נכונות מייצגת את שיעור התוצאות הנכונות (גם החיוביות וגם השליליות) מבין כל תוצאות המבחן.
מצד שני, דיוק או ערך ניבוי חיובי (Positive predictive value), מוגדר כשיעור הערכים החיוביים הנכונים מבין כל התוצאות החיוביות (גם הנכונות וגם הלא נכונות).
דיוק של 100% משמעו שערכי המדידות הם בדיוק כמו ערכי הנתונים.
איכות ודיוק בהקשר של מערכות מידע ובסיסי נתונים.
אחת המטרות של מערכת מידע היא לספק לארגון תובנות עסקיות המאפשרות לו למקסם את היכולות שלו פנימית או אל מול הלקוחות אותם הוא משרת. התובנות העסקיות המתקבלות ממערכות המידע מתורגמות להחלטות על ידי המנהלים בארגון. החלטה שגויה תגרום לארגון לאיבוד כיוון ולבזבוז של משאבי כסף וזמן, שהם קריטיים בסביבה התחרותית בה אנו נמצאים היום.
על מנת שמערכות המידע יוכלו לספק את היכולות הללו הן נשענות במידה רבה על מחסן נתונים (Data Warehouse) ארגוני, המכיל את המידע הנאסף מהמערכות השונות בארגון. התלות במידע נכון ומאומת מובילה למסקנה שארגון מושתת לא רק על הנכסים הפיזיים, האנושיים והאינטלקטואליים הנמצאים ברשותו אלא גם על תשתיות מידע יציבות ומכאן גם הקריטיות של איכות הנתונים הנמצא במחסן הנתונים.
הנתונים הם באיכות גבוהה "אם הם מתאימים לשימושים המיועדים להם בביצוע פעולות, קבלת החלטות ותכנון" (J. M. Juran). נתונים מוגדרים כאיכותיים כאשר הם מייצגים את מבנה העולם האמיתי שאליו הם מתייחסים. כלומר, עליהן לקיים את תכונות האיכות הבאות:
בבוא הארגון לטפל בנושא איכות המידע עליו לעבוד, למעשה, בשני מישורים :
המישור הראשון הוא המישור הארגוני-תרבותי הנותן מענה לאופן שבו הארגון מגדיר את החשיבות של הטיפול באיכות הנתונים, והמישור השני הוא המישור הטכנולוגי המאפשר את הטיפול באיכות הנתונים בצורה יעילה וחסכונית לאורך זמן.
במישור הארגוני יש לטפל בנושאים הארגוניים הבאים:
הטיפול במישור הטכנולוגי משלים את המישור הארגוני ומאפשר ביצוע בקרת איכות הנתונים בצורה יעילה. הפעילות במישור זה מאופיינת על ידי ארבעה שלבים:
כדי לטפל בבעיות איכות הנתונים על הארגון לנהל תהליכי בקרת איכות נתונים בצורה שוטפת. לאופי תהליכי בקרת התהליכים מספר גישות שניתן לחלק לשתי גישות עיקריות:
הגישה הראשונה - בודקת את הנתונים ללא הגדרה ספציפית של חוקים, מציעה תיקון לנתון שנבדק ואף מתקנת את הנתונים בעצמה. גישה זו מתייחסת בעיקר לנתונים ולא לתהליך היוצר אותם. המשמעות היא שמערכת הבקרה לוקחת על עצמה את האחריות לטיפול בנתונים ומתקנת אותם 'בסוף הדרך'.
הגישה השנייה - גישה זו מבוססת על חוקים עסקיים, מנטרת בסיס נתונים, מזהה בעיות ומציפה אותם אל האחראים לצורך טיפול. בגישה זו האחראים מניעים מעגל של שיפור איכות הנתונים הן במחסן נתונים, הן במערכות המקור או בתהליכים שגרמו לבעיה. לאחר מכן, הם דואגים לטיפול שורשי בגורם ובכך מונעים שוב את היווצרותן של אותן בעיות.
המערכת מהווה חוצץ המונע מעבר של נתונים לא תקינים.
דרישות המחוקק (רגולציה) הן לשמירה מתמדת על איכות הנתונים בארגון - דרישות הממונה על שוק ההון, המפקח על הבנקים וכדומה. ממחקרים רבים ומניסיון מצטבר בארגונים בהם הוטמעו פרויקטי איכות נתונים וטיוב נתונים, ההערכות הן כי נתונים באיכות גבוהה יכולים לחסוך/לשפר את התוצאות העסקיות עד כדי 15-25% ממחזור הפעילות של הארגון. למרות זאת, כיום בעיית איכות הנתונים קיימת בארגונים רבים.
ארגונים רבים דיווחו על בעיות חמורות והפסדים משמעותיים הנובעים מנתונים שגויים או בלתי ניתנים להשגה. כל פרויקטי ה-ERP, CRM בארגונים כוללים שלב של הסבת נתונים. הדבר נכון גם למקרים של מיזוג מערכות או מעבר למערכות ייחודיות חדשות לארגון. בכל מקרה כזה, יש חשיבות קריטית לאיכות הנתונים בתהליך ההסבה. בעולם העסקי והתפעולי של ימינו, נתונים הם הבסיס והתשתית עליה נבנות וממנה נגזרות כל ההחלטות העסקיות, השפעתם היא מיידית על תוצאות הפעילות של הארגון ולכן יש צורך להקפיד על איכותם, דיוקם ונכונותם.
סכמת פתית השלג
במדעי המחשב, סכמת פתיתי שלג היא מבנה לוגי של טבלאות בסיס נתונים (Database) רב ממדי שייצוגו במודל ישויות קשרים (Entity Relationship Data Model) דומה בצורתו לפתית שלג. סכמת פתיתי שלג מיוצגת על ידי טבלאות עובדות (Fact Tables) שנמצאות במרכז בסיס הנתונים ומקושרות לממדים רבים (Dimensions).
סכמת פתיתי שלג דומה לסכמת כוכב (Star Schema), אולם בסכמת פתיתי שלג הממדים מנורמלים למספר טבלאות מקושרות בעוד שבסכמת הכוכב כל מימד מיוצג על ידי טבלה מנורמלת אחת בלבד. המבנה המורכב של פתית שלג נוצר כאשר הממדים של סכמת פתיתי שלג מסתעפים במידה ניכרת, כתוצאה מריבוי רמות קשר, כלומר כאשר לטבלאות הבנים ישנן טבלאות אב רבות. מורכבות המבנה של סכמת פתיתי שלג עולה כאשר ממדי הסכמה מורחבים על ידי קשרים מסדר גבוה וריבוי טבלאות אב לכל טבלה (מזלג דרכים). אפקט "פתית השלג" משפיע על טבלאות הממדים בלבד ואינו נוגע לטבלת העובדות.
שימושים נפוצים.
סכמות כוכב ופתית השלג נפוצות בעיקר במחסני נתונים ממדיים (Data Warehouses) ובמרכולי נתונים (Data Marts) בהם מהירות שליפת המידע חשובה יותר מיעילות ביצוע מניפולציות על המידע. מכיוון שכך, הטבלאות בסכמות אלו אינן מנורמלות לסדר גבוה ולרוב מנורמלות עד לרמת נורמליזציה 3NF או נמוכה ממנה.
ההחלטה האם ליישם סכמת כוכב או סכמת פתית שלג אמורה לכלול את היתרונות היחסיים של פלטפורמת בסיס הנתונים הנדונה וכן את כלי השאילתות (Query Tool) בו יש כוונה להשתמש. יש להעדיף את סכמת הכוכב כאשר כלי השאילתות חושף למשתמשים את המבנה הטבלאי שבבסיס המערכת, ובסביבה בה רוב השאילתות הן פשוטות באופיין. סכמות פתית שלג עדיפות בדרך כלל כאשר משתמשים בכלי שאילתות מתוחכם יותר היוצר שכבת אבסטרקציה (Abstraction Layer) בין המשתמשים למבנה הטבלאי הגולמי ועבור סביבה בה קיימות שאילתות מרובות המכילות קריטריונים מסובכים.
נרמול מידע ואחסון.
נרמול היא פעולה המפצלת את המידע כדי למנוע יתירות (כפילות מידע) על ידי הזזת קבוצות נתונים החוזרות על עצמן לעיתים תכופות לטבלאות חדשות. פעולת הנרמול נוטה להגדיל את מספר הטבלאות אותן יש לשלב לצורך ביצוע שאילתה נתונה מחד, ומאידך מצמצמת את המקום הנדרש לשמירת הנתונים וכן את מספר המקומות שבהם יש לעדכן את הנתונים כאשר אלו משתנים.
מהיבט של נפח אחסון (Computer Data Storage), טבלאות הממדים הן לרוב קטנות בהשוואה לטבלאות העובדות. תכונה זו לרוב מבטלת את היתרונות הנוגעים לנפח אחסון כאשר בונים אותן על פי סכמת פתיתי שלג, בהשוואה לבנייתן על פי סכמת הכוכב.
חלק ממפתחי בסיסי הנתונים יוצרים שילוב שיש בו פשרה בין סכמת הכוכב לבין סכמת פתית שלג. זו כוללת יצירת סכמת פתית שלג כשכבה חבויה ועל גביה יצירת תשקיפים (Views), בהם מבוצעים הרבה מהאיחודים (Joins) הדרושים כדי לדמות סכמת כוכב. גישה זו משלבת את יתרונות האחסון המושגים דרך נרמול של ממדים של סכמת פתיתי שלג יחד עם פשטות ביצוע השאילתות של סכמת הכוכב. חסרונות הגישה נובעים מהדרישה כי השרת (Server) יבצע את פעולות האיחוד בשכבה התחתונה, דבר אשר עלול לפגוע בביצועים כאשר מריצים שאילתות כמו גם לביצוע אחודים מיותרים לטבלאות שאינן נדרשות לביצוע השאילתות.
דוגמאות.
SELECT
B.Brand,
G.Country,
SUM(F.Units_Sold)
FROM Fact_Sales F
INNER JOIN Dim_Date D ON F.Date_Id = D.Id
INNER JOIN Dim_Store S ON F.Store_Id = S.Id
INNER JOIN Dim_Geography G ON S.Geography_Id = G.Id
INNER JOIN Dim_Product P ON F.Product_Id = P.Id
INNER JOIN Dim_Brand B ON P.Brand_Id = B.Id
INNER JOIN Dim_Product_Category C ON P.Product_Category_Id = C.Id
D.Year = 1997 AND
C.Product_Category = 'tv'
GROUP BY
B.Brand,
G.Country
מנגד
מִנֶּגֶד הוא שיר מאת רחל המשוררת, אשר נכתב בחורף תר"ץ 1930. הולחן על ידי יהודה שרת והושר בתנועות הנוער ביישוב.
המשוררת מאזכרת בשיר את הסיפור המקראי, על עלייתו של משה רבנו אל "הר נבו", בספר דברים, שם נמסר לו כי לא יכנס לארץ ישראל: מעמד הר נבו נטבע בתרבות היהודית לדורותיה, כסמל לאי מימוש או חוסר יכולת לממש. באמצעותו, בדומה לשיריה האחרים, מתארת המשוררת געגועים ומאוויים אל מטרות ויעדים, ללא הוודאות שאי פעם ימומשו או יכבשו.
הבית האחרון בשיר חקוק על מצבת קברה של רחל המשוררת בבית הקברות כנרת.
טצו קטאיאמה
טצו קאטיאמה (ביפנית: 片山 哲; 28 ביולי 1887 - 30 במאי 1978) היה פוליטיקאי יפני וראש ממשלת יפן ה-46.
ראשית חייו.
קאטיאמה נולד במחוז ואקיאמה, ולמד באוניברסיטת טוקיו. הוא קיבל חינוך נוצרי ודגל בנצרות סוציאלית. לאחר סיום לימודיו באוניברסיטה, הקים קאטיאמה משרד עורכי דין.
קריירה פוליטית.
קאטיאמה הצטרף למפלגה הסוציאליסטית של יפן והצטרף לבית הנבחרים של יפן, כנציג מחוז קאנגאווה, ב-1930. קאטיאמה הנהיג את הקבוצה הסוציאל-דמוקרטית של המפלגה.
ראש הממשלה.
קאטיאמה התמנה למזכיר הכללי וליושב ראש מועצת המפלגה הסוציאליסטית ב-1945. לאחר הבחירות הכלליות ב-1947, בהן זכתה המפלגה במירב הקולות, הקים קאטיאמה קואליציה עם המפלגה הדמוקרטית ועם מפלגה נוספת. אף על פי שממשלתו התקיימה במשך זמן קצר בלבד, היא הצליחה לערוך רפורמות סוציאליות נרחבות, כגון הקמת משרד העבודה הראשון ביפן, הנהגת דמי אבטלה, ושינוי חוקים אזרחיים. החוק לחיסול הריכוזיות הכלכלית המוגזמת של 1947 הביא לסגירת חברות שנחשדו בהנהגת מונופול, והחוק לביטול שליטת הזאיבצו מ-1948 אילץ את כל חברי הדירקטוריון של הזאיבצו השונים, שהיו מקורבים למשפחה השולטת, להתפטר.