Комментарии 2
Воды налито много, по факту хочется конкретных примеров проверенных рабочих решений:
Что делать с обнаруженными "Грязными данными" ??? Просто найти их и жить с ними дальше? Отправлять на почту счастливчику список для ручной правки? Просто выкидывать их из расчетов?
Что делать с Наличием противоречивых данных ?? Решить что один источник выжнее другого?? Или написчать владельцам систем источников противоречивой информации чтобы разобрались??? Или просто жить с этим?
Что делать с "Наличием аномалий" ?? Остановить весь процес расчетов - и ждать пока кто-то их поправит??? Или пропустить в отчет? Или тихонько удалить из отчета??
Я бы рекомендовал ознакомиться с профильной документацией по качеству данных, рисках и ЖЦС.
ГОСТ Р ИСО МЭК 25010-2015 Информационные технологии (ИТ). Системная и программная инженерия. Требования и оценка качества систем и программного обеспечения (SQuaRE). Модели качества систем и ПП
ГОСТ Р 56216-2014 Качество данных. Часть 311. Руководство по применению качества данных при описании продукции
ГОСТ Р 51168-98 Качество служебной информации. Условные обозначения элементов технологических процессов переработки данных
Согласны ли вы с автором материала?
Не со всем, тк Качество данных, зависит исключительно от Качества управления. Это важно, но это только следствие управления. И хорошо бы для оценки использовать стат методы.
Плохое качество данных – тихий убийца современных дата-стеков