Data Quality là gì?

Data Quality được định nghĩa là mức độ mà dữ liệu đáp ứng mong đợi của công ty về tính chính xác, hiệu lực, đầy đủ và nhất quán.

Nhờ vào Data Quality, doanh nghiệp có thể xác định các vấn đề tiềm ẩn gây hại đến chất lượng của hoạt động kinh doanh, từ đó đảm bảo rằng dữ liệu đang sử dụng được tối ưu về giá trị.

Ngoài ra, khi dữ liệu được thu thập không đáp ứng được kỳ vọng của công ty về chất lượng, nó có thể tác động đến dịch vụ khách hàng, năng suất của nhân viên.

Vì sao Data Quality lại quan trọng?

Dữ liệu với chất lượng cao là chìa khóa để đưa ra những quyết định chính xác. Thử tưởng tượng xem, nếu doanh nghiệp sử dụng những dữ liệu thiếu tính chính xác để đưa ra quyết định cho công việc kinh doanh, có thể sẽ dẫn đến hậu quả khó mà lường trước được…

Data Quality là gì? Vì sao nó lại quan trọng với doanh nghiệp?

Các đặc điểm đánh giá chất lượng của dữ liệu 

– Sự chính xác

– Sự hoàn chỉnh

– Tính nhất quán

– Tính kịp thời

– Tính duy nhất (tránh trùng lặp)

– Khả năng tiếp cận

Nên hiểu rằng hầu hết các đặc điểm trên đều đóng vai trò quan trọng trong việc đánh giá chất lượng của dữ liệu. Khi xem xét Data Quality, nhân sự không nên bỏ qua bất kỳ đặc điểm nào.

6 cách xác định chất lượng dữ liệu

Khung đánh giá chất lượng dữ liệu (DQAF) là một tập hợp các đặc điểm chất lượng dữ liệu, được tổ chức thành 6 loại chính: Tính đầy đủ, tính kịp thời, tính hợp lệ, tính toàn vẹn, tính duy nhất và tính nhất quán.

#1. Tính đầy đủ

Tính đầy đủ được định nghĩa là thước đo tỷ lệ phần trăm dữ liệu bị thiếu trong tập dữ liệu. Đối với các sản phẩm hoặc dịch vụ, tính đầy đủ của dữ liệu là rất quan trọng trong việc giúp khách hàng so sánh lựa chọn giữa các mặt hàng khác nhau. Ví dụ: nếu mô tả sản phẩm không bao gồm ngày giao hàng ước tính (trong khi tất cả các mô tả sản phẩm khác đều có), thì “dữ liệu” đó là không đầy đủ.

#2. Tính kịp thời

Tính kịp thời đo lường mức độ cập nhật hoặc lỗi thời của dữ liệu tại bất kỳ thời điểm nào. Ví dụ: nếu bạn có thông tin về khách hàng của mình từ năm 2008 và bây giờ là năm 2021, thì thông tin năm 2008 đang gặp vấn đề tính kịp thời, cũng như tính đầy đủ.

Khi xác định chất lượng dữ liệu, tính kịp thời có thể có tác động to lớn — tích cực hoặc tiêu cực — đối với độ chính xác, khả năng tồn tại và độ tin cậy tổng thể của dữ liệu.

#3. Tính hợp lệ

Tính hợp lệ đề cập đến thông tin không tuân theo các định dạng, quy tắc hoặc quy trình cụ thể của công ty. Ví dụ: nhiều hệ thống có thể yêu cầu ngày sinh của khách hàng. Tuy nhiên, nếu khách hàng không nhập ngày sinh của họ bằng định dạng phù hợp, thì chất lượng dữ liệu sẽ tự động bị ảnh hưởng. Do đó, nhiều tổ chức ngày nay thiết kế hệ thống của họ để từ chối thông tin ngày sinh trừ khi nó được nhập bằng định dạng được chỉ định trước.

#4. Tính toàn vẹn

Tính toàn vẹn của dữ liệu đề cập đến mức độ tin cậy và đáng tin cậy của thông tin. Dữ liệu có đúng và thực tế không? Ví dụ: nếu cơ sở dữ liệu của bạn có địa chỉ email được chỉ định cho một khách hàng cụ thể và hóa ra khách hàng đó đã xóa tài khoản đó nhiều năm trước, thì sẽ có vấn đề về tính toàn vẹn cũng như tính kịp thời của dữ liệu.

#5. Tính duy nhất

Tính duy nhất là một đặc điểm chất lượng dữ liệu thường được kết hợp với hồ sơ khách hàng. Độ chính xác cao hơn trong việc biên soạn thông tin khách hàng duy nhất, bao gồm các phân tích hiệu suất được liên kết của mỗi khách hàng liên quan đến các chiến dịch tiếp thị và sản phẩm của từng công ty, thường là nền tảng của lợi nhuận và thành công lâu dài.

#6. Tính nhất quán

Tính nhất quán của dữ liệu thường được kết hợp với phân tích. Nó đảm bảo rằng nguồn thu thập thông tin đang thu thập dữ liệu chính xác dựa trên các mục tiêu duy nhất của bộ phận hoặc công ty.

Xem thêm

Làm thế nào để đưa ra quyết định sáng suốt dựa vào dữ liệu?

28 thuật ngữ Data Analytics cho dân dữ liệu

Khóa học: COMBO 3 KHÓA DATA ANALYTICS FOR PROFESSIONALS