Consistency

• Chat GPT Consistency ใน Data Quality หมายถึง ความสอดคล้องและคงเส้นคงวาของข้อมูล ซึ่งข้อมูลต้องไม่ขัดแย้งกันและต้องแสดงค่าเดียวกันเมื่อถูกใช้งานหรือแสดงผลในบริบทต่าง ๆ ความหมาย: - ข้อมูลในหลายระบบ, ตาราง, หรือฟิลด์ต่าง ๆ ต้องมีความสอดคล้องและไม่ขัดแย้งกัน
  • รูปแบบและหน่วยของข้อมูลต้องเหมือนกันในทุกการใช้งาน
  • การเปลี่ยนแปลงข้อมูลในส่วนหนึ่งต้องสะท้อนผลในส่วนที่เกี่ยวข้องอย่างถูกต้อง ผลกระทบถ้าขาด Consistency:
  • การตัดสินใจผิดพลาด (เช่น ข้อมูลยอดขายไม่ตรงกันในรายงานต่าง ๆ)
  • กระบวนการธุรกิจสะดุดหรือเกิดข้อผิดพลาด
  • ลดความน่าเชื่อถือของระบบข้อมูล

• Gemini Consistency ใน Data Quality หมายถึง ความสม่ำเสมอ หรือ ความเป็นอันหนึ่งอันเดียวกัน ของข้อมูลทั้งหมด ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลที่เก็บรวบรวมมาจากแหล่งใด หรืออยู่ในระบบใดก็ตาม ข้อมูลเหล่านั้นจะต้องมีความสัมพันธ์ที่ถูกต้องและไม่ขัดแย้งกัน

  เหตุผลที่ความสอดคล้องสำคัญ

  • การวิเคราะห์ที่ถูกต้อง: ข้อมูลที่สอดคล้องกันจะช่วยให้เราสามารถวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างถูกต้องและแม่นยำ

  • การตัดสินใจที่แม่นยำ: การตัดสินใจที่อิงจากข้อมูลที่สอดคล้องกันจะช่วยลดความเสี่ยงในการตัดสินใจผิดพลาด

  • การทำงานร่วมกันของระบบ: ระบบต่างๆ ที่ใช้ข้อมูลร่วมกันจะทำงานได้อย่างราบรื่นหากข้อมูลมีความสอดคล้องกัน

  วิธีการรักษาความสอดคล้องของข้อมูล

  • กำหนดมาตรฐาน: กำหนดมาตรฐานในการบันทึกข้อมูล เช่น รูปแบบการเขียนวันที่ เวลา หน่วยวัด

  • ตรวจสอบข้อมูล: มีกระบวนการตรวจสอบข้อมูลอย่างสม่ำเสมอเพื่อหาความผิดพลาดและความไม่สอดคล้อง

  • ใช้เครื่องมือ: ใช้เครื่องมือในการตรวจสอบและแก้ไขความสอดคล้องของข้อมูล

  • บริหารจัดการข้อมูล: มีการบริหารจัดการข้อมูลที่ดี โดยมีผู้รับผิดชอบดูแลคุณภาพของข้อมูล สรุป

  • ความสอดคล้องเป็นหนึ่งในปัจจัยสำคัญที่บ่งบอกถึงคุณภาพของข้อมูล การรักษาความสอดคล้องของข้อมูลจะช่วยให้เราสามารถนำข้อมูลไปใช้ประโยชน์ได้อย่างมีประสิทธิภาพและสร้างความเชื่อมั่นในการตัดสินใจ

• Myself
  • Consistency หมายถึง ความสอดคล้องและใกล้เคียงกันของชุดข้อมูลของคุณกับชุดข้อมูลอื่น หรือชุดข้อมูลที่อ้างอิง
• Example

  • Here are few examples of Data Consistency DQ dimension:

    • Record level data consistency across source and target
    • Attribute level data consistency across source and target
    • Data consistency between subject areas
    • Data consistency in transactions
    • Data consistency across time
    • Data consistency in data representation