datakvalitet

Datakvalitet beskriver i hvilken grad data er egnet til et bestemt formål og til brukerens behov. Høy datakvalitet betyr at dataene er nøyaktige, fullstendige og relevante for beslutninger og operasjoner. Kvaliteten påvirkes av hvordan data samles inn, lagres, vedlikeholdes og brukes.

Viktige kvalitetsdimensjoner inkluderer nøyaktighet, fullstendighet, aktualitet, konsistens, gyldighet og unikhet, samt relevans og tilgjengelighet. Disse dimensjonene brukes til å vurdere om dataene kan stole på ved analyse, rapportering og automatiserte prosesser.

Datakvalitetsstyring innebærer å etablere tydelig eierskap, roller og prosesser for å kontrollere kvaliteten gjennom hele dataenes livssyklus. Praksiser som data profiling, validering, rensing, deduplisering og matching bidrar til å oppdage og rette feil. Mål og nøkkelindikatorer (KPIer) som nøyaktighetsgrad, fullstendighetsgrad, aktualitet og konsistens brukes for å måle forbedringer over tid.

Organisasjoner bruker data governance, policyer og standarder for å sikre konsistens og ansvarlighet. Internasjonale referanser som ISO 8000 og ISO 25012 gir retning for datakvalitet og datasammenheng, mens metadata og data lineage støtter sporbarhet og forståelse av dataenes opprinnelse.

Utfordringer inkluderer datasiloer, heterogenitet, personvern og samsvar med regler som GDPR, samt kostnader og kompleksitet i store datasamlinger. God datakvalitet er avgjørende for pålitelig analyse, bedre beslutninger og effektiv drift.