1. Precisión: Los datos son correctos y libres de errores. Esto incluye cosas como errores tipográficos, inconsistencias e información anticuada. La precisión es crucial para un análisis confiable y la toma de decisiones.
2. Completa: Todos los puntos de datos necesarios están presentes. Los datos faltantes pueden conducir a análisis incompletos o sesgados. Considere si tiene todos los campos requeridos completados para que sus datos sean útiles.
3. Consistencia: Los datos están formateados y estructurados de manera uniforme en todo el conjunto de datos. Esto incluye el uso constante de unidades, tipos de datos y convenciones de nombres. Los datos inconsistentes dificultan el análisis y la comparación.
4. Puntualidad: Los datos son actuales y actualizados. Los datos obsoletos pueden ser irrelevantes y conducir a conclusiones incorrectas. La oportunidad apropiada depende del contexto; Se necesitan datos en tiempo real para algunas aplicaciones, mientras que otras pueden estar bien con las actualizaciones diarias o mensuales.
5. Relevancia: Los datos son pertinentes al problema o la pregunta que se aborda. Recopilar datos irrelevantes desata los recursos y puede confundir el análisis.
6. Validez: Los datos miden con precisión lo que pretende medir. Esto se relaciona con el diseño de métodos de recopilación de datos y garantiza que los datos sean significativos y confiables. La validez a menudo implica establecer una conexión clara entre los datos recopilados y el resultado u objetivo previsto.
7. Singularidad: Cada punto de datos es distinto e identificable. Los datos duplicados pueden sesgar el análisis y dificultar la interpretación de los resultados con precisión.
8. Accesibilidad: Los datos son fácilmente accesibles para aquellos que los necesitan. Esto incluye consideraciones de almacenamiento, recuperación y seguridad. Los datos deben compartirse fácilmente cuando sea apropiado, con las medidas de seguridad adecuadas en su lugar.
Estos componentes están interconectados. Por ejemplo, los datos incompletos pueden conducir a resultados inexactos, y los datos irrelevantes nunca son oportunos, independientemente de cuándo se recopiló. Se esfuerza por los buenos datos en todos estos aspectos es esencial para un análisis de datos efectivo y la toma de decisiones informadas.