Для определения точности и полноты информации в больших наборах данных можно использовать следующие критерии:

• Точность. 14 Детальность измерения и фиксации данных. 1 В зависимости от особенностей процесса и целей анализа показатели можно фиксировать с точностью до дня, часа, минуты или секунды. 1
• Полнота. 14 Достаточность объёма, глубины и широты наборов данных. 1 Неполнота может касаться как пропусков в атрибутах анализируемых объектов, например, незаполненные сведения в справочнике товаров, так и отсутствия части исследуемых данных, например, сведений за определённый период. 1
• Согласованность. 14 Соответствие данных друг другу и их логическая непротиворечивость. 1 Например, соответствие пола человека его имени, а даты рождения — возрасту. 1
• Уникальность. 14 Подразумевает, что ни один объект не существует в наборе данных более одного раза. 1

Для улучшения точности и полноты данных можно предпринять следующие шаги:

• Проверить данные. 4 Реализовать правила проверки во время ввода данных, чтобы предотвратить запись неверных данных. 4 Например, проверить правильность форматов, допустимых диапазонов, типов данных. 4
• Очистить данные. 4 Удалить дубликаты, исправить ошибки и заполнить недостающие значения. 4
• Проверить данные с помощью перекрёстных ссылок. 4 Если это возможно, можно сопоставить данные с надёжными внешними источниками или базами данных. 4 Это поможет выявить расхождения и ошибки. 4
• Провести аудит данных. 4 Регулярные аудиты помогут проверить точность данных и выявить области, требующие улучшения. 4
• Вести документацию по данным. 4 Это нужно для отслеживания изменений, исправлений и обновлений набора данных. 4
• Установить непрерывный мониторинг. 4 Это позволит отслеживать качество данных и выявлять проблемы в режиме реального времени. 1