Datakvalitet mäts i sex dimensioner
Kort svar
Datakvalitet blir mätbar när den delas upp i sex dimensioner: fullständighet, korrekthet, konsistens, aktualitet, unikhet och giltighet. Sätt en kontroll per dimension på de fält som spelar roll, och rapportera dem som en rad i veckoöversikten. Utan uppdelning blir kvalitet en åsikt som ingen kan bestrida eller bekräfta.
Ordet kvalitet stoppar diskussioner i stället för att föra dem framåt, eftersom alla menar olika saker. Uppdelningen nedan gör det möjligt att peka på vad som brister.
| Dimension | Vad den mäter | Kontroll i drift |
|---|---|---|
| Fullständighet | Att obligatoriska fält är ifyllda | Andel tomma värden per fält |
| Korrekthet | Att värdet stämmer med verkligheten | Stickprov mot källsystem |
| Konsistens | Att system säger samma sak | Avstämning mellan två källor |
| Aktualitet | Att värdet är färskt nog | Tid sedan senaste uppdatering |
| Unikhet | Att posten bara finns en gång | Dubblettkontroll på nyckel |
| Giltighet | Att formatet följer regeln | Regelvalidering vid inläsning |
Rapportera kontrollerna där arbetet sker, inte i ett separat verktyg. En rad i veckoöversikten läses. En kvalitetsrapport i ett annat system läses inte.
Underlag
- Branschdata
Sex dimensioner är den vanligaste indelningen i etablerad datakvalitetslitteratur.
Källa: DAMA DMBOK, kapitlet om Data Quality