数据:考虑实用性 而不仅仅是数据质量

日期: 2011-06-28 作者:埃森哲 来源:TechTarget中国

  数据质量的概念即将被数据实用性理念所取代,但后者需要经过更为精细的测量,以确定数据的适用性。其结果将使IT部门摆脱关于数据整洁度的无谓讨论,转而探讨如何处理现有数据以提升绩效。重要的是,IT部门将应用语义和分析工具从不精确的数据中提取有用信息,并且能够更方便地整合分区数据。

  以下8个方面可用于衡量数据实用性:

  • 质量:数据质量虽然相当重要,但它只是用于衡量数据实用性的一个方面。
  • 结构:结构化和非结构化数据的混合将具有重大影响,并且不同任务的混合程度不尽相同。
  • 外在性:内部与外部数据平衡十分重要,可以对竞争优势等因素产生影响(外部数据的可信赖程度较低,但适合于特定的分析或任务)。
  • 稳定性:关键问题在于数据改变的频率。
  • 颗粒度:了解数据是否详细得当很重要。
  • 新鲜度:如果大部分数据已经过期,数据实用性将降低。
  • 环境依存度:了解解释数据所需的环境(元信息)十分必要。
  • 来源:了解数据来源、经历的路径和使用地点可以为数据使用提供帮助。

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