Chất lượng dữ liệu phản ánh mức độ chính xác, nhất quán, đầy đủ, đáng tin cậy của dữ liệu được thu thập và sử dụng trong một tổ chức hoặc trong ngữ cảnh cụ thể. Dữ liệu chất lượng cao đóng vai trò rất quan trọng trong việc đưa ra các quyết định có căn cứ, thực hiện phân tích chính xác và phát triển các chiến lược hiệu quả. Chất lượng dữ liệu có thể bị ảnh hưởng bởi các yếu tố khác nhau, trong đó có 6 “trụ cột” quan trọng giúp bạn đánh giá chất lượng dữ liệu tốt nhất.

1. Độ chính xác (Accuracy)

Đây là chỉ số liên quan đến mức độ mà dữ liệu đại diện chính xác cho các giá trị trong thế giới thực. Việc đảm bảo độ chính xác đòi hỏi khả năng xác định và sửa lỗi trong bộ dữ liệu của bạn, chẳng hạn như các mục nhập không chính xác hoặc thông tin sai lệch. Một cách để cải thiện độ chính xác là thực hiện các quy tắc xác thực dữ liệu, giúp ngăn chặn thông tin không chính xác trước khi nhập vào hệ thống của bạn.

2. Mức độ hoàn thành (Completeness)

Chỉ số này phản ánh việc bộ dữ liệu chứa đầy đủ tất cả các bản ghi cần thiết, không có giá trị bị thiếu hoặc khoảng trống. Một bộ dữ liệu đầy đủ sẽ cho phép người dùng có thể phân tích và đưa ra quyết định toàn diện hơn. Để cải thiện chỉ số, bạn có thể sử dụng các kỹ thuật như điền giá trị bị thiếu, kết hợp nhiều nguồn thông tin, hoặc sử dụng các bộ dữ liệu tham chiếu bên ngoài.

3. Tính cập nhật và đúng thời điểm (Timeliness and Currency)

Yếu tố này đảm bảo rằng dữ liệu của bạn được cập nhật mới nhất khi được sử dụng cho mục đích phân tích. Các thông tin lỗi thời có thể dẫn đến những kết luận không chính xác, vì vậy việc duy trì các thông tin dữ liệu luôn được cập nhật là rất quan trọng. Các kỹ thuật bạn có thể áp dụng như cập nhật theo phần, làm mới theo lịch trình hoặc theo thời gian thực.

4. Sự nhất quán (Consistency)

Sự nhất quán đo lường mức độ mà các giá trị dữ liệu có thể nhất quán và tương thích với nhau khi được áp dụng trên các bộ dữ liệu hoặc hệ thống khác nhau. Dữ liệu thiếu tính nhất quán có thể dẫn đến những kết luận sai lầm và  gây nhầm lẫn giữa các người dùng khác nhau. Để cải thiện tính nhất quán, bạn có thể triển khai các kỹ thuật chuẩn hóa dữ liệu, chẳng hạn như sử dụng các quy ước về đặt tên, định dạng và đơn vị đo đạc.

5. Tính độc nhất (Uniqueness)

Yêu cầu ở chỉ số này là việc không có các bản ghi trùng lặp trong bộ dữ liệu. Các mục nhập trùng lặp có thể làm méo mó kết quả phân tích bằng cách vượt quá biểu đồ hoặc xu hướng dữ liệu cụ thể. Cách cải thiện tính độc nhất của một bộ dữ liệu là xác định và loại bỏ các bản ghi trùng lặp. Bạn có thể sử dụng các công cụ tự động để xác định và loại bỏ các bản ghi trùng lặp từ cơ sở dữ liệu.

6. Tính chi tiết và liên quan (Granularity and Relevance)

Tính chi tiết và liên quan đảm bảo mức độ chi tiết của bộ dữ liệu phù hợp với mục đích sử dụng của nó. Khi tính chi tiết trở nên quá phức tạp thì có thể dẫn đến việc dư thừa các dữ liệu không cần thiết, ngược lại chi tiết không đủ thì có thể làm cho dữ liệu trở nên vô dụng cho các phân tích cụ thể. Đạt được sự cân bằng giữa hai yếu tố này sẽ giúp bạn đảm bảo có thông tin hữu ích và có thể triển khai hành động từ dữ liệu của mình.

Tóm lại

Việc duy trì chất lượng dữ liệu là rất quan trọng đối với tổ chức. Với 6 chỉ số hữu ích này, bạn có thể căn chỉnh dữ liệu một cách có hệ thống hơn, đưa ra quyết định có căn cứ và đạt được mục tiêu của mình. Việc đảm bảo chất lượng dữ liệu tốt sẽ giúp ta xây dựng báo cáo tốt và chuẩn chỉnh hơn. Ngoài ra việc đảm bảo chất lượng dữ liệu tốt là điều tiên quyết để có thể xây dựng Dashboard cho việc báo cáo tự động trong tương lai.

Mastering Data Analytics hân hạnh cùng bạn đồng hành trong ngành Data. Các lớp Business Intelligence được tổ chức khai giảng hàng tháng. Truy cập Khóa học Business Intelligence để cập nhật thời gian khai giảng khóa mới nhất nhé. Bạn cũng đừng quên follow Fanpage Mastering Data Analytics để nhận nhiều kiến thức bổ ích về Data nhé! Nếu có thắc mắc về khóa học, gọi đến hotline 0961486648 để được giải đáp trực tiếp và nhanh nhất.