大数据时代,我们该如何保障数据质量
浏览:110次 作者:小编大数据时代,数据在无时无刻的产生,企业会使用数据工具来收集并利用数据,但是如果原始数据中包含错误数据,不加以处理的话会导致错误的结果。因此企业数据管理人员必须要保障数据的质量。以下介绍了5种方法,以供相关人员参考。
1设置质量标准
想要保障数据质量,建立一套质量标准是必不可少的,需要明确定义标准,在数据收集过程中过滤掉“脏数据”,通常可以定义以下几个条件。
数据约束:有多种类型的数据约束可确保收集的数据具有最佳质量,例如:
◆数据类型约束:仅限于注册值的范围,例如布尔值,数字,日期等。
◆范围限制:数值不是绝对的,而是具有最小和/或最大允许值。
◆强制性约束:必须填写所有列。
◆唯一性约束:每个字段或字段组合在整个数据集中都必须是唯一的。
◆成员资格约束:每列中的一组离散值或代码。
◆外键约束:子值可以通过一组允许值添加到其他列。
◆正则表达式模式:设置允许的模式,例如电话号码,站号,密码等模式。
设置数据约束有助于在数据收集过程的一开始就保持数据质量。
2确保准确性
虽然数据约束在一定程度上能够确保正确的数据值,但考虑到该领域的主观方面,准确性仍是一个挑战。我们可以通过以下方法来提高准确性。
◆检验:执行检验以检测整个质量标准中数据的不准确性
◆清理:从数据集中删除异常
◆验证:对清洁过程进行交叉验证,以确保消除了每个方面的不准确性和不一致性
◆报告:创建有关所做的更改以及有关系统中记录的数据的当前质量的报告。
数据质量管理是一个持续的过程,因为时间的变化,可能会影响到数据的质量。定期的进行数据质量管理助于业务决策的开展。
3删除重复数据
当组合多个数据集以生成洞察力时,数据集中就会出现重复。
重复的数据可能是数据不完整的结果,也可能是数据结构中的问题。
4仅接受完整数据
绝大多数软件不接受不完整的数据,使用电子表格或是基于纸张的表格会导致数据不完整。
5保持统一性和一致性
数据的统一性和一致性对于获得准确的结果非常重要,当不同字段的两个值互相矛盾时,数据会不一致。合并多个部门或时间范围的数据时也可能出现这种情况。
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