The data quality problem also inclu

The data quality problem also includes more subjective dimensions. In effect, these dimensions represent business user's perspectives about data quality. Examples include:

Interpretability. The ease with which data is consumed and understood.

Relevance. The degree to which the data supports and furthers the goals and objectives of users, processes and the organization.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ปัญหาคุณภาพของข้อมูลยังมีมิติที่เป็นรูปธรรมน้อย ผล มิติเหล่านี้แสดงถึงมุมมองของผู้ใช้เพื่อธุรกิจเกี่ยวกับคุณภาพของข้อมูล ตัวอย่างเช่น:Interpretability ง่ายซึ่งข้อมูลที่จะใช้ และเข้าใจความเกี่ยวข้องกัน องศาซึ่งข้อมูลสนับสนุน และ furthers เป้าหมายและวัตถุประสงค์ของผู้ใช้ กระบวนการ และองค์กร

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ปัญหาคุณภาพของข้อมูลนอกจากนี้ยังมีมิติมากขึ้นอัตนัย ผลมิติเหล่านี้เป็นตัวแทนมุมมองของผู้ใช้ทางธุรกิจเกี่ยวกับข้อมูลที่มีคุณภาพ ตัวอย่างเช่น:

Interpretability ความสะดวกกับข้อมูลที่มีการบริโภคและเข้าใจ.

ความสัมพันธ์กัน ระดับที่ข้อมูลสนับสนุนและผลักดันเป้าหมายและวัตถุประสงค์ของผู้ใช้กระบวนการและองค์กร

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ข้อมูลปัญหาคุณภาพรวมถึงมิติอัตนัยมากกว่า ส่วนในมิติเหล่านี้เป็นตัวแทนของผู้ใช้ทางธุรกิจ มุมมองเกี่ยวกับข้อมูลที่มีคุณภาพ ตัวอย่างรวมถึง :interpretability . ซึ่งเป็นข้อมูลที่ใช้ง่ายและเข้าใจความเกี่ยวข้อง ระดับของข้อมูลที่สนับสนุนและ furthers เป้าหมายและวัตถุประสงค์ของผู้ใช้ กระบวนการ และองค์กร