Bạn có lo lắng về chất lượng dữ liệu của mình không? Nếu vậy, bạn nên cân nhắc sử dụng các chỉ số chất lượng dữ liệu để đảm bảo rằng dữ liệu của bạn chính xác và đáng tin cậy.
Chỉ số chất lượng dữ liệu là công cụ giúp bạn đo lường chất lượng dữ liệu của mình. Chúng có thể giúp bạn xác định lỗi và sự không nhất quán và theo dõi các thay đổi theo thời gian. Bằng cách sử dụng các chỉ số chất lượng dữ liệu, bạn có thể cải thiện chất lượng dữ liệu và đưa ra quyết định tốt hơn về dữ liệu của mình.
Nhưng số liệu chất lượng dữ liệu nào tạo ra sự khác biệt nhất trong việc thu thập dữ liệu và trí thông minh? Bài đăng này tiết lộ tất cả, cộng với chúng tôi chỉ cho bạn bí mật để có được các số liệu này thông qua quét web.
Chỉ số chất lượng dữ liệu nào là quan trọng nhất để theo dõi?
Một vài chỉ số chất lượng dữ liệu khác nhau rất quan trọng để đo lường, tùy thuộc vào loại dữ liệu bạn đang làm việc. Ví dụ: giả sử bạn đang làm việc với dữ liệu khách hàng. Trong trường hợp đó, điều quan trọng là phải đo lường những thứ như độ chính xác (hồ sơ khách hàng có chính xác không?), tính đầy đủ (tất cả các trường bắt buộc có được điền vào không?) và tính kịp thời (dữ liệu có được cập nhật kịp thời không?).
Các chỉ số chất lượng dữ liệu quan trọng khác bao gồm những thứ như tính nhất quán (dữ liệu có nhất quán trên các nguồn khác nhau không?), tính duy nhất (có bản ghi trùng lặp không?) và tính hợp lệ (dữ liệu có nằm trong phạm vi chính xác không?). Điều quan trọng nữa là phải theo dõi tần suất các vấn đề chất lượng dữ liệu đang xảy ra (dòng dõi và tính toàn vẹn) và có một quy trình để nhanh chóng khắc phục mọi vấn đề phát sinh.
Chúng ta hãy xem xét kỹ hơn về chúng.
Chính xác.
Độ chính xác là chỉ số chất lượng dữ liệu đề cập đến tỷ lệ phần trăm dữ liệu được phân loại hoặc gắn nhãn chính xác. Ví dụ: nếu một tập dữ liệu chứa 100 bản ghi và 90 bản ghi được gắn nhãn chính xác, thì độ chính xác là 90%.
Có một vài cách để tính toán độ chính xác, nhưng phổ biến nhất là sử dụng công thức:
Độ chính xác = (dương tính thật + âm bản thật) / tổng số bản ghi
Dương tính thật là các bản ghi được dán nhãn chính xác là dương tính và âm tính thực là các bản ghi được dán nhãn chính xác là âm tính.
Về độ chính xác, điều quan trọng cần nhớ là nó không phải lúc nào cũng là số liệu quan trọng nhất. Ví dụ, giả sử bạn đang cố gắng dự đoán liệu bệnh nhân có mắc bệnh hay không. Trong trường hợp đó, bạn có thể quan tâm nhiều hơn đến tỷ lệ dương tính giả (tỷ lệ phần trăm bệnh nhân khỏe mạnh được dán nhãn không chính xác là bệnh) hơn là độ chính xác.
Đầy đủ.
Mặt khác, tính đầy đủ đề cập đến mức độ mà tất cả các dữ liệu liên quan đã được đưa vào tập dữ liệu. Tính đầy đủ là thước đo chất lượng dữ liệu đánh giá lượng dữ liệu cần có mặt thực sự hiện diện. Dữ liệu có thể không đầy đủ vì nhiều lý do, bao gồm thiếu giá trị, giá trị không chính xác và giá trị không được cập nhật. Tính đầy đủ rất quan trọng vì nó có thể ảnh hưởng đến tính chính xác và hữu ích của dữ liệu.
Tính kịp thời.
Một khía cạnh quan trọng của chất lượng dữ liệu là tính kịp thời, đề cập đến mức độ gần đây của dữ liệu. Tính kịp thời rất quan trọng vì dữ liệu quá cũ có thể không còn phù hợp hoặc chính xác nữa. Ví dụ, dữ liệu về số người đã chết vì một căn bệnh có thể không chính xác nếu nó là từ 10 năm trước.
Có hai cách chính để đo lường tính kịp thời: thời gian thực và gần thời gian thực. Dữ liệu thời gian thực là dữ liệu được thu thập và xử lý khi nó được tạo. Dữ liệu gần thời gian thực được thu thập và xử lý ngay sau khi được tạo.
Phương pháp nào trong hai phương pháp này được sử dụng tùy thuộc vào ứng dụng cụ thể. Ví dụ: dữ liệu thời gian thực sẽ quan trọng hơn để đưa ra quyết định dựa trên thông tin cập nhật nhất nếu dữ liệu đang được sử dụng để theo dõi sự bùng phát dịch bệnh.
Tính nhất quán.
Tính nhất quán rất quan trọng khi đo chất lượng dữ liệu vì nó đảm bảo rằng dữ liệu có thể so sánh được qua các phép đo khác nhau. Nếu dữ liệu không nhất quán, rất khó để so sánh và hiểu. Nhiều yếu tố có thể ảnh hưởng đến tính nhất quán của dữ liệu, chẳng hạn như phương pháp đo, thời gian và môi trường thực hiện phép đo. Để đảm bảo tính nhất quán, điều quan trọng là sử dụng cùng một phương pháp đo, thực hiện các phép đo đồng thời và kiểm soát các biến khác có thể ảnh hưởng đến dữ liệu.
Độc đáo.
Một cách khác để suy nghĩ về việc đo lường chất lượng dữ liệu là về tính duy nhất. Đó là, mỗi phần dữ liệu độc đáo như thế nào? Ví dụ: nếu bạn có bộ dữ liệu tên và địa chỉ khách hàng, bạn có thể muốn biết có bao nhiêu tên và địa chỉ duy nhất. Đây có thể là một cách tốt để đo lường chất lượng dữ liệu vì nếu có nhiều bản sao, điều đó có thể có nghĩa là dữ liệu không chính xác lắm.
Hiệu lực.
Hiệu lực là mức độ mà một biện pháp phản ánh chính xác cấu trúc mà nó dự định đo lường. Để một biện pháp có hiệu lực, trước tiên nó phải đáng tin cậy. Điều này có nghĩa là biện pháp này phải tạo ra kết quả nhất quán trong các trường hợp khác nhau và các biện pháp khác nhau. Nếu một biện pháp không đáng tin cậy, nó không thể hợp lệ.
Có hai loại giá trị: nội dung và cấu trúc.
- Hiệu lực nội dung là mức độ mà một biện pháp bao gồm toàn bộ cấu trúc mà nó dự định đo lường. Ví dụ, một thước đo lo lắng chỉ đánh giá nỗi sợ bay sẽ không có giá trị nội dung tốt vì nó sẽ không bao gồm tất cả các khía cạnh của sự lo lắng.
- Hiệu lực xây dựng là mức độ mà một biện pháp phản ánh chính xác cấu trúc lý thuyết mà nó dự định đo lường. Ví dụ, một thước đo sự lo lắng bao gồm các mục về nỗi sợ bay, nói trước công chúng và độ cao sẽ có giá trị xây dựng tốt vì nó sẽ đo lường cấu trúc của sự lo lắng.
Có một số cách để thiết lập tính hợp lệ, bao gồm sự đồng thuận của chuyên gia, tính hợp lệ khuôn mặt, tính hợp lệ hội tụ, giá trị phân biệt đối xử và giá trị dự đoán.
- Sự đồng thuận của chuyên gia là khi các chuyên gia trong lĩnh vực này đồng ý rằng một biện pháp là một thước đo tốt về cấu trúc mà nó dự định đo lường.
- Hiệu lực khuôn mặt là khi một thước đo xuất hiện để đo lường những gì nó được cho là đo lường.
- Hiệu lực hội tụ là khi một thước đo tương quan với các biện pháp khác của cùng một cấu trúc.
- Hiệu lực phân biệt đối xử là khi một biện pháp không tương quan với các biện pháp của các cấu trúc khác. Giá trị dự đoán là khi một biện pháp dự đoán kết quả trong tương lai.
Dòng dõi.
Dòng dõi là quá trình theo dõi nguồn gốc và chuyển động của các mục dữ liệu khi chúng chảy qua một tổ chức. Đây là một thành phần quan trọng của quản lý chất lượng dữ liệu, vì nó cho phép các tổ chức theo dõi lịch sử của các mục dữ liệu và xác định bất kỳ lỗi nào có thể xảy ra trong quá trình xử lý của họ. Lineage có thể được sử dụng để đánh giá chất lượng của các mục dữ liệu, xác định các vấn đề tiềm ẩn trong xử lý dữ liệu và xác định nguyên nhân gốc rễ của các vấn đề chất lượng dữ liệu.
Tính toàn vẹn.
Về việc đo lường chất lượng dữ liệu, tính toàn vẹn đề cập đến tính chính xác và đầy đủ của dữ liệu. Nói cách khác, nó đo lường mức độ dữ liệu đại diện cho hiện tượng trong thế giới thực mà nó được cho là đo lường. Dữ liệu có tính toàn vẹn cao là chính xác và đầy đủ, trong khi dữ liệu có tính toàn vẹn thấp là không chính xác và / hoặc không đầy đủ.
Có một số cách để đo lường tính toàn vẹn dữ liệu, nhưng một trong những cách phổ biến nhất là tỷ lệ phần trăm các giá trị bị thiếu. Tỷ lệ phần trăm cao các giá trị bị thiếu cho thấy tính toàn vẹn dữ liệu thấp, vì một phần lớn dữ liệu không có sẵn để phân tích. Một biện pháp phổ biến khác là tỷ lệ phần trăm của các giá trị không hợp lệ. Giá trị không hợp lệ là các giá trị không đáp ứng các yêu cầu của tập dữ liệu (ví dụ: nếu tập dữ liệu yêu cầu tất cả các giá trị phải dương, thì giá trị âm sẽ được coi là không hợp lệ). Tỷ lệ phần trăm cao các giá trị không hợp lệ cũng cho thấy tính toàn vẹn dữ liệu thấp.
Tính toàn vẹn dữ liệu rất quan trọng vì nó ảnh hưởng đến độ chính xác của bất kỳ phân tích nào được thực hiện trên dữ liệu. Dữ liệu không chính xác hoặc không đầy đủ có thể dẫn đến kết luận không chính xác. Ví dụ: nếu một tập dữ liệu chứa nhiều giá trị bị thiếu, bất kỳ kết luận nào được rút ra từ tập dữ liệu đó có thể không chính xác. Tương tự, nếu một tập dữ liệu chứa một số lượng lớn các giá trị không hợp lệ, thì bất kỳ kết luận nào được rút ra từ tập dữ liệu đó cũng có thể không chính xác.
Điều quan trọng cần lưu ý là tính toàn vẹn dữ liệu không giống như chất lượng dữ liệu. Chất lượng dữ liệu đề cập đến tính hữu ích tổng thể của dữ liệu, trong khi tính toàn vẹn dữ liệu đề cập cụ thể đến tính chính xác và đầy đủ của dữ liệu. Dữ liệu có thể có chất lượng cao nhưng có tính toàn vẹn thấp (ví dụ: nếu dữ liệu cũ và không còn chính xác) hoặc dữ liệu có thể có chất lượng thấp nhưng có tính toàn vẹn cao (ví dụ: nếu chất lượng kém nhưng vẫn đầy đủ và chính xác).
Quét web và proxy dân cư.
Có rất nhiều số liệu chất lượng dữ liệu mà các doanh nghiệp cần theo dõi để đảm bảo rằng dữ liệu của họ sạch sẽ và chính xác. Tuy nhiên, việc theo dõi thủ công các số liệu này có thể tốn thời gian và tốn kém. Để theo kịp, điều quan trọng là sử dụng các công cụ quét web phù hợp để giúp thu thập và phân tích dữ liệu.
Để có cái nhìn sâu sắc, hãy xem Công cụ quét web miễn phí.
Quét web bằng proxy dân cư của IPBurger là cách tốt nhất để có được số liệu chất lượng dữ liệu chính xác. Proxy cho phép bạn nhanh chóng và dễ dàng thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn, cung cấp dữ liệu chính xác và cập nhật mà bạn có thể tin tưởng.
