Качество данных

Насколько данные полны, актуальны, непротиворечивы и пригодны для решений.

Почему это важно здесь

Определяет, можно ли доверять отчётности и работают ли решения на данных. Автоматизация и модели поверх плохих данных масштабируют ошибку, а не убирают её.

Пример

Проверка честности: попросить двух людей независимо посчитать один показатель. Расхождение больше нескольких процентов означает, что данным доверять нельзя.

Рядом

Управление данными, RevOps, AI Data Lifecycle