Data quality
اعداد و شمار کے معیار سے مراد معلومات کے معیاری یا مقداری ٹکڑوں کی حالت ہے۔ اعداد و شمار کے معیار کی بہت سی تعریفیں ہیں، لیکن اعداد و شمار کو عام طور پر اعلی معیار سمجھا جاتا ہے اگر یہ "کارروائیوں، فیصلہ سازی اور منصوبہ بندی میں [اس کے] مطلوبہ استعمال کے لیے موزوں ہو"۔ مزید برآں، ڈیٹا کو اعلی معیار کا سمجھا جاتا ہے اگر یہ حقیقی دنیا کی تعمیر کی صحیح نمائندگی کرتا ہے جس سے یہ مراد ہے۔ مزید برآں، ان تعریفوں کے علاوہ، جیسے جیسے اعداد و شمار کے ذرائع کی تعداد میں اضافہ ہوتا ہے، داخلی اعداد و شمار کی مستقل مزاجی کا سوال اہم ہو جاتا ہے، قطع نظر کسی خاص بیرونی مقصد کے لیے استعمال کے لیے فٹنس کے۔ اعداد و شمار کے معیار کے بارے میں لوگوں کے خیالات اکثر اختلاف رائے میں ہو سکتے ہیں، یہاں تک کہ جب ایک ہی مقصد کے لیے استعمال ہونے والے اعداد و شمار کے ایک ہی سیٹ پر بحث کی جائے۔ جب ایسا ہوتا ہے تو ڈیٹا گورننس کا استعمال ڈیٹا کے معیار کے لیے متفقہ تعریفیں اور معیارات بنانے کے لیے کیا جاتا ہے۔ ایسے معاملات میں ڈیٹا کے معیار کو یقینی بنانے کے لیے ڈیٹا کی صفائی بشمول معیاری کاری کی ضرورت پڑ سکتی ہے۔ تعریفیں ڈیٹا کے معیار کی وضاحت کرنا بہت سے سیاق و سباق میں ڈیٹا کے استعمال کے ساتھ ساتھ اختتامی صارفین، پروڈیوسروں اور ڈیٹا کے محافظوں کے درمیان مختلف نقطہ نظر کی وجہ سے مشکل ہے۔ صارفین کے نقطہ نظر سے، ڈیٹا کا معیار یہ ہے: "ڈیٹا جو ڈیٹا صارفین کے استعمال کے لیے موزوں ہے" ڈیٹا "صارفین کی توقعات کو پورا کرتا ہے یا اس سے تجاوز کرتا ہے" ڈیٹا جو "اس کے مطلوبہ استعمال کی ضروریات کو پورا کرتا ہے" کاروباری نقطہ نظر سے، ڈیٹا کا معیار یہ ہے: وہ ڈیٹا جو اپنے مطلوبہ آپریشنل، فیصلہ سازی اور دیگر کرداروں میں "استعمال کے لیے موزوں" ہے یا جو "طے کیے گئے معیارات کے مطابق" ظاہر کرتا ہے، تاکہ استعمال کے لیے فٹنس حاصل ہو "ڈیٹا جو" آپریشنز، فیصلہ سازی اور منصوبہ بندی میں ان کے مطلوبہ استعمال کے لیے موزوں ہے "" ڈیٹا کی صلاحیت بیان کردہ کاروبار، نظام اور کسی انٹرپرائز کی تکنیکی ضروریات کو پورا کرنے کے لیے "معیار پر مبنی نقطہ نظر سے، ڈیٹا کا معیار یہ ہے:" وہ ڈگری جس تک کسی کمپنی کی موروثی خصوصیات (معیار کے طول و عرض) کا ایک مجموعہ ہوتا ہے۔ یہ توقعات، وضاحتیں، اور تقاضے عام طور پر ایک یا زیادہ افراد یا گروہوں، معیاری تنظیموں، قوانین اور ضوابط، کاروباری پالیسیوں، یا سافٹ ویئر ڈویلپمنٹ پالیسیوں کے ذریعہ بیان کیے جاتے ہیں۔ اعداد و شمار کے معیار کے طول و عرض کو مزید کم کرتے ہوئے، ان توقعات، وضاحتیں، اور ضروریات کو اعداد و شمار کی خصوصیات یا طول و عرض کے لحاظ سے بیان کیا جاتا ہے، جیسے: رسائی یا دستیابی کی درستگی یا درستگی کا موازنہ مکمل یا جامعیت کی مستقل مزاجی، ہم آہنگی، یا وضاحت کی ساکھ، وشوسنییتا، یا ساکھ کی لچک، امکانات کی مطابقت، مطابقت، یا افادیت کی وقتا فوقتا یا تاخیر کی صداقت یا معقولیت ادب کے ایک منظم اسکوپنگ جائزے سے پتہ چلتا ہے کہ حقیقی دنیا کے اعداد و شمار کے ساتھ اعداد و شمار کے معیار کے طول و عرض اور طریقے ادب میں مستقل نہیں ہیں، اور اس کے نتیجے میں ان اعداد و شمار کی پیچیدہ اور متنوع نوعیت کی وجہ سے معیار کی تشخیص چیلنجنگ ہیں۔ سستی کمپیوٹر ڈیٹا اسٹوریج کے عروج سے پہلے، ڈیلیوری سروسز کے لیے نام اور ایڈریس ڈیٹا کو برقرار رکھنے کے لیے بڑے پیمانے پر مین فریم کمپیوٹر استعمال کیے جاتے تھے۔ اس کا مقصد یہ تھا کہ ڈاک کو مناسب طریقے سے اس کی منزل تک پہنچایا جا سکے۔ مین فریموں نے کاروباری قوانین کا استعمال نام اور پتے کے اعداد و شمار میں عام غلط ہجے اور ٹائپگرافی کی غلطیوں کو درست کرنے کے ساتھ ساتھ ان گاہکوں کا سراغ لگانے کے لیے کیا جو منتقل ہو گئے، مر گئے، جیل گئے، شادی شدہ، طلاق یافتہ، یا زندگی بدلنے والے دیگر واقعات کا تجربہ کیا۔ سرکاری ایجنسیوں نے چند سروس کمپنیوں کو پوسٹل ڈیٹا فراہم کرنا شروع کر دیا تاکہ گاہکوں کے ڈیٹا کو نیشنل چینج آف ایڈریس رجسٹری (این سی او اے) کے ساتھ کراس ریفرنس کیا جا سکے۔ اس ٹیکنالوجی نے بڑی کمپنیوں کو صارفین کے ڈیٹا کی دستی اصلاح کے مقابلے میں لاکھوں ڈالر کی بچت کی۔ بڑی کمپنیاں ڈاک پر بچت کرتی تھیں، کیونکہ بلوں اور براہ راست مارکیٹنگ کے مواد نے مطلوبہ گاہک تک زیادہ درست طریقے سے اپنا راستہ بنایا۔ ابتدائی طور پر ایک سروس کے طور پر فروخت کیا گیا، ڈیٹا کا معیار کارپوریشنوں کی دیواروں کے اندر چلا گیا، کیونکہ کم لاگت اور طاقتور سرور ٹیکنالوجی دستیاب ہوئی۔ مارکیٹنگ پر زور دینے والی کمپنیاں اکثر اپنے معیار کی کوششوں کو نام اور پتے کی معلومات پر مرکوز کرتی ہیں، لیکن ڈیٹا کے معیار کو ہر قسم کے ڈیٹا کی ایک اہم خاصیت کے طور پر تسلیم کیا جاتا ہے۔ ڈیٹا کے معیار کے اصولوں کا اطلاق سپلائی چین ڈیٹا، لین دین کے ڈیٹا، اور پائے جانے والے ڈیٹا کے تقریبا ہر دوسرے زمرے پر کیا جا سکتا ہے۔ مثال کے طور پر، سپلائی چین ڈیٹا کو کسی خاص معیار کے مطابق بنانا کسی تنظیم کے لیے قابل قدر ہے: 1) اسی طرح کے لیکن قدرے مختلف اسٹاک کی زیادہ اسٹاکنگ سے گریز کرنا ؛ 2) غلط اسٹاک آؤٹ سے گریز کرنا ؛ 3) حجم کی چھوٹ پر بات چیت کرنے کے لیے وینڈر کی خریداریوں کی سمجھ کو بہتر بنانا ؛ اور 4) کسی بڑی تنظیم میں اسٹاکنگ اور شپنگ پارٹس میں لاجسٹک اخراجات سے گریز کرنا۔ اہم تحقیقی کوششوں والی کمپنیوں کے لیے، ڈیٹا کے معیار میں تحقیقی طریقوں کے لیے پروٹوکول تیار کرنا، پیمائش کی غلطی کو کم کرنا، ڈیٹا کی حدود کی جانچ، کراس ٹیبولیشن، ماڈلنگ اور آؤٹ لیئر کا پتہ لگانا، ڈیٹا کی سالمیت کی تصدیق وغیرہ شامل ہو سکتے ہیں۔ جائزہ ڈیٹا کے معیار کو سمجھنے کے لیے متعدد نظریاتی فریم ورک موجود ہیں۔ امریکی عملیت پسندی سے متاثر ایک نظام نظریاتی نقطہ نظر معلومات کے معیار کو شامل کرنے کے لیے اعداد و شمار کے معیار کی تعریف کو بڑھاتا ہے، اور نظریہ سائنس (ایوانوف، 1972) کی بنیاد پر درستگی اور درستگی کے بنیادی جہتوں کی شمولیت پر زور دیتا ہے۔ ایک فریم ورک، جسے "زیرو ڈیفیکٹ ڈیٹا" کہا جاتا ہے (ہینسن، 1991) شماریاتی عمل کے کنٹرول کے اصولوں کو ڈیٹا کے معیار کے مطابق ڈھالتا ہے۔ ایک اور فریم ورک پروڈکٹ کے نقطہ نظر (وضاحتیں کے مطابق) اور سروس کے نقطہ نظر (صارفین کی توقعات کو پورا کرنا) کو مربوط کرنے کی کوشش کرتا ہے۔ 2002)۔ ایک اور فریم ورک سیمیوٹکس میں مبنی ہے تاکہ فارم کے معیار، معنی اور ڈیٹا کے استعمال کا اندازہ کیا جا سکے (پرائس اینڈ شینکس، 2004)۔ ایک انتہائی نظریاتی نقطہ نظر ڈیٹا کے معیار کو سختی سے بیان کرنے کے لیے انفارمیشن سسٹمز کی آنٹولوجیکل نوعیت کا تجزیہ کرتا ہے (وانڈ اور وانگ، 1996)۔ اعداد و شمار کے معیار کی تحقیق کی کافی مقدار میں اعداد و شمار کی مطلوبہ صفات (یا طول و عرض) کے مختلف زمروں کی تحقیقات اور وضاحت شامل ہے۔ تقریبا 200 ایسی اصطلاحات کی نشاندہی کی گئی ہے اور ان کی نوعیت میں بہت کم اتفاق ہے (کیا یہ تصورات، اہداف یا معیار ہیں؟ )، ان کی تعریفیں یا اقدامات (وانگ اور دیگر، 1993)۔ سافٹ ویئر انجینئرز اسے "الیٹیز" سے ملتے جلتے مسئلے کے طور پر پہچان سکتے ہیں۔ ایم آئی ٹی کا ایک انفارمیشن کوالٹی (ایم آئی ٹی آئی کیو) پروگرام ہے، جس کی قیادت پروفیسر رچرڈ وانگ کرتے ہیں، جو بڑی تعداد میں اشاعتیں تیار کرتا ہے اور اس شعبے میں ایک اہم بین الاقوامی کانفرنس (انفارمیشن کوالٹی پر بین الاقوامی کانفرنس، آئی سی آئی کیو) کی میزبانی کرتا ہے۔ یہ پروگرام ہینسن کے "زیرو ڈیفیکٹ ڈیٹا" فریم ورک (ہینسن، 1991) پر کیے گئے کام سے نکلا ہے۔ عملی طور پر، ڈیٹا کا معیار ڈیٹا گودام اور کاروباری ذہانت سے لے کر کسٹمر ریلیشن شپ مینجمنٹ اور سپلائی چین مینجمنٹ تک، انفارمیشن سسٹمز کی ایک وسیع رینج میں شامل پیشہ ور افراد کے لیے تشویش کا باعث ہے۔ ایک صنعتی مطالعہ نے اعداد و شمار کے معیار کے مسائل کی امریکی معیشت کی کل لاگت کا تخمینہ 600 بلین امریکی ڈالر سالانہ سے زیادہ لگایا (ایکرسن، 2002)۔ غلط ڈیٹا-جس میں غلط اور پرانی معلومات شامل ہیں-ڈیٹا کے مختلف ذرائع سے ڈیٹا انٹری، یا ڈیٹا ہجرت اور تبادلوں کے منصوبوں کے ذریعے پیدا ہو سکتا ہے۔ 2002 میں، یو ایس پی ایس اور پرائس واٹر ہاؤس کوپرز نے ایک رپورٹ جاری کی جس میں کہا گیا کہ بھیجے گئے تمام امریکی میلز میں سے 23.6 فیصد کو غلط طریقے سے خطاب کیا گیا ہے۔ ایک وجہ یہ ہے کہ اوسط ڈیٹا بیس میں رابطے کا ڈیٹا بہت تیزی سے باسی ہو جاتا ہے-ہر سال 45 ملین سے زیادہ امریکی اپنا پتہ تبدیل کرتے ہیں۔ درحقیقت، مسئلہ ایک ایسی تشویش ہے کہ کمپنیاں ایک ڈیٹا گورننس ٹیم قائم کرنا شروع کر رہی ہیں جس کا کارپوریشن میں واحد کردار ڈیٹا کے معیار کے لیے ذمہ دار ہونا ہے۔ کچھ تنظیموں میں، یہ ڈیٹا گورننس فنکشن ایک بڑے ریگولیٹری تعمیل فنکشن کے حصے کے طور پر قائم کیا گیا ہے-تنظیموں کے لیے ڈیٹا/انفارمیشن کوالٹی کی اہمیت کا اعتراف۔ ڈیٹا کے معیار کے مسائل نہ صرف غلط ڈیٹا سے پیدا ہوتے ہیں بلکہ متضاد ڈیٹا بھی ایک مسئلہ ہے۔ ڈیٹا شیڈو سسٹم کو ختم کرنا اور گودام میں ڈیٹا کو مرکزی بنانا ان اقدامات میں سے ایک ہے جو کمپنی ڈیٹا کی مستقل مزاجی کو یقینی بنانے کے لیے اٹھا سکتی ہے۔ کاروباری ادارے، سائنس دان اور محققین اپنے مشترکہ ڈیٹا کے معیار کو بہتر بنانے کے لیے ڈیٹا کیوریشن کمیونٹیز کے اندر حصہ لینا شروع کر رہے ہیں۔ مارکیٹ ڈیٹا کے معیار کی یقین دہانی فراہم کرنے کے لیے کسی حد تک جا رہی ہے۔ بہت سے وینڈرز ناقص معیار کے ڈیٹا کا تجزیہ اور مرمت کے لیے ٹولز بناتے ہیں، سروس فراہم کرنے والے معاہدے کی بنیاد پر ڈیٹا کو صاف کر سکتے ہیں اور مشیر ڈیٹا کے معیار کے مسائل سے بچنے کے لیے عمل یا نظام کو ٹھیک کرنے کے بارے میں مشورہ دے سکتے ہیں۔ زیادہ تر ڈیٹا کوالٹی ٹولز ڈیٹا کو بہتر بنانے کے لیے ٹولز کا ایک سلسلہ پیش کرتے ہیں، جس میں درج ذیل میں سے کچھ یا سبھی شامل ہو سکتے ہیں: ڈیٹا پروفائلنگ-ابتدائی طور پر ڈیٹا کی موجودہ حالت کو سمجھنے کے لیے اس کا جائزہ لینا، جس میں اکثر ویلیو ڈسٹری بیوشن ڈیٹا اسٹینڈرڈائزیشن بھی شامل ہے-ایک کاروباری قواعد کا انجن جو اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ ڈیٹا معیار جیو کوڈنگ کے مطابق ہے-نام اور ایڈریس ڈیٹا کے لیے۔ ڈیٹا کو امریکہ اور دنیا بھر کے جغرافیائی معیارات سے ملاتے ہوئے یا جوڑتے ہوئے درست کرتا ہے-ڈیٹا کا موازنہ کرنے کا ایک طریقہ تاکہ اسی طرح کے، لیکن قدرے مختلف ریکارڈ کو سیدھا کیا جا سکے۔ ملاپ ڈیٹا میں نقلیں تلاش کرنے کے لیے "فجی منطق" کا استعمال کر سکتا ہے۔ یہ اکثر تسلیم کرتا ہے کہ "باب" اور "بی بی او" ایک ہی فرد ہو سکتے ہیں۔ مثال کے طور پر، یہ "گھریلو کام" کا انتظام کرنے، یا ایک ہی پتے پر شریک حیات کے درمیان روابط تلاش کرنے کے قابل ہو سکتا ہے۔ آخر میں، یہ اکثر "بہترین نسل" کا ریکارڈ بنا سکتا ہے، متعدد ڈیٹا ذرائع سے بہترین اجزاء لے کر اور ایک واحد سپر ریکارڈ بنا سکتا ہے۔ نگرانی-وقت کے ساتھ ڈیٹا کے معیار پر نظر رکھنا اور ڈیٹا کے معیار میں تغیرات کی اطلاع دینا۔ سافٹ ویئر پہلے سے طے شدہ کاروباری اصولوں کی بنیاد پر تغیرات کو خود بخود درست بھی کر سکتا ہے۔ بیچ اور ریئل ٹائم-ایک بار جب ڈیٹا کو ابتدائی طور پر صاف (بیچ) کر دیا جاتا ہے، تو کمپنیاں اکثر اسے صاف رکھنے کے لیے عمل کو انٹرپرائز ایپلی کیشنز میں بنانا چاہتی ہیں۔ کئی معروف مصنفین اور خود ساختہ ماہرین ہیں، جن میں لیری انگلش شاید سب سے مشہور گرو ہیں۔ اس کے علاوہ، آئی کیو انٹرنیشنل-انٹرنیشنل ایسوسی ایشن فار انفارمیشن اینڈ ڈیٹا کوالٹی 2004 میں اس شعبے میں پیشہ ور افراد اور محققین کے لیے ایک فوکل پوائنٹ فراہم کرنے کے لیے قائم کی گئی تھی۔ آئی ایس او 8000 ڈیٹا کے معیار کے لیے ایک بین الاقوامی معیار ہے۔ ڈیٹا کوالٹی اشورینس ڈیٹا میں تضادات اور دیگر بے ضابطگیوں کو دریافت کرنے کے ساتھ ساتھ ڈیٹا کی صفائی کی سرگرمیاں انجام دینے کے لیے ڈیٹا پروفائلنگ کا عمل ہے (مثال کے طور پر۔ اعداد و شمار کے معیار کو بہتر بنانے کے لیے آؤٹ لیئرز کو ہٹانا، ڈیٹا انٹرپولیشن غائب ہونا)۔ یہ سرگرمیاں ڈیٹا گودام کے حصے کے طور پر یا ایپلیکیشن سافٹ ویئر کے موجودہ حصے کے ڈیٹا بیس انتظامیہ کے حصے کے طور پر کی جا سکتی ہیں۔ ڈیٹا کوالٹی کنٹرول ڈیٹا کوالٹی کنٹرول کسی ایپلی کیشن یا عمل کے لیے ڈیٹا کے استعمال کو کنٹرول کرنے کا عمل ہے۔ یہ عمل ڈیٹا کوالٹی اشورینس (کیو اے) کے عمل سے پہلے اور بعد میں انجام دیا جاتا ہے، جس میں ڈیٹا کی عدم مطابقت اور اصلاح کی دریافت ہوتی ہے۔ پہلے: آدانوں کو محدود کرتا ہے کیو اے کے عمل کے بعد کوالٹی کنٹرول (کیو سی) کے عمل کی رہنمائی کے لیے درج ذیل اعداد و شمار اکٹھے کیے جاتے ہیں: عدم مطابقت کی شدت نامکمل درستگی گمشدگی/نامعلوم ڈیٹا کیو سی کا عمل کیو اے کے عمل سے معلومات کا استعمال کرتا ہے تاکہ اعداد و شمار کو تجزیہ کے لیے یا کسی درخواست یا کاروباری عمل میں استعمال کرنے کا فیصلہ کیا جا سکے۔ عمومی مثال: اگر ڈیٹا کیو سی کے عمل سے پتہ چلتا ہے کہ ڈیٹا میں بہت زیادہ غلطیاں یا تضادات ہیں، تو یہ اس ڈیٹا کو اس کے مطلوبہ عمل کے لیے استعمال ہونے سے روکتا ہے جو خلل کا سبب بن سکتا ہے۔ مخصوص مثال: ہوائی جہاز پر خودکار پائلٹ کی خصوصیت کے لیے کئی سینسرز سے غلط پیمائش فراہم کرنا اسے گر کر تباہ ہونے کا سبب بن سکتا ہے۔ اس طرح، ایک کیو سی عمل قائم کرنا ڈیٹا کے استعمال کا تحفظ فراہم کرتا ہے۔ ڈیٹا کوالٹی کا زیادہ سے زیادہ استعمال ڈیٹا کوالٹی (ڈی کیو) ڈیٹا کے مسائل کے خلا کو پورا کرکے ڈیٹا مینجمنٹ کی سالمیت کے لیے ضروری ایک خاص شعبہ ہے۔ یہ ان کلیدی افعال میں سے ایک ہے جو موجودہ ڈیٹا مینجمنٹ آپریشنز کے ذریعے غیر دریافت شدہ مستثنیات کو تلاش کرنے کے لیے ڈیٹا کی نگرانی کے ذریعے ڈیٹا گورننس میں مدد کرتا ہے۔ ڈیٹا کوالٹی چیک کی وضاحت خاصیت کی سطح پر کی جا سکتی ہے تاکہ اس کے تدارک کے اقدامات پر مکمل کنٹرول ہو۔ اگر کوئی تنظیم اپنے ڈی کیو دائرہ کار پر توجہ نہیں دیتی ہے تو ڈی کیو چیک اور کاروباری قوانین آسانی سے اوورلیپ ہو سکتے ہیں۔ کاروباری ٹیموں کو اوورلیپ سے بچنے کے لیے ڈی کیو کے دائرہ کار کو اچھی طرح سے سمجھنا چاہیے۔ ڈیٹا کوالٹی چیک بے کار ہیں اگر کاروباری منطق اسی فعالیت کا احاطہ کرتی ہے اور اسی مقصد کو پورا کرتی ہے جیسا کہ ڈی کیو۔ کسی تنظیم کے ڈی کیو دائرہ کار کی وضاحت ڈی کیو حکمت عملی میں کی جانی چاہیے اور اسے اچھی طرح سے نافذ کیا جانا چاہیے۔ ماضی میں بار بار مستثنیات کے بعد کچھ ڈیٹا کوالٹی چیک کا کاروباری قوانین میں ترجمہ کیا جا سکتا ہے۔ ذیل میں ڈیٹا کے بہاؤ کے کچھ شعبے ہیں جن کے لیے بارہماسی ڈی کیو چیک کی ضرورت پڑ سکتی ہے: تمام ڈیٹا پر مکمل اور صحت سے متعلق ڈی کیو چیک ہر سورس سسٹم سے ہر لازمی خاصیت کے لیے اندراج کے مقام پر کیے جا سکتے ہیں۔ ٹرانزیکشن کی ابتدائی تخلیق کے بعد چند ایٹریبیوٹ ویلیوز پیدا کی جاتی ہیں۔ ایسے معاملات میں، ان چیکز کا انتظام کرنا مشکل ہو جاتا ہے اور اسے اس ایٹریبیوٹ کے ماخذ کے متعین واقعہ اور ٹرانزیکشن کی دیگر بنیادی ایٹریبیوٹ شرائط کو پورا کرنے کے فورا بعد کیا جانا چاہیے۔ تنظیم میں حوالہ جات کے اعداد و شمار کا حوالہ دینے والے تمام اعداد و شمار کی توثیق ڈی کیو چیک کے ذریعے نئی یا متضاد اقدار کو دریافت کرنے کے لیے حوالہ جات کے اعداد و شمار کی اچھی طرح سے طے شدہ درست اقدار کے سیٹ کے خلاف کی جا سکتی ہے۔ نتائج کو ماسٹر ڈیٹا مینجمنٹ (ایم ڈی ایم) کے تحت زیر انتظام حوالہ ڈیٹا کو اپ ڈیٹ کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ کسی تیسرے فریق سے تنظیم کی اندرونی ٹیموں کو حاصل کردہ تمام ڈیٹا کو تیسرے فریق کے ڈیٹا کے خلاف درستگی (ڈی کیو) جانچ سے گزرنا پڑ سکتا ہے۔ یہ ڈی کیو چیک کے نتائج قیمتی ہوتے ہیں جب ان اعداد و شمار پر زیر انتظام ہوتے ہیں جنہوں نے اس ڈیٹا کے اندراج کے بعد متعدد ہاپ بنائے لیکن اس سے پہلے کہ ڈیٹا مجاز ہو جائے یا انٹرپرائز انٹیلی جنس کے لیے محفوظ ہو جائے۔ ماسٹر ڈیٹا کا حوالہ دینے والے تمام ڈیٹا کالموں کی مستقل جانچ کے لیے توثیق کی جا سکتی ہے۔ اندراج کے مقام پر ڈیٹا پر زیر انتظام ڈی کیو چیک ایم ڈی ایم کے عمل کے لیے نئے ڈیٹا کا پتہ لگاتا ہے، لیکن اندراج کے مقام کے بعد زیر انتظام ڈی کیو چیک مستقل مزاجی کی ناکامی (مستثنیات نہیں) کا پتہ لگاتا ہے۔ جیسے جیسے ڈیٹا تبدیل ہوتا ہے، متعدد ٹائم اسٹیمپ اور اس ٹائم اسٹیمپ کی پوزیشنوں کو پکڑا جاتا ہے اور ایک دوسرے اور اس کے راستے کے خلاف موازنہ کیا جا سکتا ہے تاکہ ایک متعین ایس ایل اے (سروس لیول ایگریمنٹ) کے خلاف اس کی قدر، انحطاط، آپریشنل اہمیت کی توثیق کی جا سکے۔ یہ بروقت ڈی کیو چیک ڈیٹا ویلیو ڈیک کی شرح کو کم کرنے اور ڈیٹا کی نقل و حرکت کی ٹائم لائن کی پالیسیوں کو بہتر بنانے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ کسی تنظیم میں پیچیدہ منطق کو عام طور پر متعدد عملوں میں آسان منطق میں تقسیم کیا جاتا ہے۔ معقولیت ڈی کیو اس طرح کی پیچیدہ منطق کی جانچ کرتا ہے جو اقدار یا جامد باہمی تعلقات (مجموعی کاروباری قواعد) کی ایک مخصوص رینج کے اندر منطقی نتیجہ دیتا ہے، پیچیدہ لیکن اہم کاروباری عمل اور ڈیٹا کے آؤٹ لیئرز، بی اے یو (معمول کے مطابق کاروبار) کی توقعات سے اس کے بہاؤ کو دریافت کرنے کے لیے توثیق کی جا سکتی ہے، اور ممکنہ مستثنیات فراہم کر سکتا ہے جس کے نتیجے میں بالآخر ڈیٹا کے مسائل پیدا ہو سکتے ہیں۔ یہ چیک ڈیٹا کے بڑے حصے سے گھرا ہوا ایک سادہ عام جمع کرنے کا اصول ہو سکتا ہے یا یہ تنظیم کے بنیادی کاروبار سے متعلق لین دین کی صفات کے گروپ پر ایک پیچیدہ منطق ہو سکتا ہے۔ اس ڈی کیو چیک کے لیے اعلی درجے کے کاروباری علم اور ذہانت کی ضرورت ہوتی ہے۔ معقولیت کے مسائل کی دریافت سے کاروبار یا ڈیٹا گورننس یا دونوں کے ذریعے پالیسی اور حکمت عملی میں تبدیلیوں میں مدد مل سکتی ہے۔ مطابقت کی جانچ اور سالمیت کی جانچ کو تمام کاروباری ضروریات میں شامل کرنے کی ضرورت نہیں ہے، یہ سختی سے ڈیٹا بیس فن تعمیر کی صوابدید کے تحت ہے۔ ڈیٹا کی نقل و حرکت میں بہت سی ایسی جگہیں ہیں جہاں ڈی کیو چیک کی ضرورت نہیں ہو سکتی ہے۔ مثال کے طور پر، ڈیٹا بیس سے حاصل کردہ ڈیٹا کے لیے غیر خالی کالموں پر مکمل اور درستگی کے لیے ڈی کیو چیک بے کار ہے۔ اسی طرح، اعداد و شمار کو اس وقت کے حوالے سے اس کی درستگی کے لیے توثیق کی جانی چاہیے جب اعداد و شمار کو مختلف ذرائع پر سلائی کیا جاتا ہے۔ تاہم، یہ ایک کاروباری اصول ہے اور اسے ڈی کیو کے دائرہ کار میں نہیں ہونا چاہیے۔ افسوس کی بات ہے کہ سافٹ ویئر ڈویلپمنٹ کے نقطہ نظر سے، ڈی کیو کو اکثر غیر فعال ضرورت کے طور پر دیکھا جاتا ہے۔ اور اس طرح، کلیدی ڈیٹا کوالٹی چیک/عمل کو حتمی سافٹ ویئر حل میں شامل نہیں کیا جاتا ہے۔ صحت کی دیکھ بھال کے اندر، پہننے کے قابل ٹیکنالوجیز یا باڈی ایریا نیٹ ورک، بڑی مقدار میں ڈیٹا تیار کرتے ہیں۔ اعداد و شمار کے معیار کو یقینی بنانے کے لیے درکار تفصیل کی سطح انتہائی زیادہ ہے اور اکثر اسے کم سمجھا جاتا ہے۔ یہ ایم ہیلتھ ایپس، ای ایچ آر اور صحت سے متعلق دیگر سافٹ ویئر حلوں کی اکثریت کے لیے بھی درست ہے۔ تاہم، کچھ اوپن سورس ٹولز موجود ہیں جو ڈیٹا کے معیار کی جانچ کرتے ہیں۔ اس کی بنیادی وجہ، سافٹ ویئر فن تعمیر کے اندر اعلی درجے کی سختی شامل کی جانے والی اضافی لاگت سے پیدا ہوتی ہے۔ صحت کے ڈیٹا کی حفاظت اور رازداری صحت میں موبائل آلات کا استعمال، یا ایم ہیلتھ، صحت کے ڈیٹا کی حفاظت اور رازداری کے لیے نئے چیلنجز پیدا کرتا ہے، ان طریقوں سے جو ڈیٹا کے معیار کو براہ راست متاثر کرتے ہیں۔ ایم ہیلتھ کم اور درمیانی آمدنی والے ممالک میں صحت کی خدمات کی فراہمی کے لیے ایک تیزی سے اہم حکمت عملی ہے۔ موبائل فون اور ٹیبلٹ کا استعمال قریب قریب حقیقی وقت میں ڈیٹا کو جمع کرنے، رپورٹ کرنے اور تجزیہ کرنے کے لیے کیا جاتا ہے۔ تاہم، یہ موبائل آلات عام طور پر ذاتی سرگرمیوں کے لیے بھی استعمال ہوتے ہیں، جس سے انہیں حفاظتی خطرات کا زیادہ خطرہ ہوتا ہے جو ڈیٹا کی خلاف ورزیوں کا باعث بن سکتے ہیں۔ مناسب حفاظتی اقدامات کے بغیر، یہ ذاتی استعمال صحت کے اعداد و شمار کے معیار، سلامتی اور رازداری کو خطرے میں ڈال سکتا ہے۔ صحت عامہ میں ڈیٹا کا معیار حالیہ برسوں میں صحت عامہ کے پروگراموں کا ایک بڑا مرکز بن گیا ہے، خاص طور پر جب جوابدہی کی مانگ میں اضافہ ہوتا ہے۔ ایڈز، تپ دق اور ملیریا جیسی بیماریوں کے خلاف جنگ سے متعلق مہتواکانکشی اہداف کی طرف کام کرنا مضبوط نگرانی اور تشخیص کے نظام پر مبنی ہونا چاہیے جو پروگرام کے نفاذ سے متعلق معیاری ڈیٹا تیار کرتے ہیں۔ یہ پروگرام، اور پروگرام آڈیٹر، اعداد و شمار کے معیار کے تعین کے عمل کو معیاری بنانے اور ہموار کرنے، رپورٹ شدہ اعداد و شمار کے معیار کی تصدیق کرنے، اور اشارے کے لیے بنیادی ڈیٹا مینجمنٹ اور رپورٹنگ سسٹم کا جائزہ لینے کے لیے تیزی سے ٹولز تلاش کرتے ہیں۔ ایک مثال ڈبلیو ایچ او اور پیمائش تشخیص کا ڈیٹا کوالٹی ریویو ٹول ہے جس نے عالمی فنڈ، جی اے وی آئی، اور پیمائش تشخیص نے مختلف بیماریوں اور پروگراموں میں ڈیٹا کے معیار کی یقین دہانی کے لیے ایک ہم آہنگ نقطہ نظر تیار کرنے کے لیے تعاون کیا ہے۔ کھلے ڈیٹا کا معیار کھلے ڈیٹا ذرائع، جیسے ویکیپیڈیا، ویکی ڈیٹا، ڈی بی پیڈیا اور دیگر میں ڈیٹا کے معیار کے تجزیے کے لیے وقف متعدد سائنسی کام ہیں۔ ویکیپیڈیا کے معاملے میں، معیار کا تجزیہ پورے مضمون سے متعلق ہو سکتا ہے۔ معیار کی ماڈلنگ مختلف طریقوں کے ذریعے کی جاتی ہے۔ ان میں سے کچھ مشین لرننگ الگورتھم استعمال کرتے ہیں، بشمول رینڈم فاریسٹ، سپورٹ ویکٹر مشین، اور دیگر۔ ویکی ڈیٹا، ڈی بی پیڈیا اور دیگر ایل او ڈی ذرائع میں ڈیٹا کے معیار کا اندازہ لگانے کے طریقے مختلف ہیں۔ پروفیشنل ایسوسی ایشنز آئی کیو انٹرنیشنل-انٹرنیشنل ایسوسی ایشن فار انفارمیشن اینڈ ڈیٹا کوالٹی آئی کیو انٹرنیشنل ایک غیر منافع بخش، وینڈر نیوٹرل، پیشہ ورانہ ایسوسی ایشن ہے جو 2004 میں تشکیل دی گئی تھی، جو معلومات اور ڈیٹا کے معیار کے پیشے کی تعمیر کے لیے وقف ہے۔ ای سی سی ایم اے (الیکٹرانک کامرس کوڈ مینجمنٹ ایسوسی ایشن) الیکٹرانک کامرس کوڈ مینجمنٹ ایسوسی ایشن (ای سی سی ایم اے) ایک ممبر پر مبنی، بین الاقوامی غیر منافع بخش ایسوسی ایشن ہے جو بین الاقوامی معیارات کے نفاذ کے ذریعے ڈیٹا کے معیار کو بہتر بنانے کے لیے پرعزم ہے۔ ای سی سی ایم اے آئی ایس او 8000 اور آئی ایس او 22745 کی ترقی کے لیے موجودہ پروجیکٹ لیڈر ہے، جو بالترتیب ڈیٹا کے معیار اور مواد اور سروس ماسٹر ڈیٹا کے تبادلے کے لیے بین الاقوامی معیار ہیں۔ ای سی سی ایم اے عالمی، کھلی معیاری لغتوں کی تعمیر اور ان کو برقرار رکھنے کے لیے دنیا بھر میں ڈیٹا کے معیار اور ڈیٹا گورننس کے موضوع کے ماہرین کے درمیان تعاون کے لیے ایک پلیٹ فارم فراہم کرتا ہے جو معلومات کو غیر واضح طور پر لیبل کرنے کے لیے استعمال ہوتے ہیں۔ لیبلز کی ان لغتوں کا وجود معلومات کو معنی کھوئے بغیر ایک کمپیوٹر سسٹم سے دوسرے کمپیوٹر سسٹم میں منتقل کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ ڈیٹا کوالٹی فائر وال ڈیٹا کی توثیق ریکارڈ لنکج انفارمیشن کوالٹی ماسٹر ڈیٹا مینجمنٹ ڈیٹا بیس نارملائزیشن ڈیٹا ویژوئلائزیشن ڈیٹا تجزیہ ڈیٹا سائنس کلینیکل ڈیٹا مینجمنٹ حوالہ جات مزید پڑھنے کے لیے بامان، کیتھرینا، "ڈیٹا کوالٹی ایسپیکٹس آف ریونیو اشورینس"، آرٹیکل ایکرسن، ڈبلیو۔ (2002) "ڈیٹا ویئر ہاؤسنگ اسپیشل رپورٹ: ڈیٹا کوالٹی اینڈ دی باٹم لائن"، آرٹیکل ایوانوف، کے۔ (1972) "کوالٹی کنٹرول آف انفارمیشن: ڈیٹا بینکوں اور مینجمنٹ انفارمیشن سسٹمز میں معلومات کی درستگی کے تصور پر"۔ اسٹاک ہوم یونیورسٹی اور رائل انسٹی ٹیوٹ آف ٹیکنالوجی۔ ڈاکٹریٹ کا مقالہ۔ ہینسن، ایم۔ (1991) زیرو ڈیفیکٹ ڈیٹا، ایم آئی ٹی۔ ماسٹرز کا مقالہ کاہن، بی۔، اسٹرانگ، ڈی۔، وانگ، آر۔ (2002) "انفارمیشن کوالٹی بینچ مارکس: پروڈکٹ اینڈ سروس پرفارمنس"، کمیونیکیشنز آف دی اے سی ایم، اپریل 2002۔ پی پی۔ 184-192۔ آرٹیکل پرائس، آر۔ اور شینکس، جی۔ (2004) اے سیمیٹک انفارمیشن کوالٹی فریم ورک، پروک۔ آئی ایف آئی پی انٹرنیشنل کانفرنس آن ڈیسیژن سپورٹ سسٹمز (ڈی ایس ایس 2004): ایک غیر یقینی اور پیچیدہ دنیا میں ڈیسیشن سپورٹ، پراٹو۔ آرٹیکل ریڈ مین، ٹی۔ سی۔ (2008) ڈیٹا ڈرائیوین: ہمارے سب سے اہم کاروباری اثاثہ وانڈ، وائی۔ اور وانگ، آر۔ (1996) "اینکرنگ ڈیٹا کوالٹی ڈائیمنشنز ان آنٹولوجیکل فاؤنڈیشنز"، کمیونیکیشنز آف دی اے سی ایم، نومبر 1996۔ پی۔ 86-95۔ آرٹیکل وانگ، آر۔، کون، ایچ۔ اینڈ میڈنیک، ایس۔ (1993)، ڈیٹا کوالٹی تقاضوں کا تجزیہ اور ماڈلنگ، ڈیٹا انجینئرنگ کی نویں بین الاقوامی کانفرنس، ویانا، آسٹریا۔ آرٹیکل فورونل مشیل، ایکروئٹری لا کوالٹی اینڈ لا ویلیور ڈیس ڈونیز ڈی ووس کلائنٹس، ایڈیشنز پبلب بک، 2007۔ ڈینیل ایف۔، کاساٹی ایف۔، پالپناس ٹی۔، چیکا او۔، کیپییلو سی۔ (2008) "کوالٹی سے آگاہ رپورٹس کے ذریعے بہتر فیصلوں کو فعال کرنا"، انفارمیشن کوالٹی پر بین الاقوامی کانفرنس (آئی سی آئی کیو)، ایم آئی ٹی۔ آرٹیکل جیک ای اولسن (2003)، "ڈیٹا کوالٹی: درستگی کا طول و عرض"، مورگن کافمین پبلشرز ووڈال پی، اوبرہوفر ایم، اور بورک اے۔ (2014)، "ڈیٹا کوالٹی اسسمنٹ اینڈ امپروومنٹ میتھڈز کی درجہ بندی"۔ انٹرنیشنل جرنل آف انفارمیشن کوالٹی 3 (4)، 298-321۔ دوئی: 10.1504/ijiq.2014.068656۔ ووڈال، پی۔، بورک، اے۔، اور پارلیکاڈ، اے۔ (2013)، "ڈیٹا کوالٹی اسسمنٹ: دی ہائبرڈ اپروچ"۔ انفارمیشن اینڈ مینجمنٹ 50 (7)، 369-382۔ بیرونی روابط ڈیٹا کوالٹی کورس، گلوبل ہیلتھ لرننگ سینٹر انفارمیشن سائنس سے