如今，数据在大多数组织中都发挥着重要作用。公司无法从质量低下的数据中获取价值，无论是用于制定业务战略还是作为新产品的基础。数据可靠性是成功的数据驱动流程不可或缺的一部分。
本文将探讨数据可靠性的基础知识：关键因素、该术语在数据科学中的不同使用方式以及如何避免处理不可靠的数据。
对可靠数据的需求不断增长
随着数据变得越来越重要，对高质量、可靠数据的需求也随之增长。数据可靠性是数据完整性的基础。它努力确保您处理的数据符合特定标准，并旨在简化和优化数据管理流程，以确保数据值得信赖。
数据可靠性是一个更通用的数据科学术语，指的是一致且可 玻利维亚 whatsapp 靠的数据。在谈到数据可靠性时，专家通常专注于不断改进组织中与数据相关的流程，以成功管理数据并确保其对用户的价值。
在统计学中，数据可靠性这一术语主要关注的是数据的一致性。数据可靠意味着如果重复数据收集过程，数据将产生一致的结果。
可靠的数据集
定义可靠数据的关键因素
本质上，可靠的数据可以始终如一地代表其要捕获的内容。可靠的数据是值得信赖、准确且高度可用的。确保数据可靠性需要复杂的收集方法、验证和质量保证流程，因为它旨在保护生命周期各个阶段的数据。
一些公司甚至有专门的数据可靠性工程师来解决质量和可用性问题，以确保最高级别的数据可靠性。
重大数据可靠性问题通常在测试期间或利益相关者报告数据可靠性问题时被发现。它们通常源于与质量相关的事件。然而，数据质量和数据可靠性之间需要有所区别。
质量强调数据的正确性和可用性，而可靠性则更多地指数据是否能够一致地再现和可靠。不过，一些数据质量维度与数据可靠性密不可分。
5 个数据质量维度
以下是与数据质量相关的 5 个维度，它们对于数据可靠性也很重要。
一致性
一致性数据是指跨多个系统的数据一致性和统一性的度量。严重不一致的数据将在整个数据集中自相矛盾，并可能导致对哪些数据点包含错误的混淆。
准确性
虽然准确性（数据正确且无错误）和可靠性（数据一致）并不相同，但它们往往是相辅相成的。不准确的数据有时可能是一致的（因此是可靠的），但它会导致始终错误的结论。准确的数据是无错误和及时的（及时性有时作为一个单独的维度来呈现）。
有效性
数据有效性是指数据是否准确地代表其要测量的内容。
完整性
完整性是决定数据全面性和完整性的维度，即所有需要的数据都是可用的，并且数据中没有缺失的值。
可用性
数据可用性意味着组织的数据可供最终用户和利益相关者随时使用。
信任数据
然而，可以理解的是，数据可靠性不仅仅是勾选方框和查看确切的数据文件。为了建立围绕数据的信任文化，组织需要拥有努力确保数据质量的数据团队，专注于在整个公司内共享数据定义，并且能够在工作中建立诚信。
在研究、信任组织的数据并确保数据可靠性时，您可能会遇到各种相互关联的术语和目标。这是因为这是一个持续改进的过程。
让我们来看看数据可观察性。可观察性定义了公司如何跟踪和管理其正在使用的数据的健康状况。
对数据的信任还与一个较新的术语“数据停机时间”有关，这个术语值得研究。数据停机时间旨在表明数据质量不佳或数据不可用的情况。
数据可靠性与数据有效性
数据可靠性和数据有效性经常被混淆或错误地用作同义词，因为两者都评估测量的质量。数据有效性侧重于评估数据是否真实，而数据可靠性则检查数据是否始终产生预期结果。