如今，数据在大多数组织中都发挥着重要作用。公司无法从质量低下的数据中获取价值，无论是用于制定业务战略还是作为新产品的基础。数据可靠性是成功的数据驱动流程不可或缺的一部分。
本文将探讨数据可靠性的基础知识：关键因素、该术语在数据科学中的不同使用方式以及如何避免处理不可靠的数据。
对可靠数据的需求不断增长
随着数据变得越来越重要，对高质量、可靠数据的需求 兼职数据 也随之增长。数据可靠性是数据完整性的基础。它努力确保您处理的数据符合特定标准，并旨在简化和优化数据管理流程，以确保数据值得信赖。
数据可靠性是一个更通用的数据科学术语，指的是一致且可靠的数据。在谈到数据可靠性时，专家通常专注于不断改进组织中与数据相关的流程，以成功管理数据并确保其对用户的价值。
在统计学中，数据可靠性这一术语主要关注的是数据的一致性。数据可靠意味着如果重复数据收集过程，数据将产生一致的结果。
可靠的数据集
定义可靠数据的关键因素
本质上，可靠的数据可以始终如一地代表其要捕获的内容。可靠的数据是值得信赖、准确且高度可用的。确保数据可靠性需要复杂的收集方法、验证和质量保证流程，因为它旨在保护生命周期各个阶段的数据。
一些公司甚至有专门的数据可靠性工程师来解决质量和可用性问题，以确保最高级别的数据可靠性。
重大数据可靠性问题通常在测试期间或利益相关者报告数据可靠性问题时被发现。它们通常源于与质量相关的事件。然而，数据质量和数据可靠性之间需要有所区别。
质量强调数据的正确性和可用性，而可靠性则更多地指数据是否能够一致地再现和可靠。不过，一些数据质量维度与数据可靠性密不可分。