Infokvaliteet

Infokvaliteet ehk informatsiooni kvaliteet (inglise keeles "information quality") on teabe omaduste kogum, mis määrab selle sobivuse kasutamiseks kindlas kontekstis ja eesmärgil. Infokvaliteet on oluline otsustamisel, teadmiste loomisel, organisatsioonilises suhtluses ning muudes olukordades, kus informatsiooni kasutatakse sisendina. Infokvaliteeti hinnatakse mitte ainult selle tehnilise õigsuse, vaid ka selle kasulikkuse ja tähenduslikkuse alusel inimesele või organisatsioonile.
Infokvaliteedi sünonüümiks ei ole andmekvaliteet. Kuigi mõlemad käsitlevad teabe kvaliteeti, keskendub infokvaliteet rohkem info tähendusele, tõlgendatavusele, kasutusotstarbele ja kontekstile.
Ajalugu.
Infokvaliteedi mõiste sai alguse 1980ndatel koos äriprotsesside digitaliseerimise ja infosüsteemide levikuga. Esialgne fookus oli peamiselt andmete täpsusel ja andmebaaside tehnilisel kvaliteedil, kuid hiljem liikus rõhk kasutajakesksusele, kontekstitundlikkusele ning info tähenduslikkusele. Infokvaliteet hakkas esile kerkima seoses äriluure, otsustustoe süsteemide ja andmeladude kasutuselevõtuga.
Infokvaliteedi mõiste kui iseseisev akadeemiline ja praktiline valdkond kujunes välja 1990. aastatel koos vajadusega hallata infot strateegilise ressursina. Ühe esimese kasutajapõhise käsitluse pakkusid välja Wang ja Strong (1996). Antud töö aitas määratleda, mida andmetarbijad ise peavad kõrgekvaliteedilise info tunnusteks. Varasemalt oli infokvaliteeti käsitletud pigem tehnilisest või süsteemikesksest vaatenurgast, kuid 1990ndate lõpust alates pöörati tähelepanu ka semantilisele ja pragmaatilisele sobivusele info kasutuses.
Infokvaliteedi määratlemine.
Infokvaliteet on määratletav nii objektiivsete omaduste (nt täpsus, ajakohasus) kui ka subjektiivsete aspektide (nt kasutaja rahulolu või mõistetavus) kaudu. See hõlmab ka seda, kas info on kasutaja poolt usaldusväärseks, selgeks ja eesmärgipäraseks peetud.
Eppler (2006) rõhutab infokvaliteedi kui mitmemõõtmelise konstrukti olulisust, mida tuleb hinnata konteksti, kasutaja vajaduste ja info kasutuseesmärgi põhjal. Wang ja Strong (1996) toovad esile, et kasutajate vaade on peamine ehk kvaliteeti ei saa hinnata ainult süsteemipõhiste mõõdikute järgi, vaid tuleb arvesse võtta ka kasutaja kogemust ja tema poolt tajutavat väärtust.
Semiootiline käsitlus.
Tuginedes Charles S. Peirce kolmetasandilisele semiootika mudelile on infokvaliteedi mõistmiseks pakutud ka semiootilist lähenemist. Mudel jagab märgipõhise kommunikatsiooni kolme tasandisse: süntaktiline, semantiline ja pragmaatiline. Seda lähenemist on rakendatud ka infokvaliteedi hindamisel, et paremini mõista millist tüüpi probleeme võib info edastamisel ja kasutamisel esineda.
Semiootiline lähenemine võimaldab süsteemselt hinnata ja tuvastada infokvaliteedi probleemkohti (kas näiteks andmestruktuuris, tähenduses või kasutuspraktikas) ning täpsemalt suunata parandustegevusi.
Infokvaliteedi mõõtmed.
Wang ja Strong (1996) töötasid välja infokvaliteedi mõõtmete raamistiku, mis põhineb andmetarbijate ootustel ja vajadustel. Nad tuvastasid 20 mõõdet, mis jagunevad nelja kategooriasse: sisemine ("intrinsic"), kontekstuaalne ("contextual"), esitlusviisiline ("representational") ja ligipääsetavus ("accessibility").
Hindamine ja metoodikad.
Infokvaliteedi hindamiseks on mitmeid metoodikaid. Lee jt (2002) poolt loodud AIMQ ("A Methodology for Information Quality") on lähenemine, mis ühendab Wang ja Strongi mõõtmed struktureeritud hindamisprotsessiga.
Metoodika hõlmab küsimustikke, mille kaudu kogutakse kasutajate hinnanguid eri mõõtmetele ning arvutatakse nende alusel infokvaliteedi profiile, mis aitavad tuvastada organisatsiooni infosüsteemides tugevusi ja parendusvaldkondi.
Infokvaliteet organisatsioonides.
Infokvaliteet mõjutab otseselt organisatsioonide strateegilist planeerimist, kliendisuhtlust, tööprotsesse ja andmepõhist otsustamist. Madala kvaliteediga info võib viia ekslike otsuste, ebaefektiivsete protsesside ja klientide usaldamatuse tekkeni. Redman (1998) märgib, et kuni 20% organisatsioonide tegevuskuludest võib kuluda halbade andmete ja valeinfo parandamisele.
Organisatsioonid loovad üha sagedamini infokvaliteedi juhtimisprogramme, mille osaks on kvaliteedi jälgimine, mõõdikute määratlemine ja pidev kasutajakogemuse analüüs.
Kaasaegsed arengud.
Kaasaegsed infotehnoloogiad, nagu suurandmed ("big data"), reaalajas andmetöötlus ja tehisintellekt, on loonud uusi väljakutseid infokvaliteedi hindamisel. Suureneb vajadus hinnata infot dünaamiliselt, kontekstipõhiselt ning arvestades andmete päritolu ja tähenduslikkust masinloetaval kujul.
Üheks suurimaks probleemiks on algoritmiline kallutatus ("bias"), mis võib tugevdada juba eksisteerivaid infovälja moonutusi. Info usaldusväärsuse kontrollimist raskendab ka valeinfo kiire levik sotsiaalmeedia ja automaatsete süsteemide kaudu.
Väljakutsed.
Infokvaliteedi tagamisel esinevad mitmed takistused:
= Vaata ka =
= Viited =