Veri Kalitesi (Data Quality)

Veri kalitesi; benzersizlik, alaka düzeyi, netlik, tutarlılık gibi kriterlerin sağlanıp sağlanamadığına göre ölçülebilir.

Veri Kalitesi (Data Quality)

İngilizcesi ile “data quality” olarak bilinen veri kalitesinin en önemli göstergesi, verilerin kullanım amacına ulaşıp ulaşamadığıdır. Örneğin, bir firmanın hedefleri doğrultusunda hazırladığı KPI panosunda doğru değerlerin gösterilmesi sürecin doğru işlemesine de katkıda bulunur. İlgili yönetim panosunda gösterilen doğru değerler, bu değerlerin veri kalitesinin iyi olduğunu gösterebilir. Veri kalitesinin sağlanması noktasında en önemli faktörlerden biri analiz etmektir. Veriler üzerinde gerçekleştirilen analizler sayesinde veri üzerindeki problemler çok daha iyi bir şekilde tespit edilebilir. Verilerin kalitesini artırmaya yönelik her türlü işlem ise “süreçler” olarak tanımlanır. Verilerin kategorize edilmesi, ayıklanması, zenginleştirilmesi gibi pek çok işlem “süreçler” kapsamına dâhil edilir. Tüm bunların neticesinde veri kalitesi hakkında birkaç önemli madde ortaya çıkar: Birincisi, veri kalitesi yalnızca bir ürün, hizmet ya da projeden ibaret olmayıp baştan sona bir süreçtir. Veri kalitesinin artırılmasına yönelik nihai karar ilgili iş birimlerine ve departmanlara aittir.

Veri kalitesini ölçmek için referans alabileceğiniz çeşitli göstergeler de vardır. Bunlar; verinin eksiksiz olması, benzersiz olması, zamansal açıdan tutarlı olması, geçerli olması, doğru olması, netliğe sahip olması ve yüksek alaka düzeyi içermesi şeklinde özetlenebilir. Örneğin, alaka düzeyine bakıldığında verilerin kullanıcı ve kullanım amacı ile tam olarak ilgili olup olmadığı dikkate alınır. Benzersizlik maddesi ise verilerde tekrar eden değerlerin olup olmadığıyla ilgilidir. Tutarlılık verilerin farklı departmanlarca konumunun aynı olup olmadığıyla alakalıdır. Netlik maddesi ise verilerin yoruma açık olup olmadığıyla ilgilenir. Tüm bu kriterlere göre veri kalitesi ölçülebilmekte. Peki veri kalitesi niçin bu kadar önemli? Optimum kaliteyi sağlayamayan veriden ötürü gereken bilgiye ulaşmak çok maliyetli olabileceği gibi zamandan da harcar. Örneğin, satış rakamlarının yanlış girilmesi, organik trafiğin yanlış hesaplanması gibi durumlar gibi. Ayrıca yüksek veri kalitesi, tüm çalışanların güvenini kazanmak için de önemlidir. Tüm bunlar sayesinde üretkenlikten karar verme aşamalarına, pazarlamadan rekabet avantajına kadar pek çok değere sahip olmak mümkün.

Sözlükte Keşfet

Schema (schema.org)

Schema (schema.org), Google, Bing gibi arama motorlarının, web sitelerinde yer alan içerikleri daha...

Yeniliklerden Haberdar Olun!

Dijital pazarlama dünyasını takip etmek için hemen haber bültenimize abone olun!

Arama Sonuçları