测试公司的数据质量是成功的重要关键。它可以帮助您省钱并在开始影响您的底线之前解决问题。虽然它看起来可能是一个压倒性的任务，但有一个过程可以破坏它。为此，您需要更深入地了解数据质量以及如何如何有用。
什么是数据质量？
数据质量是您公司已累计的信息的测量。通过指标和反馈，您可以确定数据是否为良好用途。
良好的数据意味着更好的操作，显着的改进，深入了解您的业务。坏人经常导致摊位，或者在最坏的情况下，回归。
具有正确的数据质量，您将做出准确的决策。使用的优点是它没有任何固有的偏差，这意味着您将能够在面值上查看您的业务。数据质量测试对于确保您基于您的决定的来源至关重要正确的那个。
测量数据质量：六个维度
在为所有数据质量测量创建可靠的基点时需要考虑六个维度。这些指标首次由数据管理协会（Dama）于2013年推出。使用这些指标有助于确保数据质量并揭示需要改进的内容。这六是：
- 准确性：准确性有助于确定数据是否描述了实际交易。准确性数据应追溯到其来源，并尽可能接近实际交易尽量。
- 完整性：数据应该具有完整的字段，尤其是关键区域。例如，交易应该是有时间戳。
- 一致性：从另一个来源复制的数据应在电路板上一致。数据应反映相同的数字，邮政编码或其他信息。几个数据一致性指标可以为这个维度。
- 及时性：企业应该调查他们的数据，如果它今天仍然相关。及时性确保可以做出核算当天需求的决定和计算。
- 唯一性：数据应具有唯一的字段来识别它。客户应该在商业数据库中有一个记录，以帮助揭示与他们的趋势在线行为。
- 有效性：在任何数据集中，有效性是一个要求。例如，如果要从不同状态确定数据，则数据应该为每个数据使用缩写。如果一个代码中断，那么数据的有效性被影响。
什么是在工程过程中的数据测试？
在数据质量测试中，工程团队的参与对于加速过程至关重要。数据工程师确保每个设置符合六个维度。他们处理收集和检查其品质的所有技术方面。工程师还与分析师密切合作验证数据。
如何测试数据质量
为了维持数据准确性的标准，工程师依赖于几个行业测试。他们调查软件，确定任何问题，并检查过程的每个方面。测试对于确保数据保持相关性是至关重要的。许多开发团队定期使用这些数据进行数据测试。以下是其中一些常见测试：
- 烟雾测试：这些有效地检查数据流水线及其功能。他们验证每个零件是否正常工作，如果发生任何问题，将尝试排除故障。名称来自计算机硬件接受测试的方式过去。
- 单元测试：这些测试检查代码并标识程序基本功能功能中的问题。例如，快速测试可以揭示缺失的任何信息数据列。
- 集成测试：而不是测试组件，集成测试全部检查。它确保程序的执行不了任何问题。
- 功能测试：当新组件或功能成为程序的一部分时，测试必须确保其工作。不仅如此，但新项目也必须与当前基础设施凝聚得很好。如果该功能突然失败，它也是一种确保备份的方法未来。
- 回归测试：回归测试检查应保持相同的代码的一部分，无论更改适用于该程序。它经常在启动程序之前使用，涵盖所有关键领域。
数据质量测试策略
测试可确保关键数据具有可靠和可重复的信息。测试可帮助您涵盖所有方面，并可以根据需要重现结果。有一个策略的策略至关重要，以确保你没有留下没有石头。它充当整个过程的锚和方向。这是最多的测试人员使用：
列出业务案例和数据质量要求
在创建数据质量过程之前，请参阅所有业务对话和策略。在您的情况下使用特定的关键性能指示符（KPI）和数据尺寸。将它们结合起来并列出他们将有助于制作过程更容易。
涉及到您的要求时，请确保它们落下智能品质：
- S：具体的
- M：可衡量的
- A：可实现的
- r：相关的
- T：时界
优先考虑数据质量要求
列出所有必要信息后，现在是时候优先考虑它们。根据您的目标，对最相关的数据质量要求进行排序至少。
例如，AI程序试图确定Covid-19持续时间的速度的速率。在这种情况下，其中一个优先事项将是与他们涉及的症状和时间框架。数据测试首先优先考虑所有这些其他信息。
创建您的测试用例并运行它们
在优先顺序之后，您将在最高优先级要求匹配关键数据。这将涉及许多验证测试，以确保其履行你的kpis。
例如，AI程序验证来自Covid症状的第一个出现的数据以及它传播的快速。测试仪将写入阶梯，即如何使用AI，然后使用a测试示例数据库。
创建数据边界
从测试中，您将开始创建数据边界。这些有助于确定数据质量是否存在任何问题。如果它们超出极限，它们超出了六个核心尺寸的范围。它充当测试的端点，以帮助创建更多稳定的计划。
在上面的示例中，AI列出的名称应具有准确的输入和输出。数据测试仪从过去两年中检查信息，然后使用程序运行该组，以确保它满足所有条件。然后测试仪可以使用界限数据。
包括在计划中的负面测试
负面测试考虑到您的要求仍然符合您的要求。在上面的示例中，测试现在试图考虑可能发生的其他变量。患者可能对Covid有类似的症状，但它们可能没有病毒根本
当在这种情况下出现误报时，程序如何保持其准确性？测试人员采取此考虑到。
定期监控数据
由于巨大的数据量，监测至关重要。通过删除冗余和不完整的信息，它有助于保持数据清洁。即使是简单的检查也可以揭示测试仪可以修复的问题。例如，检查由AI维护的数据库显示地址字段中的缺失信息。然后测试仪可以完成数据并制作必要的修复。
问题可能只存在于特定区域中，但测试员可能需要验证。测试人员查看附近的区域，看看是否存在问题仍然存在。
使用结果，开发数据质量改进计划
数据改进计划旨在解决测试中发现的任何关键问题，同时也在次要修复上工作。例如，如果AI显示众多数据差距，则改进计划应该解决它们。软件的简单刷新可以解决问题。否则，可能需要更深的根深蒂固的问题得到解决。
结论
数据质量测试最小化任何给定数据集的错误和遗漏。它帮助企业了解和衡量的决定。定期测试和监控应始终是公司计划的一部分，如果他们与数据一起工作。当然，不是每个人都准备好处理这些类型工作的。
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