Chất lượng dữ liệu

Chất lượng dữ liệu (Data quality) chỉ về trạng thái của các mẩu thông tin dữ liệu định tính hoặc dữ liệu định lượng. Có nhiều định nghĩa về chất lượng dữ liệu, nhưng dữ liệu thường được coi là chất lượng cao nếu nó "phù hợp với mục đích sử dụng trong hoạt động, ra quyết định và lên kế hoạch". Dữ liệu được coi là chất lượng cao nếu nó thể hiện chính xác cấu trúc thực tế mà nó tham chiếu đến. Đây là một thước đo đánh giá tình trạng của dữ liệu dựa trên các yếu tố như mức độ chính xác, đầy đủ, nhất quán, kịp thời và phù hợp với mục đích sử dụng cụ thể. Ngoài những định nghĩa này, khi số lượng nguồn dữ liệu tăng lên, vấn đề về tính nhất quán của dữ liệu nội bộ trở nên quan trọng, bất kể tính phù hợp để sử dụng cho bất kỳ mục đích bên ngoài cụ thể nào.
Đại cương

Quan điểm của mọi người về chất lượng dữ liệu thường có thể bất đồng, ngay cả khi thảo luận về cùng một tập dữ liệu được sử dụng cho cùng một mục đích. Trong trường hợp này, các doanh nghiệp có thể áp dụng các tiêu chuẩn quốc tế được công nhận về chất lượng dữ liệu. Quản trị dữ liệu cũng có thể được sử dụng để hình thành các định nghĩa và tiêu chuẩn đã được thống nhất, bao gồm các tiêu chuẩn quốc tế, về chất lượng dữ liệu. Trong những trường hợp như vậy, làm sạch dữ liệu, bao gồm chuẩn hóa, có thể được yêu cầu để đảm bảo chất lượng dữ liệu. Dữ liệu chất lượng cao là nền tảng cho mọi hoạt động chuyển đổi số, phân tích kinh doanh (Business Intelligence), và trí tuệ nhân tạo (AI). Dữ liệu kém chất lượng, hay "dữ liệu bẩn" (dirty data), có thể dẫn đến những quyết định sai lầm, gây lãng phí tài nguyên, làm giảm hiệu quả hoạt động. Kể từ thập niên 2010 trở đi, với sự bùng nổ của các xu hướng như Dữ liệu lớn (Big Data) và đặc biệt là phong trào chuyển đổi số, thì yếu tố chất lượng dữ liệu trở nên phổ biến và được xem là một yếu tố sống còn.

Việc xác định chất lượng dữ liệu rất khó khăn do dữ liệu được sử dụng trong nhiều bối cảnh khác nhau, cũng như quan điểm khác nhau giữa người dùng cuối, nhà sản xuất và người lưu giữ dữ liệu. Đảm bảo chất lượng dữ liệu là quá trình lập hồ sơ dữ liệu để phát hiện sự không nhất quán và các bất thường khác trong dữ liệu, cũng như thực hiện làm sạch dữ liệu. Các hoạt động này có thể được thực hiện như một phần của kho dữ liệu hoặc như một phần của quản trị cơ sở dữ liệu của một phần mềm ứng dụng hiện có. Hiệp hội Quản lý Mã Thương mại Điện tử (ECCMA) là một hiệp hội quốc tế phi lợi nhuận, dựa trên thành viên, cam kết cải thiện chất lượng dữ liệu thông qua việc áp dụng các tiêu chuẩn quốc tế. ECCMA hiện là đơn vị dẫn đầu dự án phát triển ISO 8000 và ISO 22745, lần lượt là các tiêu chuẩn quốc tế về chất lượng dữ liệu và trao đổi dữ liệu chính về vật liệu và dịch vụ. ECCMA cung cấp một nền tảng hợp tác giữa các chuyên gia trong lĩnh vực chất lượng dữ liệu và quản trị dữ liệu trên toàn thế giới để xây dựng và duy trì các từ điển tiêu chuẩn mở toàn cầu, được sử dụng để gắn nhãn thông tin một cách rõ ràng. Sự tồn tại của các từ điển này (được gọi là Từ điển Kỹ thuật Mở) về nhãn (hoạt động như siêu dữ liệu và dữ liệu tham chiếu) cho phép thông tin được truyền từ hệ thống máy tính này sang hệ thống máy tính khác mà không bị mất ý nghĩa.

Chú thích

Tham khảo