Bons dados têm vários componentes -chave:

1. Precisão: Os dados estão corretos e livres de erros. Isso inclui coisas como erros de digitação, inconsistências e informações desatualizadas. A precisão é crucial para análise confiável e tomada de decisão.

2. Completude: Todos os pontos de dados necessários estão presentes. Os dados ausentes podem levar a análises incompletas ou tendenciosas. Considere se você tiver todos os campos necessários para que seus dados sejam úteis.

3. Consistência: Os dados são formatados e estruturados uniformemente em todo o conjunto de dados. Isso inclui uso consistente de unidades, tipos de dados e convenções de nomeação. Dados inconsistentes dificultam a análise e a comparação.

4. Timeliness: Os dados estão atualizados e atualizados. Dados obsoletos podem ser irrelevantes e levar a conclusões incorretas. A pontualidade apropriada depende do contexto; Dados em tempo real são necessários para alguns aplicativos, enquanto outros podem estar bem com atualizações diárias ou mensais.

5. Relevância: Os dados são pertinentes ao problema ou pergunta que está sendo abordada. A coleta de dados irrelevantes desperdiça recursos e pode confundir a análise.

6. Validade: Os dados medem com precisão o que se destina a medir. Isso se refere ao design dos métodos de coleta de dados e garante que os dados sejam significativos e confiáveis. A validade geralmente envolve o estabelecimento de uma conexão clara entre os dados coletados e o resultado ou objetivo pretendido.

7. Singularidade: Cada ponto de dados é distinto e identificável. Os dados duplicados podem distorcer a análise e dificultar a interpretação com precisão dos resultados.

8. Acessibilidade: Os dados são facilmente acessíveis àqueles que precisam. Isso inclui considerações de armazenamento, recuperação e segurança. Os dados devem ser facilmente compartilhados quando apropriado, com as medidas de segurança adequadas.


Esses componentes estão interconectados. Por exemplo, dados incompletos podem levar a resultados imprecisos, e dados irrelevantes nunca são oportunos, independentemente de quando foram coletados. A luta por bons dados em todos esses aspectos é essencial para uma análise eficaz de dados e a tomada de decisão informada.