Kualitas Data di Era Big Data

Apa kata pertama yang muncul di benak Anda ketika mendengar kata kualitas data? Sulit untuk benar-benar mendefinisikannya dalam istilah objektif yang nyata. Mengapa kita membutuhkannya tetapi? Hanya karena banyaknya data yang tersedia.

'Ukuran' data bukan lagi timah TB melainkan PB (1PB = 210TB), EB (1EB = 210PB), dan ZB (1ZB = 210EB). Menurut prakiraan “Digital Universe” IDC, 40 ZB data telah dihasilkan pada tahun 2020. Tetapi kualitas benar-benar berada di tempatnya.

Ini diterjemahkan dengan sangat baik dalam hal kualitas data. Data yang baik, seperti yang telah kami sebutkan, sebenarnya tidak sesederhana itu untuk dijelaskan. Kualitas data adalah kemampuan data Anda untuk melayani tujuan yang dimaksudkan yang ditentukan oleh beberapa karakteristik.

Pencarian online cepat akan memberi Anda banyak definisi. Selama Anda dapat menggunakan data itu untuk membantu keputusan bisnis Anda, itu berkualitas baik. Data berkualitas buruk menambah beban kerja Anda alih-alih membantunya. Bayangkan Anda telah membuat keputusan pemasaran tertentu berdasarkan penelitian sekunder yang dilakukan dua tahun lalu, apa bagusnya itu?

Dimensi Kualitas Data

Secara intuitif Anda mungkin mengatakan bahwa data real-time adalah data terbaik. Tidak sepenuhnya benar. Sementara data hanya sebagus 'segar' (karena kita bergerak dengan kecepatan warp atau apa), ada faktor penentu lain untuk mengakses kualitas data , yang tidak bisa kita abaikan.

Karakteristik dimensi kualitas data yang diselingi penting untuk memberikan pemahaman yang lebih baik tentang kualitas data karena dimensi kualitas data tidak bekerja dalam silo. Beberapa di antaranya seperti dimensi akurasi, reliabilitas, ketepatan waktu, kelengkapan, dan konsistensi dapat diklasifikasikan ke dalam pandangan internal dan eksternal. Masing-masing klasifikasi ini dapat dibagi lagi menjadi dimensi terkait data dan terkait sistem. Atau, dimensi kualitas data dapat diklasifikasikan ke dalam empat kategori; intrinsik, kontekstual, representasional, dan aksesibilitas.

SEBUAH). Akurasi Data

Dimensi ini telah dicolokkan ke dalam akurasi semantik dan akurasi sintaksis . Yang terakhir mengacu pada kedekatan nilai terhadap elemen domain definisi yang bersangkutan, sedangkan akurasi semantik mengacu pada kedekatan nilai terhadap nilai dunia yang sebenarnya.

B). Ketersediaan Data

Demokratisasi data adalah pedang bermata dua. Tapi apa gunanya data jika tidak dapat diakses oleh semua orang yang perlu mengolahnya?

C). Kelengkapan

Alat pembersihan data mencari setiap bidang untuk nilai yang hilang, Mereka mengisinya untuk memberi Anda umpan data yang komprehensif. Namun, data juga harus mewakili nilai nol. Nilai nol juga harus diberi bobot yang sama selama kita dapat mengidentifikasi penyebab nilai nol dalam kumpulan data.

D). Konsistensi Data

Data yang konsisten mencerminkan keadaan di mana data yang sama mewakili nilai yang sama di seluruh sistem. Semua penyebut harus berada pada pijakan yang sama selama mereka menunjukkan nilai yang sama. Data biasanya diintegrasikan dari berbagai sumber untuk mengumpulkan Informasi dan mengungkap wawasan. Tetapi, sumber yang berbeda memiliki skema dan konvensi penamaan yang berbeda, inkonsistensi setelah integrasi diharapkan. Mengingat volume dan variasi data yang terintegrasi, masalah konsistensi harus dikelola pada tahap awal integrasi dengan mendefinisikan standar data dan kebijakan data di dalam perusahaan.

E). Ketepatan waktu

Ketepatan waktu data didefinisikan sebagai variabel kedaluwarsa. Atribut dateness mencakup usia dan volatilitas sebagai ukuran. Ini harus, bagaimanapun, tidak dipertimbangkan tanpa konteks aplikasi. Secara alami, data terkini lebih berpotensi untuk dianggap sebagai kualitas data yang tinggi, tetapi tidak mendahului relevansinya.

Dimensi kualitas data seperti akurasi, kelengkapan, konsistensi, dan keberadaan terkait dengan klasifikasi atribut integritas. Ini dapat digambarkan sebagai kemampuan bawaan data untuk memetakan minat pengguna data. Dibandingkan dengan konsistensi representasional, kurangnya inkonsistensi dalam atribut integritas telah didefinisikan dari perspektif nilai data dan bukan hanya format atau representasi data itu sendiri.

Web Scraping sebagai Solusi Paling Layak untuk Memantau Kualitas Data

Pengikisan web menggunakan alat perayapan untuk menjelajahi web untuk mendapatkan informasi yang diperlukan. Hal ini dapat diintegrasikan dengan sistem jaminan kualitas otomatis untuk memastikan kualitas data untuk semua dimensi.

Bagaimana Anda Menyusun Sistem Seperti Itu?

Pada tingkat yang lebih luas, sistem mencoba mengukur integritas data Anda bersama dengan payung data yang telah Anda jelajahi.

SEBUAH). Keandalan

sebuah). Pastikan bahwa bidang data yang dirayapi telah diambil dari elemen halaman yang benar.

b). Mengumpulkan saja tidak cukup. Memformat sama pentingnya. Pastikan bahwa data yang tergores telah diproses pasca pengumpulan dan disajikan dalam format yang diminta selama fase pengumpulan.

B). Area yang Dicakup

sebuah). Setiap item yang tersedia harus dikikis, itulah inti dari pengikisan web.

b). Setiap bidang data terhadap setiap item harus dicakup juga.

C). Pendekatan Berbeda untuk Struktur Sistem

Kerangka Uji Khusus Proyek

Seperti namanya, setiap kerangka uji otomatis untuk setiap proyek pengikisan web yang Anda kerjakan akan benar-benar disesuaikan. Pendekatan seperti itu diinginkan jika persyaratan berlapis dan fungsionalitas laba-laba Anda sangat berbasis aturan, dengan saling ketergantungan bidang.

Kerangka Uji Umum

Opsi lainnya adalah membuat kerangka kerja umum untuk memenuhi semua kebutuhan Anda. Ini berfungsi jika pengikisan web adalah inti dari semua keputusan bisnis dan potongan yang disesuaikan tidak akan layak. Kerangka kerja ini juga memungkinkan untuk dengan cepat menambahkan lapisan jaminan kualitas ke proyek apa pun.

Larutan

Layanan scraping web adalah pilihan terbaik untuk mengelola integritas data. Muncul dengan lapisan manual dan otomatis. Itu juga menghilangkan semua tag HTML untuk mendapatkan data 'bersih'. Layanan pengikisan web perusahaan seperti PromptCloud menjaga kualitas data data untuk ratusan klien di seluruh dunia dan zettabytes data yang mereka peroleh. Kami juga membantu Anda melalui proses dan tim dukungan pelanggan kami selalu berjarak satu panggilan.

Masih belum yakin bahwa kualitas data itu penting? Inilah alasan 3,1 triliun dolar untuk Anda. Biaya tahunan untuk data berkualitas buruk, di AS saja, mencapai $3,1 triliun pada tahun 2016.

Jika Anda suka membaca ini sama seperti kami menikmati menulis ini, silakan bagikan cintanya. Kami pikir Anda mungkin juga menikmati membaca ini .