Для оценки полноты и точности информации в корпоративных системах используют различные метрики качества данных. 3 Некоторые из них:

Метрики точности: 3

• Точность. 3 Определяет долю фактических элементов данных, которые записывают или хранят. 3 Например, если из 100 сотрудников записывают данные только о 80, точность составляет 80%. 3
• Recall. 3 Измеряет, сколько элементов в списке существует и сколько из них релевантны для конкретных видов анализа. 3 Рассчитывается как соотношение между количеством правильных элементов и общим количеством элементов, которые соответствуют критериям. 3
• Процентиль и стандартное отклонение. 3 Процент — мера того, насколько вероятно, что значение в наборе данных достигает целевых значений, а стандартное отклонение — мера того, насколько разбросаны значения от своей средней точки. 3

Метрики полноты: 3

• Минимальная встречаемость. 3 Показывает, сколько значений в наборе данных встречается реже, чем определённое число раз. 3
• Максимальная временная задержка. 3 Измеряет время между моментом наступления события и моментом его регистрации в системе. 3 Идеально, если временная задержка меньше, так как это может указывать на меньшие различия между первичным и реплицируемым набором данных. 3

Метрики целостности: 3

• Аудит транзакций. 3 Может сообщить, сколько операций не соответствуют всем установленным правилам. 3
• Нулевые значения и отсутствующие точки данных. 3 Могут выявить случаи низкой целостности данных. 3

Также для оценки полноты и точности информации в корпоративных системах используют сравнительный анализ данных с информацией из других источников, настройку механизма детализации значений показателя и другие методы. 1

Для проверки качества данных и их улучшения применяют специализированные инструменты, например Informatica Data Quality, Microsoft Data Quality Services, Oracle Enterprise Data Quality и другие. 5