ISO TS 8000-81-2021 Data quality — Part 81: Data quality assessment: Profiling

Документ ISO TS 8000-81-2021 посвящён оценке качества данных и предоставляет методологические основы для профилирования данных. Его основное назначение заключается в формировании стандартов, обеспечивающих высокое качество данных, что особенно важно в условиях быстрого увеличения объёмов информации и требовании к её достоверности. Стандарт применяется в различных областях, включая информационные технологии, бизнес-анализ, научные исследования и управление данными.

Ключевые регламентируемые аспекты документа включают методы анализа данных, параметры их оценки, а также требования к процессам обеспечения качества. В частности, документ определяет процедуры, необходимые для проведения профилирования данных и их валидации, что позволяет выявлять и устранять несоответствия, связанные с качеством. Это обеспечивает целостность данных и минимизирует риск ошибок при их использовании.

Среди важных технических деталей стандарта можно отметить условия тестирования данных и классификации, которые позволяют определить соответствие данных установленным критериям качества. Измеряемые величины включают точность, полноту, согласованность и актуальность данных. Эти показатели являются ключевыми для оценки их пригодности для дальнейшего анализа или использования в процессе принятия решений.

Целевая аудитория данного стандарта охватывает широкий круг специалистов, включая производителей программного обеспечения, лаборатории, а также контролирующие органы. Все эти группы интересуются разработкой и внедрением стандартов, способствующих повышению качества обрабатываемых данных и их безопасному использованию. Осведомленность о требованиях стандарта помогает обеспечить соответствие законодательным и отраслевым предписаниям.

Практическое значение стандарта заключается в его способности влиять на безопасность и качество данных, что, в свою очередь, вносит вклад в обеспечивание охраны труда и совместимости систем. Стандарт, предлагая методы и процедуры для оценки данных, позволяет снизить риски, связанные с некачественными данными, что особенно актуально в таких сферах, как медицина, финансирование и управление общественными ресурсами. Также документ может включать изменения в отношении новых требований и методик, что расширяет его применение.