ডেটা কোয়ালিটি (DQ) ডেটা ম্যানেজমেন্টের অখণ্ডতার জন্য ডেটা ইস্যুগুলি আচ্ছাদিত করে প্রয়োজনীয় একটি বিশেষ এলাকা। বর্তমান ডেটা ম্যানেজমেন্ট অপারেশনগুলি দ্বারা অনির্বাচিত ব্যতিক্রমগুলি খুঁজে পেতে ডেটা পর্যবেক্ষণ করে ডেটা গভর্নেন্সকে সহায়তা করে এমন একটি কী ক্রিয়াকলাপগুলির মধ্যে এটি একটি। ডেটা কোয়ালিটি চেকগুলি তার প্রতিকার পদক্ষেপগুলিতে পূর্ণ নিয়ন্ত্রণ করার জন্য গুণমান পর্যায়ে সংজ্ঞায়িত করা যেতে পারে। 

একটি প্রতিষ্ঠান তার DQ সুযোগ সচেতন না হলে DQ চেক এবং ব্যবসা নিয়ম সহজেই ওভারল্যাপ করতে পারে। ওভারল্যাপ এড়াতে ব্যবসায়িক দলগুলি পুঙ্খানুপুঙ্খভাবে DQ সুযোগ বুঝতে হবে। ব্যবসায়ের যুক্তি একই কার্যকারিতা কভার করে এবং DQ হিসাবে একই উদ্দেশ্য পূরণ করে ডেটা মানের চেক অকার্যকর হয় । একটি প্রতিষ্ঠানের DQ সুযোগটি DQ কৌশল এবং ভালভাবে প্রয়োগ করা উচিত। অতীতের ব্যতিক্রমগুলির পুনরাবৃত্তি ঘটনার পরে কিছু ডেটা মানের চেক ব্যবসার নিয়মগুলিতে অনুবাদ করা যেতে পারে। 

নিচে তথ্য প্রবাহের কয়েকটি ক্ষেত্র রয়েছে যা বার্ষিক DQ চেকগুলির প্রয়োজন হতে পারে:

সমস্ত তথ্য উপর সম্পূর্ণতা এবং নির্ভুলতা DQ চেক প্রতিটি উত্স সিস্টেম থেকে প্রতিটি বাধ্যতামূলক গুণাবলী জন্য এন্ট্রি পয়েন্টে সঞ্চালিত হতে পারে। লেনদেনের প্রাথমিক সৃষ্টি হওয়ার পরে কিছু বৈশিষ্ট্য মান তৈরি করা হয়; এই ক্ষেত্রে, এই চেকগুলি পরিচালনা করা চতুর হয়ে ওঠে এবং সেই বৈশিষ্ট্যটির উত্স সংজ্ঞায়িত ইভেন্টের পরে অবিলম্বে সম্পন্ন করা উচিত এবং লেনদেনের অন্যান্য মূল বৈশিষ্ট্য শর্ত পূরণ করা হয়।

উল্লেখ বৈশিষ্ট্যাবলী থাকার সমস্ত ডেটা "রেফারেন্স তথ্য" সংগঠনে মাধ্যমে নতুন বা বিরোধী মান আবিষ্কার রেফারেন্স ডাটা ভাল সংজ্ঞায়িত বৈধ মান সেট বিরুদ্ধে যাচাই করা যেতে পারে বৈধতা DQ চেক। ফলাফলগুলি "মাস্টার ডেটা ম্যানেজমেন্ট (MDM) এর" অধীনে পরিচালিত "রেফারেন্স ডেটা" আপডেট করতে ব্যবহার করা যেতে পারে ।

"তৃতীয় পক্ষের পক্ষ" থেকে সংস্থার অভ্যন্তরীণ দলগুলিতে সোর্স করা সমস্ত তথ্য তৃতীয় পক্ষের ডেটার বিরুদ্ধে সঠিকতা (DQ) চেক করতে পারে । এই ডেটা যাচাই ফলাফলগুলি যখন ডেটা এন্ট্রি পয়েন্টের পরে একাধিক হপ তৈরি করে এমন ডেটা প্রশাসিত হয় তখন মূল্যবান তবে এটির তথ্য অনুমোদিত হওয়ার আগে বা এন্টারপ্রাইজ বুদ্ধিমত্তাটির জন্য সংরক্ষিত হয়।

"মাস্টার ডেটা" উল্লেখ করে এমন সমস্ত ডেটা কলাম তার সামঞ্জস্য চেকের জন্য যাচাই করা যেতে পারে । এন্ট্রি পয়েন্টে ডেটাতে পরিচালিত একটি DQ চেক এমডিএম প্রক্রিয়ার জন্য নতুন তথ্য আবিষ্কার করে, তবে এন্ট্রি পয়েন্টের পরে প্রশাসিত একটি DQ চেক সংহততার ব্যর্থতা (ব্যতিক্রম নয়) আবিষ্কার করে।

ডেটা রূপান্তরিত হওয়ার সাথে সাথে, একাধিক টাইমস্ট্যাম্প এবং সেই টাইমস্ট্যাম্পগুলির অবস্থানগুলি ধরা হয় এবং এটি একটি নির্ধারিত SLA (পরিষেবা স্তরের চুক্তি) এর বিরুদ্ধে তার মান, ক্ষয়, কার্যক্ষম তাত্পর্য যাচাই করতে একে অপরকে এবং তার পথের সাথে তুলনা করা যেতে পারে। এই সময়কাল DQ চেক ডেটা মান ক্ষয় হার হ্রাস এবং তথ্য আন্দোলনের সময়রেখার নীতিগুলি সর্বোত্তম করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।

একটি প্রতিষ্ঠানের জটিল লজিকটি সাধারণত একাধিক প্রসেস জুড়ে সহজ লজিকের মধ্যে ভাগ করা হয়। যুক্তিবাদিতাDQ যেমন জটিল লিকিকের উপর একটি লজিক্যাল ফলাফলের উপর নির্ভর করে মূল্যের নির্দিষ্ট পরিসর বা স্থিতিশীল আন্তঃসংযোগগুলির (সমষ্টিগত ব্যবসায়িক নিয়ম) জটিল বা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ ব্যবসায়িক প্রক্রিয়া এবং তথ্য বহির্ভূতদের আবিষ্কার করতে যাচাই করা যেতে পারে, এটি BAU (স্বাভাবিক হিসাবে ব্যবসা) প্রত্যাশা, এবং অবশেষে তথ্য সমস্যা ফলে সম্ভাব্য ব্যতিক্রম প্রদান করতে পারে। এই চেকটি একটি সাধারণ জেনেরিক একগ্রিগেশন রুল হতে পারে যা তথ্যটির বৃহৎ অংশ দ্বারা আবদ্ধ হয় অথবা প্রতিষ্ঠানের মূল ব্যবসায় সম্পর্কিত একটি লেনদেনের গুণাবলীর একটি জটিল যুক্তি হতে পারে। এই ডিকিউ পরীক্ষা ব্যবসা জ্ঞান এবং acumen উচ্চ ডিগ্রী প্রয়োজন। যুক্তিযুক্ত সমস্যাগুলির আবিষ্কারগুলি ব্যবসা বা ডেটা গভর্নেন্স বা উভয় দ্বারা নীতি এবং কৌশল পরিবর্তনের জন্য সহায়তা করতে পারে।

কনফার্মিটি চেক এবং অখণ্ডতা চেকগুলি সমস্ত ব্যবসায়িক চাহিদাগুলিতে আচ্ছাদিত নয়, এটি কঠোরভাবে ডাটাবেস আর্কিটেকচারের বিবেচনার অধীনে।

ডেটা চলাচলের অনেক জায়গা রয়েছে যেখানে ডিকিউ চেকগুলি প্রয়োজন হতে পারে না। উদাহরণস্বরূপ, ডকুমেন্ট থেকে ডেটা সোর্স করা তথ্যের জন্য নোট-কলামগুলির সম্পূর্ণতা এবং নির্ভুলতার জন্য নির্ভুলতা যাচাই করা হয়। অনুরূপভাবে, ডেটা সমান উত্স জুড়ে ডেটা সেলাই করা সময় সময় সাপেক্ষে তার সঠিকতার জন্য যাচাই করা উচিত। যাইহোক, এটি একটি ব্যবসায়িক নিয়ম এবং DQ সুযোগ থাকা উচিত নয়। 

দুঃখজনকভাবে, একটি সফটওয়্যার ডেভেলপমেন্ট দৃষ্টিকোণ থেকে, DQ প্রায়ই একটি কার্যকারিতা হিসাবে দেখা হয়। এবং যেমন, কী ডেটা কোয়ালিটি চেক / প্রসেসগুলি চূড়ান্ত সফটওয়্যার সমাধানগুলিতে ফ্যাক্টরি হয় না। হেলথকেয়ারের মধ্যে, পরিধানযোগ্য প্রযুক্তি বা শারীরিক এলাকা নেটওয়ার্কগুলি , প্রচুর পরিমাণে ডেটা তৈরি করে। ডেটা মানের অত্যন্ত উচ্চ এবং নিশ্চিতভাবে অবমূল্যায়ন নিশ্চিত করার জন্য প্রয়োজনীয় স্তর স্তর। এই বিশাল সংখ্যক জন্য সত্য mHealth অ্যাপ্লিকেশান, EHRs এবং অন্যান্য স্বাস্থ্য সম্পর্কিত সফ্টওয়্যার সমাধান। যাইহোক, কিছু ওপেন সোর্স সরঞ্জাম ডেটা মানের পরীক্ষা করে থাকে। এর প্রাথমিক কারণ, জড়িত অতিরিক্ত খরচ থেকে উৎপাদিত সফ্টওয়্যার আর্কিটেকচারের মধ্যে উচ্চমানের কঠোরতা যোগ করা হয়।

ডেটা মান নিয়ন্ত্রণ
পেশাগত সমিতি
তথ্যের সর্বোত্তম ব্যবহার
উন্মুক্ত উপাত্ত গুণ