جودة البيانات وحوكمتها

أي تحليل أو تلخيص أو ذكاء اصطناعي يعتمد على البيانات. عندما تكون البيانات ناقصة أو غير دقيقة، تصبح النتائج مضللة مهما كان التصميم ممتازًا.

لماذا جودة البيانات مهمة؟

• تقلل الأخطاء في القراءة والاستنتاج.

• تجعل المقارنات أكثر عدلًا.

• تحسن موثوقية المؤشرات والتقارير.

• تقلل “المفاجآت” الناتجة عن بيانات غير منطقية.

نفس العنصر يظهر أكثر من مرة، فيرفع الأرقام بشكل غير صحيح.

حقول أساسية غير مكتملة (تاريخ، مبلغ، مصدر)، فتنهار المقارنات.

نفس المصطلح يعني شيئًا مختلفًا بين فريقين.

دمج بيانات من مصادر مختلفة بدون توثيق أو تتبع.

قبل التحليل، تأكد من النطاقات والقيم المنطقية.

تعريف موحد للمصطلحات والحقول.

من غيّر ماذا؟ ومتى؟ ولماذا؟

رصد تغيرات غير طبيعية في الجودة.