Datanøjagtighed

Datanøjagtighed beskriver i hvilken grad data svarer til den virkelige verden eller til de fænomener, de skal afspejle. Nøjagtigheden måles ofte som andelen af datapunkter, der er korrekte i forhold til en sand kilde eller ground truth, eller som afvigelser i målte værdier for kontinuerlige variabler. Den er en af de centrale dimensioner i data kvalitet, sammen med komplethed, konsistens, tidsaktualitet og validitet.

Årsager til unøjagtighed kan være menneskelige fejl ved dataindtastning, fejl i måleudstyr, forældede eller fejlbehæftede kilder, fejl i dataomdannelse eller sammensmeltning af data fra flere kilder. Konsekvenserne kan være dårlig beslutningskvalitet, ineffektive processer og øgede omkostninger.

Måling og forbedring af datanøjagtighed kræver klare kilder til sandhed, reference data og validerings- og regelbaserede kontroller samt sikring af referential integritet. Data cleansing, deduplikering og løbende overvågning af dataens nøjagtighed er centrale aktiviteter i data governance og datakvalitetsstyring.

Praktiske eksempler spænder fra kunderegistre, hvor forkerte adresser fører til fejllevering, til finansielle data og kliniske oplysninger, hvor unøjagtigheder kan få alvorlige konsekvenser. Datainfrastruktur og organisatoriske processer bør derfor indeholde standarder for datakvalitet, regelmæssige kontroller og klare roller.

Datanøjagtighed er en grundlæggende del af data governance og afgørende for pålidelig beslutningstagning og driftseffektivitet. ISO 8000 og lignende rammer bruges i nogle sektorer til at definere kvalitetskrav og målelevner.