Denne type applikationskontrol sikrer at data er fri for fejl når den opsamles?
Data quality
Datakvalitet henviser til til tilstanden af et sæt værdier af kvalitative eller kvantitative variabler. Der findes mange definitioner af datakvalitet, men data anses generelt for at være af høj kvalitet, hvis de er "egnede til de tilsigtede anvendelser i forbindelse med drift, beslutningstagning og planlægning". Alternativt anses data for at være af høj kvalitet, hvis de korrekt repræsenterer den reelle verdenskonstruktion, som de refererer til. Bortset fra disse definitioner bliver spørgsmålet om intern datakonsistens desuden vigtigt, når datamængden stiger, uanset om dataene er egnet til brug til et bestemt eksternt formål. Der kan ofte være uenighed om folks syn på datakvalitet, selv når de diskuterer det samme sæt data, der anvendes til det samme formål. Det kan være nødvendigt at rense data for at sikre datakvaliteten.
Data quality refers to the condition of a set of values of qualitative or quantitative variables. There are many definitions of data quality but data is generally considered high quality if it is "fit for [its] intended uses in operations, decision making and planning". Alternatively, data is deemed of high quality if it correctly represents the real-world construct to which it refers. Furthermore, apart from these definitions, as data volume increases, the question of internal data consistency becomes significant, regardless of fitness for use for any particular external purpose. People's views on data quality can often be in disagreement, even when discussing the same set of data used for the same purpose. Data cleansing may be required in order to ensure data quality.
Data quality