາບຂໍ້ມູນແມ່ນຂໍ້ມູນທີ່ຖືກຕ້ອງ ແລະຄົບຖ້ວນ. ທ່ານອາດຈະໄດ້ເຫັນບັນຫາຂອງຄຸນນະພາບຂໍ້ມູນຢູ່ໃນຫົວຂໍ້ຂ່າວ:

ໃນບາງທາງ - ເຖິງແມ່ນວ່າດີໃນທົດສະວັດທີສາມຂອງ Business Intelligence - ການບັນລຸແລະຮັກສາຄຸນນະພາບຂອງຂໍ້ມູນແມ່ນມີຄວາມຫຍຸ້ງຍາກຫຼາຍ. ບາງສິ່ງທ້າທາຍທີ່ປະກອບສ່ວນເຂົ້າໃນການຕໍ່ສູ້ຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງຂອງການຮັກສາຄຸນນະພາບຂໍ້ມູນປະກອບມີ:

  • ການລວມຕົວແລະການຊື້ກິດຈະການທີ່ພະຍາຍາມນໍາເອົາລະບົບ, ຂະບວນການ, ເຄື່ອງມືແລະຂໍ້ມູນທີ່ແຕກຕ່າງກັນມາຮ່ວມກັນ. 
  • silos ພາຍໃນຂອງຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ມີມາດຕະຖານເພື່ອ reconcile ການເຊື່ອມໂຍງຂອງຂໍ້ມູນ.            
  • ການເກັບຮັກສາລາຄາຖືກໄດ້ເຮັດໃຫ້ການຈັບພາບແລະການເກັບຮັກສາຂໍ້ມູນຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍງ່າຍຂຶ້ນ. ພວກເຮົາເກັບກໍາຂໍ້ມູນຫຼາຍກ່ວາພວກເຮົາສາມາດວິເຄາະ.
  • ຄວາມສັບສົນຂອງລະບົບຂໍ້ມູນໄດ້ເຕີບໃຫຍ່ຂຶ້ນ. ມີຈຸດສໍາພັດຫຼາຍຂຶ້ນລະຫວ່າງລະບົບບັນທຶກບ່ອນທີ່ຂໍ້ມູນຖືກເຂົ້າແລະຈຸດບໍລິໂພກ, ບໍ່ວ່າຈະເປັນຄັງຂໍ້ມູນຫຼືເມຄ.

ພວກເຮົາເວົ້າກ່ຽວກັບຂໍ້ມູນດ້ານໃດແດ່? ຄຸນສົມບັດໃດແດ່ຂອງຂໍ້ມູນປະກອບສ່ວນຕໍ່ຄຸນນະພາບຂອງມັນ? ມີຫົກອົງປະກອບທີ່ປະກອບສ່ວນເຂົ້າໃນຄຸນນະພາບຂໍ້ມູນ. ແຕ່ລະອັນນີ້ແມ່ນວິໄນທັງໝົດ. 

  • ກົງເວລາ
    • ຂໍ້​ມູນ​ແມ່ນ​ພ້ອມ​ທີ່​ຈະ​ນໍາ​ໃຊ້​ໃນ​ເວ​ລາ​ທີ່​ມັນ​ຈໍາ​ເປັນ​.
    • ຂໍ້ມູນແມ່ນມີຢູ່ໃນການລາຍງານທ້າຍເດືອນພາຍໃນອາທິດທໍາອິດຂອງເດືອນຕໍ່ໄປ, ຕົວຢ່າງ.
  • ຄວາມຖືກຕ້ອງ
    • ຂໍ້ມູນມີປະເພດຂໍ້ມູນທີ່ຖືກຕ້ອງໃນຖານຂໍ້ມູນ. ຂໍ້ຄວາມແມ່ນຂໍ້ຄວາມ, ວັນທີແມ່ນວັນທີແລະຕົວເລກແມ່ນຕົວເລກ.
    • ຄ່າຢູ່ໃນຂອບເຂດທີ່ຄາດໄວ້. ສໍາລັບຕົວຢ່າງ, ໃນຂະນະທີ່ 212 ອົງສາຟາເຣນຮາຍເປັນອຸນຫະພູມທີ່ສາມາດວັດແທກໄດ້, ມັນບໍ່ແມ່ນຄ່າທີ່ຖືກຕ້ອງສໍາລັບອຸນຫະພູມຂອງມະນຸດ.  
    • ຄ່າມີຮູບແບບທີ່ຖືກຕ້ອງ. 1.000000 ບໍ່ມີຄວາມໝາຍຄືກັບ 1.
  • ຄວາມສອດຄ່ອງ
    • ຂໍ້ມູນແມ່ນສອດຄ່ອງພາຍໃນ
    • ບໍ່ມີການບັນທຶກຊໍ້າກັນ
  • ຄວາມສົມບູນ
    • ການພົວພັນລະຫວ່າງຕາຕະລາງແມ່ນມີຄວາມຫນ້າເຊື່ອຖື.
    • ມັນບໍ່ໄດ້ມີການປ່ຽນແປງໂດຍບໍ່ໄດ້ຕັ້ງໃຈ. ຄຸນຄ່າສາມາດຕິດຕາມໄດ້ກັບຕົ້ນກໍາເນີດຂອງມັນ. 
  • Completeness
    • ບໍ່ມີ "ຮູ" ໃນຂໍ້ມູນ. ອົງປະກອບທັງໝົດຂອງບັນທຶກມີຄ່າ.  
    • ບໍ່ມີຄ່າ NULL.
  • ຄວາມຖືກຕ້ອງ
    • ຂໍ້​ມູນ​ໃນ​ສະ​ພາບ​ແວດ​ລ້ອມ​ການ​ລາຍ​ງານ​ຫຼື​ການ​ວິ​ເຄາະ - ຄັງ​ຂໍ້​ມູນ​, ບໍ່​ວ່າ​ຈະ​ເປັນ​ໃນ prem ຫຼື​ໃນ​ຟັງ - ສະ​ທ້ອນ​ໃຫ້​ເຫັນ​ລະ​ບົບ​ແຫຼ່ງ​ຂໍ້​ມູນ​, ຫຼື​ລະ​ບົບ​ຫຼື​ການ​ບັນ​ທຶກ
    • ຂໍ້ມູນມາຈາກແຫຼ່ງທີ່ຢັ້ງຢືນໄດ້.

ດັ່ງນັ້ນ, ພວກເຮົາຕົກລົງເຫັນດີວ່າສິ່ງທ້າທາຍຂອງຄຸນນະພາບຂໍ້ມູນແມ່ນອາຍຸເທົ່າກັບຂໍ້ມູນຕົວມັນເອງ, ບັນຫາແມ່ນຢູ່ທົ່ວທຸກແຫ່ງແລະສໍາຄັນທີ່ຈະແກ້ໄຂ. ດັ່ງນັ້ນ, ພວກເຮົາຈະເຮັດແນວໃດກ່ຽວກັບມັນ? ພິຈາລະນາໂຄງການຄຸນນະພາບຂໍ້ມູນຂອງທ່ານເປັນໂຄງການໄລຍະຍາວ, ບໍ່ມີວັນສິ້ນສຸດ.  

ຄຸນນະພາບຂອງຂໍ້ມູນຢ່າງໃກ້ຊິດສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງຂໍ້ມູນທີ່ສະແດງເຖິງຄວາມເປັນຈິງ. ເພື່ອຄວາມຊື່ສັດ, ບາງຂໍ້ມູນມີຄວາມສໍາຄັນກວ່າຂໍ້ມູນອື່ນໆ. ຮູ້ວ່າຂໍ້ມູນໃດທີ່ສໍາຄັນຕໍ່ການຕັດສິນໃຈທຸລະກິດທີ່ແຂງແກ່ນແລະຄວາມສໍາເລັດຂອງອົງການຈັດຕັ້ງ. ເລີ່ມຕົ້ນຢູ່ທີ່ນັ້ນ. ສຸມໃສ່ຂໍ້ມູນນັ້ນ.  

ໃນຖານະເປັນຄຸນນະພາບຂໍ້ມູນ 101, ບົດຄວາມນີ້ເປັນການແນະນໍາລະດັບ Freshman ໃນຫົວຂໍ້: ປະຫວັດສາດ, ເຫດການໃນປະຈຸບັນ, ສິ່ງທ້າທາຍ, ເປັນຫຍັງມັນເປັນບັນຫາແລະພາບລວມລະດັບສູງຂອງວິທີການແກ້ໄຂຄຸນນະພາບຂໍ້ມູນພາຍໃນອົງການຈັດຕັ້ງ. ແຈ້ງໃຫ້ພວກເຮົາຮູ້ວ່າທ່ານມີຄວາມສົນໃຈໃນການພິຈາລະນາຢ່າງເລິກເຊິ່ງກ່ຽວກັບຫົວຂໍ້ໃດຫນຶ່ງເຫຼົ່ານີ້ຢູ່ໃນບົດຄວາມລະດັບ 200 ຫຼືລະດັບປະລິນຍາຕີ. ຖ້າເປັນດັ່ງນັ້ນ, ພວກເຮົາຈະລົງເລິກເຂົ້າໄປໃນຈຸດສະເພາະໃນເດືອນຂ້າງຫນ້າ.   

BI/ການວິເຄາະUncategorized
ວິທີການທີ່ມີອາຍຸ 2500 ປີສາມາດປັບປຸງການວິເຄາະຂອງທ່ານໄດ້ແນວໃດ

ວິທີການທີ່ມີອາຍຸ 2500 ປີສາມາດປັບປຸງການວິເຄາະຂອງທ່ານໄດ້ແນວໃດ

ວິທີການ Socratic, ການປະຕິບັດທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ, ສາມາດນໍາໄປສູ່ການ 'pimping' ໂຮງຮຽນກົດຫມາຍແລະໂຮງຮຽນການແພດໄດ້ສອນມັນສໍາລັບປີ. ວິທີການ Socratic ບໍ່ພຽງແຕ່ເປັນປະໂຫຍດສໍາລັບທ່ານຫມໍແລະທະນາຍຄວາມ. ໃຜເປັນຜູ້ນຳພາທີມ ຫຼື ຄູສອນ ພະນັກງານຊັ້ນຕ່ຳ ຄວນມີເຕັກນິກນີ້ໃນ...

ອ່ານ​ຕື່ມ

BI/ການວິເຄາະUncategorized
ເປັນຫຍັງ Microsoft Excel ເປັນເຄື່ອງມືການວິເຄາະ #1
ເປັນຫຍັງ Excel ເປັນເຄື່ອງມືການວິເຄາະ #1?

ເປັນຫຍັງ Excel ເປັນເຄື່ອງມືການວິເຄາະ #1?

  ມັນເປັນລາຄາຖືກແລະງ່າຍ. ຊອບແວສະເປຣດຊີດ Microsoft Excel ອາດຈະຖືກຕິດຕັ້ງຢູ່ໃນຄອມພິວເຕີຂອງຜູ້ໃຊ້ທຸລະກິດແລ້ວ. ແລະຜູ້ໃຊ້ຈໍານວນຫຼາຍໃນມື້ນີ້ໄດ້ສໍາຜັດກັບຊອບແວ Microsoft Office ນັບຕັ້ງແຕ່ໂຮງຮຽນມັດທະຍົມຫຼືແມ້ກະທັ້ງກ່ອນຫນ້ານັ້ນ. ການ​ຕອບ​ສະ​ຫນອງ​ທີ່​ຫົວ​ເຂົ່າ​ນີ້​ແມ່ນ​ກ່ຽວ​ກັບ ...

ອ່ານ​ຕື່ມ

BI/ການວິເຄາະUncategorized
Unclutter Your Insights: ຄູ່ມືການທໍາຄວາມສະອາດພາກຮຽນ spring ການວິເຄາະ

Unclutter Your Insights: ຄູ່ມືການທໍາຄວາມສະອາດພາກຮຽນ spring ການວິເຄາະ

Unclutter Your Insights A Guide to Analytics Spring Cleaning ປີໃຫມ່ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍສຽງດັງ; ບົດລາຍງານທ້າຍປີແມ່ນສ້າງແລະກວດສອບ, ແລະຫຼັງຈາກນັ້ນທຸກຄົນຕົກລົງເຂົ້າໄປໃນຕາຕະລາງການເຮັດວຽກທີ່ສອດຄ່ອງ. ເມື່ອວັນເວລາດົນຂຶ້ນ ແລະ ຕົ້ນໄມ້ ແລະ ດອກໄມ້ກໍເບີກບານ...

ອ່ານ​ຕື່ມ

BI/ການວິເຄາະUncategorized
NY Style vs. pizza Style Chicago: ການໂຕ້ວາທີ Delicious

NY Style vs. pizza Style Chicago: ການໂຕ້ວາທີ Delicious

ເມື່ອເຮັດໃຫ້ຄວາມຢາກຂອງພວກເຮົາພໍໃຈ, ບາງສິ່ງທີ່ສາມາດແຂ່ງຂັນກັບຄວາມສຸກຂອງ pizza ຮ້ອນໆ. ການໂຕ້ວາທີລະຫວ່າງ pizza ແບບ New York ແລະ Chicago-style ໄດ້ກະຕຸ້ນການສົນທະນາທີ່ passionate ສໍາລັບທົດສະວັດ. ແຕ່​ລະ​ແບບ​ມີ​ລັກ​ສະ​ນະ​ເປັນ​ເອ​ກະ​ລັກ​ຂອງ​ຕົນ​ເອງ​ແລະ fans ທີ່​ອຸ​ທິດ​ຕົນ ....

ອ່ານ​ຕື່ມ

BI/ການວິເຄາະການວິເຄາະ Cognos
Cognos Query Studio
ຜູ້ໃຊ້ຂອງເຈົ້າຕ້ອງການ Query Studio ຂອງເຂົາເຈົ້າ

ຜູ້ໃຊ້ຂອງເຈົ້າຕ້ອງການ Query Studio ຂອງເຂົາເຈົ້າ

ດ້ວຍການເປີດຕົວຂອງ IBM Cognos Analytics 12, ການຍົກເລີກການປະກາດທີ່ຍາວນານຂອງ Query Studio ແລະການວິເຄາະ Studio ໄດ້ຖືກຈັດສົ່ງໃນທີ່ສຸດດ້ວຍສະບັບຂອງ Cognos Analytics ລົບສະຕູດິໂອເຫຼົ່ານັ້ນ. ໃນຂະນະທີ່ນີ້ບໍ່ຄວນເປັນຄວາມແປກໃຈສໍາລັບປະຊາຊົນສ່ວນໃຫຍ່ມີສ່ວນຮ່ວມໃນ ...

ອ່ານ​ຕື່ມ

BI/ການວິເຄາະUncategorized
ຜົນກະທົບຂອງ Taylor Swift ແມ່ນແທ້ບໍ?

ຜົນກະທົບຂອງ Taylor Swift ແມ່ນແທ້ບໍ?

ນັກວິຈານບາງຄົນແນະນໍາວ່ານາງກໍາລັງຂັບລົດຂຶ້ນລາຄາປີ້ Super Bowl ໃນທ້າຍອາທິດນີ້ Super Bowl ຄາດວ່າຈະເປັນຫນຶ່ງໃນ 3 ເຫດການທີ່ມີຄົນເບິ່ງຫຼາຍທີ່ສຸດໃນປະຫວັດສາດໂທລະພາບ. ອາດ​ຈະ​ຫຼາຍ​ກວ່າ​ຕົວ​ເລກ​ສະຖິຕິ​ຂອງ​ປີ​ກາຍ​ນີ້ ແລະ​ອາດ​ຫຼາຍ​ກວ່າ​ດວງ​ຈັນ​ຂອງ​ປີ 1969...

ອ່ານ​ຕື່ມ