La data အရည်အသွေး si riferisce alla precisione, completezza e affidabilità delle informazioni contenute in un insieme di dati. È fondamentale garantire una buona data အရည်အသွေး per prendere decisioni accurate e affidabili. La valutazione e il monitoraggio della data အရည်အသွေး sono importanti per assicurare che siano adeguati alle esigenze e agli obiettivi di un’organizzazione.
La data အရည်အသွေး နှုန်း အွန်လိုင်းဝက်ဘ်ဆိုက် è data dalla seguente frase : “un Dato non di qualità è un costo per la azienda, e la data အရည်အသွေး ကုန်ကျစရိတ် သက်သာရမယ်”
I dati အသစ်သောထောင်စုနှစ်၏ရေနံဖြစ်ကြ၏ ကြီးမားတဲ့ data တွေကို အပြောင်းအလဲကိုပိုမိုပြင်းထန်လေလေဆန်းသစ်တီထွင်မှုများလေလေဖြစ်သည်။ အွန်လိုင်းဝဘ်ဆိုက် ကိုယုံကြည်သည် ဒေတာအရည်အသွေး အနာဂတ်၊ a Dato အရည်အသွေးမသည်ကုမ္ပဏီများအတွက်ကုန်ကျစရိတ်ဖြစ်သည် dati အရည်အသွေးထုတ်ကုန်အမြဲလျော့နည်းကုန်ကျရမည်ဖြစ်သည်။
အွန်လိုင်းဝက်ဘ်ဆိုက် အလုပ်လုပ်သည် datiနှင့်ငါတို့နှင့်နီးစပ်သူများသာကျွန်တော်တို့ကိုရွေးချယ်ပါ။
I dati အီလက်ထရောနစ်ပုံစံဖြင့်သတင်းအချက်အလက်နှင့်ဆက်သွယ်ရေးနည်းပညာ (ICT) လူ့အဖွဲ့အစည်းတွင်အလွန်အရေးကြီးသောအခန်းကဏ္ play မှပါ ၀ င်သည် dati အီလက်ထရောနစ်ပုံစံနှင့်အိုင်စီတီလှုပ်ရှားမှုအမျိုးမျိုးအပေါ်အကျိုးသက်ရောက်မှုသည် ပို၍ အရေးကြီးလာသည်။
၏အရေးပါမှုကို data အရည်အသွေး ဥရောပစာရင်းအင်းစနစ် အရည်အသွေးထုတ်ပြန်ချက်တွင် ဆုံးဖြတ်ချက်ချသည့်လုပ်ငန်းစဉ်များကို ဖော်ထုတ်ထားသည်- "ကျွန်ုပ်တို့သည် ဥရောပသမဂ္ဂနှင့် ကမ္ဘာ့စီးပွားရေးနှင့် လူ့အဖွဲ့အစည်းဆိုင်ရာ အရည်အသွေးမြင့် သတင်းအချက်အလတ်များကို ဥရောပ၊ နိုင်ငံတော်နှင့် ဒေသဆိုင်ရာအဆင့်တွင် ပေးဆောင်ပြီး ဤအချက်အလက်များကို လူတိုင်းရရှိစေပါသည်။ ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းဆိုင်ရာ လုပ်ငန်းဆောင်တာများ၊ သုတေသနနှင့် အချေအတင်ဆွေးနွေးခြင်းတို့ကို ပံ့ပိုးကူညီမှုအဖြစ်။” ၌ ဒေတာအရည်အသွေး, un Dato အရည်အသွေးမသည်ကုမ္ပဏီများအတွက်ကုန်ကျစရိတ်ဖြစ်သည် dati အရည်အသွေးထုတ်ကုန်အမြဲလျော့နည်းကုန်ကျရမည်ဖြစ်သည်။
Data Warehousing Institute တွင် ၂၀၀၂ ခုနှစ် အစီရင်ခံစာတွင် ဖော်ပြထားသည်။ data အရည်အသွေးခံယူချက်နှင့် အဖြစ်မှန်အကြား သိသိသာသာ ကွာဟချက် ရှိသည်ဟု စောဒကတက်သည်။ data အရည်အသွေး အဖွဲ့အစည်းများစွာတွင်၊ နှင့်ပတ်သက်သောပြဿနာများ data အရည်အသွေး အမေရိကန်စီးပွားရေးလုပ်ငန်းသည် တစ်နှစ်လျှင် ဒေါ်လာ ဘီလီယံ ၆၀၀ ကျော် ကုန်ကျသည်။ ဒေတာအရည်အသွေး, un Dato အရည်အသွေးမသည်ကုမ္ပဏီများအတွက်ကုန်ကျစရိတ်ဖြစ်သည် dati အရည်အသွေးထုတ်ကုန်အမြဲလျော့နည်းကုန်ကျရမည်ဖြစ်သည်။
I dati အီလက်ထရောနစ် format နဲ့သူတို့ထက်အရည်အသွေးပိုကောင်းဖြစ်ကြသည် dati စာရွက် စာတမ်းတွေ မှာ သိမ်းထားရင်၊ ဒေတာအရည်အသွေး: တစ်ဦးက Dato အရည်အသွေးမသည်ကုမ္ပဏီများအတွက်ကုန်ကျစရိတ်ဖြစ်သည် dati အရည်အသွေးထုတ်ကုန်အမြဲလျော့နည်းကုန်ကျရမည်ဖြစ်သည်။
အွန်လိုင်းဝက်ဘ်ဆိုက် အပေါ်အလုပ်လုပ်တယ်။ ဒေတာအရည်အသွေး အရည်အသွေးဆိုင်ရာပြဿနာများကို နားလည်ရန်နှင့် ဖြေရှင်းရန် လိုအပ်ပြီး အောက်ပါမေးခွန်းများအတွက် အဖြေများကို သိရှိရန် လိုအပ်သည်- မရှိမဖြစ်လိုအပ်သည်မှာ အဘယ်နည်း data အရည်အသွေး? မည်သည့်နည်းပညာများ၊ နည်းစနစ်များနှင့် ပြဿနာများ ပေါ်ပေါက်လာသနည်း။ data အရည်အသွေး သူတို့ပြီးသားပေါင်းစည်းနေကြသနည်း လူသိအများဆုံးနှင့်ယုံကြည်စိတ်ချရဆုံးသောချဉ်းကပ်နည်းများကားအဘယ်နည်း။ မဖြေရှင်းနိုင်သေးသောပြproblemsနာများကဘာတွေလဲ။
များစွာသောအပြည်ပြည်ဆိုင်ရာကွန်ဖရင့်များကိုအခြေခံများရှိသောရပ်ရွာလူထုမှမြှင့်တင်ပေးခဲ့သည် dati နှင့်သတင်းအချက်အလက်စနစ်များကိုစုံစမ်းစစ်ဆေးရေး၏အဓိကနယ်ပယ်အဖြစ်, အစဉ်အလာမက်ဆာချူးဆက်နည်းပညာတက္ကသိုလ် (MIT) တွင်ဖွဲ့စည်းထားသောသတင်းအချက်အလက်အရည်အသွေးဆိုင်ရာအပြည်ပြည်ဆိုင်ရာညီလာခံ (ICIQ) ၏ပထမဆုံးထုတ်ဝေမှု ဘော်စတွန်, 1996 မှပြန်လည်စတင်ခဲ့သည်; International Workshop on Information Quality in Information Systems (IQIS) သည် SIGMOD ညီလာခံကို 2004 ခုနှစ်မှ စတင်၍ ပံ့ပိုးပေးခဲ့ပါသည်။ အပြည်ပြည်ဆိုင်ရာ ဒေတာနှင့် သတင်းအချက်အလက် အရည်အသွေးဆိုင်ရာ ဆွေးနွေးပွဲ (DIQ) ကို Advanced Information Systems Engineering (CAiSE) ညီလာခံတွင် ၂၀၀၄ ခုနှစ်မှ စတင်၍ ကျင်းပခဲ့ပါသည်။ နှင့် နိုင်ငံတကာ သတင်းအချက်အလက်စနစ်များ အရည်အသွေးဆိုင်ရာ ဆွေးနွေးပွဲ (QoIS) ကို 2004 ခုနှစ်ကတည်းက Entity Relationship (ER) ကွန်ဖရင့်နှင့် တွဲဖက်ကျင်းပခဲ့ပါသည်။ အခြားသော ညီလာခံများကို တစ်နိုင်ငံလုံးတွင် ကျင်းပပါသည်။ ပြင်သစ်, Germania နှင့်အမေရိကန်ပြည်ထောင်စု၌။
In အွန်လိုင်းဝက်ဘ်ဆိုက်ကျွန်ုပ်တို့သည် သုတေသနနှင့် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးကို လုပ်ဆောင်နေပါသည်။ ဒေတာအရည်အသွေးငါတို့နဲ့နီးစပ်တဲ့သူတွေက ငါတို့ကိုရွေးတာမဟုတ်ဘူး။
ဝေမျှမယ်:
အွန်လိုင်း ဝဘ်အေဂျင်စီမှ ပိုမိုရှာဖွေပါ။
နောက်ဆုံးရ ဆောင်းပါးများကို အီးမေးလ်ဖြင့် ရယူရန် စာရင်းသွင်းပါ။
