kvalitetsdata

Kvalitetsdata är data som uppfyller fastställda kvalitetskriterier och därmed kan användas som underlag för analys, beslut och rapportering. Begreppet omfattar både innehåll och kontext, inklusive hur data samlats in, lagrats, behandlats och tillgängliggjorts.

Vanliga kvalitetsdimensioner inkluderar noggrannhet (hur nära data speglar verkligheten), fullständighet (frånvaro av saknade värden), aktualitet (hur färska data är), konsistens (innehåll i olika källor och över tid överensstämmer), giltighet (overensstämmelse med regler och format), unikhet (frånvaro av dubbletter) och tillgänglighet (enkelt och säkert att använda). Dessa dimensioner används som kriterier när data kvalitet bedöms och förbättras.

Arbetet med kvalitetsdata sker ofta genom data governance och data quality management. Vanliga processer är datakvalitetsprofilering, data cleansing och standardisering, databerikning samt kontinuerlig övervakning av kvalitet över tid. Metadata och data lineage är viktiga för att förstå ursprung, beredning och användning av data.

Organisationer tillämpar ofta standarder och ramverk som ISO 8000 och DAMA-DMBOK för att strukturera kvalitetsarbete och kommunicera krav. God datastyrning innefattar tydliga roller, såsom dataägare och data steward, som ansvarar för att definiera kvalitetskrav, övervaka efterlevnad och driva förbättringsåtgärder.

Kvalitetsdata är central i både offentliga och privata sammanhang eftersom dålig data kan leda till missvisande analyser, ökade kostnader och minskad tillit. Utmaningar inkluderar integrering av data från flera källor, hantering av förändringar över tid och säkerställande av kontinuerlig tillgång till relevanta uppdaterade uppgifter.