Data quality
डेटा की गुणवत्ता जानकारी के गुणात्मक या मात्रात्मक टुकड़ों की स्थिति को संदर्भित करती है। डेटा गुणवत्ता की कई परिभाषाएँ हैं, लेकिन डेटा को आम तौर पर उच्च गुणवत्ता माना जाता है यदि यह "संचालन, निर्णय लेने और योजना बनाने में [इसके] इच्छित उपयोगों के लिए उपयुक्त है।" इसके अलावा, डेटा को उच्च गुणवत्ता वाला माना जाता है यदि यह वास्तविक दुनिया के निर्माण का सही ढंग से प्रतिनिधित्व करता है जिसे यह संदर्भित करता है। इसके अलावा, इन परिभाषाओं के अलावा, जैसे-जैसे डेटा स्रोतों की संख्या बढ़ती है, किसी विशेष बाहरी उद्देश्य के लिए उपयोग के लिए योग्यता की परवाह किए बिना आंतरिक डेटा स्थिरता का सवाल महत्वपूर्ण हो जाता है। डेटा की गुणवत्ता पर लोगों के विचार अक्सर असहमति में हो सकते हैं, तब भी जब एक ही उद्देश्य के लिए उपयोग किए गए डेटा के एक ही सेट पर चर्चा की जाती है। जब ऐसा होता है, तो डेटा गवर्नेंस का उपयोग डेटा गुणवत्ता के लिए सहमत परिभाषाओं और मानकों को बनाने के लिए किया जाता है। ऐसे मामलों में, डेटा की गुणवत्ता सुनिश्चित करने के लिए मानकीकरण सहित डेटा सफाई की आवश्यकता हो सकती है। परिभाषाएँ कई संदर्भों में उपयोग किए जाने वाले डेटा के साथ-साथ अंतिम उपयोगकर्ताओं, उत्पादकों और डेटा के संरक्षकों के बीच अलग-अलग दृष्टिकोणों के कारण डेटा की गुणवत्ता को परिभाषित करना मुश्किल है। उपभोक्ता के दृष्टिकोण से, डेटा की गुणवत्ता हैः "डेटा जो डेटा उपभोक्ताओं द्वारा उपयोग के लिए उपयुक्त है" डेटा "उपभोक्ता की अपेक्षाओं को पूरा करता है या उससे अधिक" डेटा जो "अपने इच्छित उपयोग की आवश्यकताओं को पूरा करता है" एक व्यावसायिक दृष्टिकोण से, डेटा की गुणवत्ता हैः डेटा जो "अपने इच्छित परिचालन, निर्णय लेने और अन्य भूमिकाओं में" उपयोग के लिए उपयुक्त "है या जो" मानकों के अनुरूप "प्रदर्शित करता है जो निर्धारित किए गए हैं, ताकि उपयोग के लिए योग्यता प्राप्त की जा सके" डेटा जो "संचालन, निर्णय लेने और योजना बनाने में उनके इच्छित उपयोग के लिए उपयुक्त हैं" "एक उद्यम की बताई गई व्यवसाय, प्रणाली और तकनीकी आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए डेटा की क्षमता" एक मानक-आधारित दृष्टिकोण से, डेटा की गुणवत्ता हैः "वह डिग्री जिसके लिए अंतर्निहित विशेषताओं (गुणवत्ता आयामों) का एक सेट है। इन अपेक्षाओं, विनिर्देशों और आवश्यकताओं को आमतौर पर एक या अधिक व्यक्तियों या समूहों, मानक संगठनों, कानूनों और विनियमों, व्यावसायिक नीतियों या सॉफ्टवेयर विकास नीतियों द्वारा परिभाषित किया जाता है। डेटा गुणवत्ता के आयाम आगे बढ़ते हुए, उन अपेक्षाओं, विनिर्देशों और आवश्यकताओं को डेटा की विशेषताओं या आयामों के संदर्भ में बताया जाता है, जैसे किः अभिगम्यता या उपलब्धता सटीकता या शुद्धता तुलनात्मक पूर्णता या व्यापकता स्थिरता, सुसंगतता, या स्पष्टता विश्वसनीयता, विश्वसनीयता, या प्रतिष्ठा लचीलापन, व्यवहार्यता प्रासंगिकता, प्रासंगिकता, या उपयोगिता समयबद्धता या विलंबता वैधता या तर्कसंगतता साहित्य की एक व्यवस्थित स्कोप समीक्षा से पता चलता है कि वास्तविक दुनिया के डेटा के साथ डेटा गुणवत्ता आयाम और तरीके साहित्य में सुसंगत नहीं हैं, और परिणामस्वरूप इन डेटा की जटिल और विषम प्रकृति के कारण गुणवत्ता मूल्यांकन चुनौतीपूर्ण हैं। सस्ता कंप्यूटर डेटा भंडारण के उदय से पहले, वितरण सेवाओं के लिए नाम और पते के डेटा को बनाए रखने के लिए बड़े पैमाने पर मेनफ्रेम कंप्यूटर का उपयोग किया जाता था। यह इसलिए था ताकि डाक को उसके गंतव्य तक ठीक से भेजा जा सके। मेनफ्रेम ने नाम और पते के डेटा में सामान्य गलत वर्तनी और टाइपोग्राफिक त्रुटियों को ठीक करने के लिए व्यावसायिक नियमों का उपयोग किया, साथ ही उन ग्राहकों को ट्रैक करने के लिए जो स्थानांतरित हो गए थे, मर गए थे, जेल गए थे, विवाहित थे, तलाकशुदा थे, या अन्य जीवन बदलने वाली घटनाओं का अनुभव किया था। सरकारी एजेंसियों ने राष्ट्रीय पता परिवर्तन रजिस्ट्री (एन. सी. ओ. ए.) के साथ ग्राहक डेटा को क्रॉस-रेफरेंस करने के लिए कुछ सेवा कंपनियों को डाक डेटा उपलब्ध कराना शुरू कर दिया। इस तकनीक ने ग्राहक डेटा के मैनुअल सुधार की तुलना में बड़ी कंपनियों को लाखों डॉलर की बचत की। बड़ी कंपनियों ने डाक पर बचत की, क्योंकि बिल और प्रत्यक्ष विपणन सामग्री ने इच्छित ग्राहक तक अधिक सटीक रूप से अपना रास्ता बनाया। शुरू में एक सेवा के रूप में बेचा गया, डेटा की गुणवत्ता निगमों की दीवारों के अंदर चली गई, क्योंकि कम लागत और शक्तिशाली सर्वर तकनीक उपलब्ध हो गई। विपणन पर जोर देने वाली कंपनियाँ अक्सर नाम और पते की जानकारी पर अपने गुणवत्ता प्रयासों पर ध्यान केंद्रित करती हैं, लेकिन डेटा की गुणवत्ता को सभी प्रकार के डेटा की एक महत्वपूर्ण संपत्ति के रूप में पहचाना जाता है। डेटा गुणवत्ता के सिद्धांतों को आपूर्ति श्रृंखला डेटा, लेन-देन डेटा और पाए जाने वाले डेटा की लगभग हर अन्य श्रेणी पर लागू किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, आपूर्ति श्रृंखला डेटा को एक निश्चित मानक के अनुरूप बनाना एक संगठन के लिए महत्वपूर्ण हैः 1) समान लेकिन थोड़े अलग स्टॉक के ओवरस्टॉकिंग से बचना; 2) गलत स्टॉक-आउट से बचना; 3) मात्रा में छूट के लिए बातचीत करने के लिए विक्रेता खरीद की समझ में सुधार करना; और 4) एक बड़े संगठन में स्टॉकिंग और शिपिंग भागों में रसद लागत से बचना। महत्वपूर्ण शोध प्रयासों वाली कंपनियों के लिए, डेटा गुणवत्ता में अनुसंधान विधियों के लिए प्रोटोकॉल विकसित करना, माप त्रुटि को कम करना, डेटा की सीमा की जाँच, क्रॉस टैबुलेशन, मॉडलिंग और आउटलियर डिटेक्शन, डेटा अखंडता का सत्यापन आदि शामिल हो सकते हैं। अवलोकन डेटा की गुणवत्ता को समझने के लिए कई सैद्धांतिक ढांचे हैं। अमेरिकी व्यावहारिकता से प्रभावित एक प्रणाली-सैद्धांतिक दृष्टिकोण सूचना की गुणवत्ता को शामिल करने के लिए डेटा गुणवत्ता की परिभाषा का विस्तार करता है, और विज्ञान के सिद्धांत (इवानोव, 1972) के आधार पर सटीकता और सटीकता के मौलिक आयामों के समावेश पर जोर देता है। एक ढांचा, जिसे "शून्य दोष डेटा" कहा जाता है (हैनसेन, 1991) सांख्यिकीय प्रक्रिया नियंत्रण के सिद्धांतों को डेटा की गुणवत्ता के अनुकूल बनाता है। एक अन्य ढांचा उत्पाद परिप्रेक्ष्य (विनिर्देशों के अनुरूप) और सेवा परिप्रेक्ष्य (उपभोक्ताओं की अपेक्षाओं को पूरा करने) (कान एट अल) को एकीकृत करना चाहता है। 2002)। एक अन्य ढांचा रूप की गुणवत्ता, अर्थ और डेटा के उपयोग का मूल्यांकन करने के लिए संकेतात्मक में आधारित है (मूल्य और शैंक्स, 2004)। एक अत्यधिक सैद्धांतिक दृष्टिकोण डेटा गुणवत्ता को सख्ती से परिभाषित करने के लिए सूचना प्रणालियों की ऑन्टोलॉजिकल प्रकृति का विश्लेषण करता है (वैंड और वांग, 1996)। काफी मात्रा में डेटा गुणवत्ता अनुसंधान में डेटा की वांछनीय विशेषताओं (या आयामों) की विभिन्न श्रेणियों की जांच और वर्णन शामिल है। लगभग 200 ऐसे शब्दों की पहचान की गई है और उनकी प्रकृति में बहुत कम सहमति है (क्या ये अवधारणाएं, लक्ष्य या मानदंड हैं? ), उनकी परिभाषाएँ या उपाय (वांग एट अल।, 1993)। सॉफ्टवेयर इंजीनियर इसे "क्षमताओं" के समान समस्या के रूप में पहचान सकते हैं। एम. आई. टी. में प्रोफेसर रिचर्ड वांग के नेतृत्व में एक सूचना गुणवत्ता (एम. आई. टी. आई. क्यू.) कार्यक्रम है, जो बड़ी संख्या में प्रकाशनों का निर्माण करता है और इस क्षेत्र में एक महत्वपूर्ण अंतर्राष्ट्रीय सम्मेलन (सूचना गुणवत्ता पर अंतर्राष्ट्रीय सम्मेलन, आई. सी. आई. क्यू.) की मेजबानी करता है। यह कार्यक्रम हैनसेन द्वारा "शून्य दोष डेटा" ढांचे (हैनसेन, 1991) पर किए गए काम से विकसित हुआ। व्यवहार में, डेटा भंडारण और व्यावसायिक बुद्धिमत्ता से लेकर ग्राहक संबंध प्रबंधन और आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन तक सूचना प्रणालियों की एक विस्तृत श्रृंखला से जुड़े पेशेवरों के लिए डेटा की गुणवत्ता एक चिंता का विषय है। एक उद्योग अध्ययन ने अनुमान लगाया कि डेटा गुणवत्ता समस्याओं की अमेरिकी अर्थव्यवस्था की कुल लागत प्रति वर्ष 600 अरब अमेरिकी डॉलर से अधिक है (एकर्सन, 2002)। गलत डेटा-जिसमें अमान्य और पुरानी जानकारी शामिल है-विभिन्न डेटा स्रोतों से डेटा प्रविष्टि, या डेटा माइग्रेशन और रूपांतरण परियोजनाओं के माध्यम से उत्पन्न हो सकता है। 2002 में, यू. एस. पी. एस. और प्राइसवाटरहाउसकूपर्स ने एक रिपोर्ट जारी की जिसमें कहा गया कि भेजे गए सभी यू. एस. डाक का 23.6 प्रतिशत गलत तरीके से संबोधित है। एक कारण यह है कि औसत डेटाबेस में संपर्क डेटा बहुत जल्दी बासी हो जाता है-हर साल 45 मिलियन से अधिक अमेरिकी अपना पता बदलते हैं। वास्तव में, समस्या ऐसी है कि कंपनियां एक डेटा गवर्नेंस टीम स्थापित करना शुरू कर रही हैं जिसकी निगम में एकमात्र भूमिका डेटा गुणवत्ता के लिए जिम्मेदार है। कुछ संगठनों में, इस डेटा शासन कार्य को एक बड़े नियामक अनुपालन कार्य के हिस्से के रूप में स्थापित किया गया है-संगठनों के लिए डेटा/सूचना गुणवत्ता के महत्व की मान्यता। डेटा की गुणवत्ता के साथ समस्याएं न केवल गलत डेटा से उत्पन्न होती हैं; असंगत डेटा भी एक समस्या है। डेटा छाया प्रणालियों को समाप्त करना और गोदाम में डेटा को केंद्रीकृत करना उन पहलों में से एक है जो एक कंपनी डेटा स्थिरता सुनिश्चित करने के लिए ले सकती है। उद्यम, वैज्ञानिक और शोधकर्ता अपने सामान्य डेटा की गुणवत्ता में सुधार के लिए डेटा क्यूरेशन समुदायों के भीतर भाग लेना शुरू कर रहे हैं। बाजार डेटा गुणवत्ता आश्वासन प्रदान करने के लिए कुछ हद तक जा रहा है। कई विक्रेता खराब गुणवत्ता वाले डेटा का विश्लेषण और मरम्मत करने के लिए उपकरण बनाते हैं, सेवा प्रदाता अनुबंध के आधार पर डेटा को साफ कर सकते हैं और सलाहकार पहले स्थान पर डेटा गुणवत्ता की समस्याओं से बचने के लिए प्रक्रियाओं या प्रणालियों को ठीक करने पर सलाह दे सकते हैं। अधिकांश डेटा गुणवत्ता उपकरण डेटा में सुधार के लिए उपकरणों की एक श्रृंखला प्रदान करते हैं, जिसमें निम्नलिखित में से कुछ या सभी शामिल हो सकते हैंः डेटा प्रोफाइलिंग-शुरू में डेटा की वर्तमान स्थिति को समझने के लिए डेटा का आकलन करना, जिसमें अक्सर मूल्य वितरण डेटा मानकीकरण शामिल होता है-एक व्यावसायिक नियम इंजन जो यह सुनिश्चित करता है कि डेटा नाम और पते के डेटा के लिए मानकों जियोकोडिंग के अनुरूप है। डेटा को अमेरिका और दुनिया भर के भौगोलिक मानकों के मिलान या लिंक करने के लिए सही करता है-डेटा की तुलना करने का एक तरीका ताकि समान, लेकिन थोड़ा अलग रिकॉर्ड को संरेखित किया जा सके। मिलान डेटा में डुप्लिकेट खोजने के लिए "अस्पष्ट तर्क" का उपयोग कर सकता है। यह अक्सर मानता है कि "बॉब" और "बी. बी. ओ" एक ही व्यक्ति हो सकते हैं। उदाहरण के लिए, यह "गृहस्थी" का प्रबंधन करने में सक्षम हो सकता है, या एक ही पते पर पति-पत्नी के बीच संबंध खोजने में सक्षम हो सकता है। अंत में, यह अक्सर एक "सर्वश्रेष्ठ नस्ल" रिकॉर्ड बना सकता है, कई डेटा स्रोतों से सर्वश्रेष्ठ घटकों को लेकर और एक एकल सुपर-रिकॉर्ड बना सकता है। निगरानी-समय के साथ डेटा की गुणवत्ता पर नज़र रखना और डेटा की गुणवत्ता में भिन्नताओं की सूचना देना। सॉफ्टवेयर पूर्व-परिभाषित व्यावसायिक नियमों के आधार पर भिन्नताओं को स्वचालित रूप से सुधार भी कर सकता है। बैच और रियल टाइम-एक बार जब डेटा को शुरू में साफ (बैच) कर दिया जाता है, तो कंपनियां अक्सर इसे साफ रखने के लिए उद्यम अनुप्रयोगों में प्रक्रियाओं का निर्माण करना चाहती हैं। कई प्रसिद्ध लेखक और स्वयंभू विशेषज्ञ हैं, जिनमें लैरी इंग्लिश शायद सबसे लोकप्रिय गुरु हैं। इसके अलावा, आई. क्यू. इंटरनेशनल-इंटरनेशनल एसोसिएशन फॉर इन्फॉर्मेशन एंड डेटा क्वालिटी की स्थापना 2004 में इस क्षेत्र में पेशेवरों और शोधकर्ताओं के लिए एक केंद्र बिंदु प्रदान करने के लिए की गई थी। आईएसओ 8000 डेटा गुणवत्ता के लिए एक अंतर्राष्ट्रीय मानक है। डेटा गुणवत्ता आश्वासन डेटा में विसंगतियों और अन्य विसंगतियों की खोज करने के लिए डेटा प्रोफाइलिंग की प्रक्रिया है, साथ ही डेटा सफाई गतिविधियों (जैसे। डेटा की गुणवत्ता में सुधार के लिए आउटलायर को हटाना, डेटा इंटरपोलेशन गायब होना)। इन गतिविधियों को डेटा वेयरहाउसिंग के हिस्से के रूप में या एप्लिकेशन सॉफ्टवेयर के मौजूदा टुकड़े के डेटाबेस प्रशासन के हिस्से के रूप में किया जा सकता है। डेटा गुणवत्ता नियंत्रण किसी अनुप्रयोग या प्रक्रिया के लिए डेटा के उपयोग को नियंत्रित करने की प्रक्रिया है। यह प्रक्रिया डेटा गुणवत्ता आश्वासन (क्यू. ए.) प्रक्रिया से पहले और बाद दोनों में की जाती है, जिसमें डेटा विसंगति और सुधार की खोज शामिल होती है। पहलेः इनपुट को प्रतिबंधित करता है क्यू. ए. प्रक्रिया के बाद गुणवत्ता नियंत्रण (क्यू. सी.) प्रक्रिया का मार्गदर्शन करने के लिए निम्नलिखित आंकड़े एकत्र किए जाते हैंः असंगतता की गंभीरता अपूर्णता सटीकता गुम/अज्ञात डेटा क्यू. सी. प्रक्रिया विश्लेषण के लिए या किसी अनुप्रयोग या व्यावसायिक प्रक्रिया में डेटा का उपयोग करने का निर्णय लेने के लिए क्यू. ए. प्रक्रिया से जानकारी का उपयोग करती है। सामान्य उदाहरण-यदि किसी डेटा क्यू. सी. प्रक्रिया में पाया जाता है कि डेटा में बहुत अधिक त्रुटियाँ या विसंगतियाँ हैं, तो यह उस डेटा को अपनी इच्छित प्रक्रिया के लिए उपयोग करने से रोकता है जो व्यवधान पैदा कर सकता है। विशिष्ट उदाहरण-एक विमान पर स्वचालित पायलट सुविधा के लिए कई सेंसरों से अमान्य माप प्रदान करने से यह दुर्घटनाग्रस्त हो सकता है। इस प्रकार, एक क्यू. सी. प्रक्रिया की स्थापना डेटा उपयोग सुरक्षा प्रदान करती है। डेटा गुणवत्ता का इष्टतम उपयोग डेटा गुणवत्ता (डीक्यू) डेटा मुद्दों के अंतराल को कवर करके डेटा प्रबंधन की अखंडता के लिए आवश्यक एक विशिष्ट क्षेत्र है। यह उन प्रमुख कार्यों में से एक है जो वर्तमान डेटा प्रबंधन संचालन द्वारा खोजे गए अपवादों को खोजने के लिए डेटा की निगरानी करके डेटा शासन में सहायता करते हैं। डेटा गुणवत्ता जाँच को विशेषता स्तर पर परिभाषित किया जा सकता है ताकि इसके उपचार चरणों पर पूरा नियंत्रण रखा जा सके। यदि कोई संगठन अपने डीक्यू दायरे पर ध्यान नहीं देता है तो डीक्यू जांच और व्यावसायिक नियम आसानी से ओवरलैप हो सकते हैं। व्यावसायिक दलों को डी. क्यू. के दायरे को अच्छी तरह से समझना चाहिए ताकि ओवरलैप से बचा जा सके। यदि व्यावसायिक तर्क समान कार्यक्षमता को शामिल करता है और डी. क्यू. के समान उद्देश्य को पूरा करता है तो डेटा गुणवत्ता जांच अनावश्यक हैं। एक संगठन के डी. क्यू. दायरे को डी. क्यू. रणनीति में परिभाषित किया जाना चाहिए और अच्छी तरह से लागू किया जाना चाहिए। अतीत में अपवादों के बार-बार उदाहरणों के बाद कुछ डेटा गुणवत्ता जांचों को व्यावसायिक नियमों में अनुवादित किया जा सकता है। नीचे डेटा प्रवाह के कुछ क्षेत्र दिए गए हैं जिनके लिए बारहमासी डी. क्यू. जांच की आवश्यकता हो सकती हैः प्रत्येक स्रोत प्रणाली से प्रत्येक अनिवार्य विशेषता के लिए प्रवेश के बिंदु पर सभी डेटा पर पूर्णता और सटीकता डी. क्यू. जांच की जा सकती है। लेन-देन के प्रारंभिक निर्माण के बाद कुछ विशेषता मूल्य बनाए जाते हैं; ऐसे मामलों में, इन जाँचों को प्रशासित करना मुश्किल हो जाता है और उस विशेषता के स्रोत की परिभाषित घटना और लेनदेन की अन्य मुख्य विशेषता शर्तों को पूरा करने के तुरंत बाद किया जाना चाहिए। संगठन में संदर्भ डेटा का उल्लेख करने वाले सभी डेटा को वैधता डीक्यू जांच के माध्यम से नए या असंगत मूल्यों की खोज करने के लिए संदर्भ डेटा के अच्छी तरह से परिभाषित वैध मूल्यों के सेट के खिलाफ मान्य किया जा सकता है। परिणामों का उपयोग मास्टर डेटा प्रबंधन (एम. डी. एम.) के तहत प्रशासित संदर्भ डेटा को अद्यतन करने के लिए किया जा सकता है। किसी तीसरे पक्ष से संगठन की आंतरिक टीमों को दिए गए सभी डेटा की तीसरे पक्ष के डेटा के खिलाफ सटीकता (डीक्यू) जांच की जा सकती है। ये डीक्यू जांच परिणाम मूल्यवान होते हैं जब उन डेटा पर प्रशासित किए जाते हैं जो उस डेटा के प्रवेश के बिंदु के बाद कई हॉप्स बनाते हैं, लेकिन इससे पहले कि डेटा उद्यम खुफिया के लिए अधिकृत या संग्रहीत हो जाए। मास्टर डेटा को संदर्भित करने वाले सभी डेटा कॉलम को इसकी स्थिरता जांच के लिए मान्य किया जा सकता है। प्रविष्टि के बिंदु पर डेटा पर प्रशासित एक डी. क्यू. जांच एम. डी. एम. प्रक्रिया के लिए नए डेटा का पता लगाती है, लेकिन प्रविष्टि के बिंदु के बाद प्रशासित एक डी. क्यू. जांच स्थिरता की विफलता (अपवाद नहीं) का पता लगाती है। जैसे-जैसे डेटा बदलता है, कई टाइमस्टैम्प और उस टाइमस्टैम्प की स्थिति को पकड़ लिया जाता है और एक परिभाषित एस. एल. ए. (सेवा स्तर समझौता) के खिलाफ इसके मूल्य, क्षय, परिचालन महत्व को मान्य करने के लिए एक-दूसरे और इसकी छूट के खिलाफ तुलना की जा सकती है। इस समयबद्धता डीक्यू जांच का उपयोग डेटा मूल्य क्षय दर को कम करने और डेटा आंदोलन समयरेखा की नीतियों को अनुकूलित करने के लिए किया जा सकता है। एक संगठन में जटिल तर्क को आमतौर पर कई प्रक्रियाओं में सरल तर्क में विभाजित किया जाता है। तर्कसंगतता डी. क्यू. इस तरह के जटिल तर्क की जांच करता है जो मूल्यों या स्थिर अंतर्संबंधों (समग्र व्यावसायिक नियमों) की एक विशिष्ट सीमा के भीतर एक तार्किक परिणाम देता है, जिसे जटिल लेकिन महत्वपूर्ण व्यावसायिक प्रक्रियाओं और डेटा के बाहरी, बी. ए. यू. (हमेशा की तरह व्यवसाय) अपेक्षाओं से इसके बहाव की खोज करने के लिए मान्य किया जा सकता है, और संभावित अपवाद प्रदान कर सकता है जिसके परिणामस्वरूप अंततः डेटा मुद्दे हो सकते हैं। यह जाँच एक सरल सामान्य एकत्रीकरण नियम हो सकता है जो डेटा के बड़े हिस्से से घिरा हो या यह संगठन के मुख्य व्यवसाय से संबंधित लेनदेन की विशेषताओं के समूह पर एक जटिल तर्क हो सकता है। इस डीक्यू जांच के लिए उच्च स्तर के व्यावसायिक ज्ञान और कौशल की आवश्यकता होती है। तर्कसंगतता के मुद्दों की खोज या तो व्यवसाय या डेटा प्रशासन या दोनों द्वारा नीति और रणनीति में बदलाव के लिए सहायता कर सकती है। अनुरूपता जांच और अखंडता जांच सभी व्यावसायिक आवश्यकताओं में शामिल होने की आवश्यकता नहीं है, यह सख्ती से डेटाबेस वास्तुकला के विवेक के तहत है। डेटा आंदोलन में कई स्थान हैं जहाँ डी. क्यू. जाँच की आवश्यकता नहीं हो सकती है। उदाहरण के लिए, डेटाबेस से प्राप्त डेटा के लिए नॉट-नल कॉलम पर पूर्णता और सटीकता के लिए डीक्यू जांच अनावश्यक है। इसी तरह, डेटा को उस समय के संबंध में इसकी सटीकता के लिए मान्य किया जाना चाहिए जब डेटा को अलग-अलग स्रोतों में सिलवाया जाता है। हालाँकि, यह एक व्यावसायिक नियम है और डी. क्यू. के दायरे में नहीं होना चाहिए। अफसोस की बात है कि सॉफ्टवेयर विकास के दृष्टिकोण से, डीक्यू को अक्सर एक गैर-कार्यात्मक आवश्यकता के रूप में देखा जाता है। और इस तरह, प्रमुख डेटा गुणवत्ता जांच/प्रक्रियाओं को अंतिम सॉफ्टवेयर समाधान में शामिल नहीं किया जाता है। स्वास्थ्य सेवा के भीतर, पहनने योग्य प्रौद्योगिकियां या बॉडी एरिया नेटवर्क, बड़ी मात्रा में डेटा उत्पन्न करते हैं। डेटा की गुणवत्ता सुनिश्चित करने के लिए आवश्यक विवरण का स्तर बहुत अधिक है और अक्सर कम आंका जाता है। यह अधिकांश एमहेल्थ ऐप, ईएचआर और अन्य स्वास्थ्य संबंधी सॉफ्टवेयर समाधानों के लिए भी सच है। हालांकि, कुछ मुक्त स्रोत उपकरण मौजूद हैं जो डेटा की गुणवत्ता की जांच करते हैं। इसका प्राथमिक कारण यह है कि इसमें शामिल अतिरिक्त लागत सॉफ्टवेयर वास्तुकला के भीतर उच्च स्तर की कठोरता है। स्वास्थ्य डेटा सुरक्षा और गोपनीयता स्वास्थ्य में मोबाइल उपकरणों का उपयोग, या एमहेल्थ, स्वास्थ्य डेटा सुरक्षा और गोपनीयता के लिए नई चुनौतियों का निर्माण करता है, जो सीधे डेटा की गुणवत्ता को प्रभावित करते हैं। एमहेल्थ निम्न और मध्यम आय वाले देशों में स्वास्थ्य सेवाओं के वितरण के लिए एक तेजी से महत्वपूर्ण रणनीति है। मोबाइल फोन और टैबलेट का उपयोग निकट वास्तविक समय में डेटा के संग्रह, रिपोर्टिंग और विश्लेषण के लिए किया जाता है। हालाँकि, इन मोबाइल उपकरणों का उपयोग आमतौर पर व्यक्तिगत गतिविधियों के लिए भी किया जाता है, जिससे वे सुरक्षा जोखिमों के प्रति अधिक संवेदनशील हो जाते हैं जो डेटा उल्लंघन का कारण बन सकते हैं। उचित सुरक्षा उपायों के बिना, यह व्यक्तिगत उपयोग स्वास्थ्य डेटा की गुणवत्ता, सुरक्षा और गोपनीयता को खतरे में डाल सकता है। सार्वजनिक स्वास्थ्य डेटा गुणवत्ता में डेटा की गुणवत्ता हाल के वर्षों में सार्वजनिक स्वास्थ्य कार्यक्रमों का एक प्रमुख केंद्र बन गया है, विशेष रूप से जब जवाबदेही की मांग बढ़ती है। एड्स, तपेदिक और मलेरिया जैसी बीमारियों के खिलाफ लड़ाई से संबंधित महत्वाकांक्षी लक्ष्यों की दिशा में काम करना मजबूत निगरानी और मूल्यांकन प्रणालियों पर आधारित होना चाहिए जो कार्यक्रम कार्यान्वयन से संबंधित गुणवत्तापूर्ण डेटा का उत्पादन करते हैं। ये कार्यक्रम और कार्यक्रम लेखा परीक्षक, डेटा की गुणवत्ता निर्धारित करने की प्रक्रिया को मानकीकृत और सुव्यवस्थित करने, रिपोर्ट किए गए डेटा की गुणवत्ता को सत्यापित करने और संकेतकों के लिए अंतर्निहित डेटा प्रबंधन और रिपोर्टिंग प्रणालियों का आकलन करने के लिए तेजी से उपकरणों की तलाश करते हैं। एक उदाहरण है डब्ल्यूएचओ और माप मूल्यांकन का डेटा गुणवत्ता समीक्षा उपकरण डब्ल्यूएचओ, वैश्विक कोष, जीएवीआई और माप मूल्यांकन ने विभिन्न रोगों और कार्यक्रमों में डेटा गुणवत्ता आश्वासन के लिए एक सामंजस्यपूर्ण दृष्टिकोण तैयार करने के लिए सहयोग किया है। मुक्त डेटा गुणवत्ता मुक्त डेटा स्रोतों में डेटा गुणवत्ता के विश्लेषण के लिए समर्पित कई वैज्ञानिक कार्य हैं, जैसे विकिपीडिया, विकिडेटा, डीबीपीडिया और अन्य। विकिपीडिया के मामले में, गुणवत्ता विश्लेषण पूरे लेख से संबंधित हो सकता है गुणवत्ता का प्रतिरूपण विभिन्न तरीकों के माध्यम से किया जाता है। उनमें से कुछ मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करते हैं, जिसमें रैंडम फॉरेस्ट, सपोर्ट वेक्टर मशीन और अन्य शामिल हैं। विकिडेटा, डी. बी. पीडिया और अन्य एल. ओ. डी. स्रोतों में डेटा गुणवत्ता का आकलन करने के तरीके अलग-अलग हैं। पेशेवर संघ आई. क्यू. इंटरनेशनल-इंटरनेशनल एसोसिएशन फॉर इन्फॉर्मेशन एंड डेटा क्वालिटी आई. क्यू. इंटरनेशनल एक गैर-लाभकारी, विक्रेता तटस्थ, पेशेवर संघ है जिसका गठन 2004 में किया गया था, जो सूचना और डेटा गुणवत्ता पेशे के निर्माण के लिए समर्पित है। ई. सी. सी. एम. ए. (इलेक्ट्रॉनिक कॉमर्स कोड मैनेजमेंट एसोसिएशन) इलेक्ट्रॉनिक कॉमर्स कोड मैनेजमेंट एसोसिएशन (ई. सी. सी. एम. ए.) एक सदस्य-आधारित, अंतर्राष्ट्रीय गैर-लाभकारी संघ है जो अंतर्राष्ट्रीय मानकों के कार्यान्वयन के माध्यम से डेटा की गुणवत्ता में सुधार के लिए प्रतिबद्ध है। ई. सी. सी. एम. ए. आई. एस. ओ. 8000 और आई. एस. ओ. 22745 के विकास के लिए वर्तमान परियोजना अग्रणी है, जो क्रमशः डेटा गुणवत्ता और सामग्री और सेवा मास्टर डेटा के आदान-प्रदान के लिए अंतर्राष्ट्रीय मानक हैं। ई. सी. सी. एम. ए. वैश्विक, खुले मानक शब्दकोशों के निर्माण और रखरखाव के लिए दुनिया भर में डेटा गुणवत्ता और डेटा शासन पर विषय विशेषज्ञों के बीच सहयोग के लिए एक मंच प्रदान करता है जिनका उपयोग जानकारी को स्पष्ट रूप से लेबल करने के लिए किया जाता है। लेबलों के इन शब्दकोशों का अस्तित्व जानकारी को एक कंप्यूटर प्रणाली से दूसरे में बिना अर्थ खोए पारित करने की अनुमति देता है। डेटा गुणवत्ता फ़ायरवॉल डेटा सत्यापन रिकॉर्ड लिंकेज सूचना गुणवत्ता मास्टर डेटा प्रबंधन डेटा शासन डेटा विज़ुअलाइज़ेशन डेटा विज़ुअलाइज़ेशन डेटा विश्लेषण डेटा विज्ञान नैदानिक डेटा प्रबंधन संदर्भ आगे पढ़ने के लिए बामन्न, कैथरीन, "राजस्व आश्वासन के डेटा गुणवत्ता पहलू", लेख एकर्सन, डब्ल्यू. 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