наблюдать и улучшать качество данных

[suchona.kani.z]

Однако стоит отметить, что многие организации сталкиваются с проблемами целостности данных, такими как:

трудности с достаточно быстрой интеграцией данных

понимать и регулировать ответственное использование данных


Обогащение сторонними данными и пространственными перспективами для более глубокого контекста

Баннер очистки данных

В чем разница между целостностью данных и качеством данных?
Хотя многие путают целостность данных с качеством данных и часто используют эти два термина как взаимозаменяемые, между целостностью данных и качеством данных есть некоторые важные различия.

Качество данных относится к надежности данных. Это существенная часть целостности данных. Когда данные высокого качества, они полны (нет пропущенных важных элементов), уникальны (нет избыточных или посторонних записей), действительны (соответствуют синтаксису и структуре, определенным бизнес-требованиями), актуальны (достаточны для предполагаемого использования) и непротиворечивы (представлены стандартным образом во всем наборе данных).

Целостность данных выходит за рамки качества, требуя, чтобы данные Списки факсов были полными, точными, непротиворечивыми и контекстуальными. Целостность данных — это то, что делает данные по-настоящему полезными для их владельца. Целостность данных основана на шести основных столпах:

Интеграция данных: независимо от их первоначального источника — в устаревших системах, реляционных базах данных или облачных хранилищах данных — данные должны быть бесшовно интегрированы, чтобы обеспечить прозрачность всех ваших данных в нужное время.

Наблюдаемость данных: избегайте сбоев в работе компании и дорогостоящих проблем с данными и аналитикой, используя интеллектуальные технологии, которые заблаговременно предупреждают вас об аномалиях и выбросах данных.