At this level, we refer to data met

At this level, we refer to data metrics (and by implication we mean master data),
but in reality the term data quality is more commonly referred to by users (incorrectly),
since this implies the desired state of the data being measured.
Master data needs to be "fit for purpose" and this means "of the right quality."
But how is this defined exactly? In "Toolkit: Assessing Key Data Quality Dimensions," we explore the different kinds of data quality.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในระดับนี้ เราเรียกข้อมูลตัวชี้วัด (และ โดยปริยาย ว่าหมายถึง ข้อมูลหลัก), แต่ในความเป็นจริง คุณภาพข้อมูลระยะจะมากกว่าปกติเรียกผู้ (ถูก), ตั้งแต่นี้หมายถึงสภาพที่ต้องการข้อมูลที่ถูกวัด ข้อมูลหลักต้องสามารถ "สอดคล้องกับวัตถุประสงค์" และนี้หมายถึง "ของคุณภาพเหมาะสม" แต่วิธีนี้กำหนดไว้ว่า ใน " Toolkit: ประเมินคีย์ข้อมูลคุณภาพมิติ, " เราสำรวจแตกต่างของคุณภาพของข้อมูล

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในระดับนี้เราจะเรียกตัวชี้วัดข้อมูล (โดยปริยายและเราหมายถึงข้อมูลหลัก)
แต่ในความเป็นจริงข้อมูลที่มีคุณภาพเป็นคำเรียกทั่วไปโดยผู้ใช้ (ถูก)
ตั้งแต่นี้หมายถึงรัฐที่ต้องการของข้อมูลที่ถูกวัด.
โท ข้อมูลความต้องการที่จะเป็น "เหมาะสมกับวัตถุประสงค์" และนั่นหมายความว่า "ที่มีคุณภาพถูกต้อง."
แต่นี้เป็นวิธีที่กำหนดไว้ว่า? ใน "Toolkit: การประเมินคุณภาพของข้อมูลที่สำคัญขนาด" เราสำรวจแตกต่างกันของข้อมูลที่มีคุณภาพ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในระดับนี้เราเรียกเมตริกข้อมูล ( และโดยนัยที่เราหมายถึงข้อมูลหลัก )แต่ในความเป็นจริงข้อมูลมีคุณภาพมากขึ้นในระยะที่อ้างถึงโดยทั่วไปโดยผู้ใช้ ( ไม่ถูกต้อง )ตั้งแต่นี้หมายถึงสภาวะที่ต้องการของข้อมูลที่ถูกวัดข้อมูลหลักต้อง " เหมาะสำหรับวัตถุประสงค์ " และนี้หมายความว่า " ของถูกคุณภาพ”แต่วิธีนี้กำหนดไว้ว่า ? " เครื่องมือ : การประเมินมิติคุณภาพคีย์ข้อมูล " เราสำรวจชนิดของข้อมูลที่มีคุณภาพ