Reliability
Reliability Good-quality data builds trust, and reliability will help ensure you can trust your data and build confidence across your organization. For data quality, reliability means that a piece of information doesn’t contradict the same or another piece of information existing in a different source or system.
Imagine you’re tracking a customer’s birthdate in two unconnected databases. In one system, your customer’s birthday is listed as 12/9/1982, while in the other, it says 12/9/83. These contradictory values for the same data point render your data unreliable.
If your data contradicts its own past or another source’s data, it can signify inaccuracy and hurt your business’s ability to trust and use the collected information.
Meaning by ChatGPT
ความน่าเชื่อถือ (Reliability) ข้อมูลคุณภาพสูงจะสร้างความไว้วางใจ และความน่าเชื่อถือจะช่วยให้คุณมั่นใจในข้อมูลของคุณ พร้อมทั้งเสริมสร้างความเชื่อมั่นทั่วทั้งองค์กร สำหรับคุณภาพข้อมูลแล้ว “ความน่าเชื่อถือ” หมายถึง ข้อมูลหนึ่งชิ้นต้องไม่ขัดแย้งกับข้อมูลเดียวกันหรือข้อมูลอื่นที่อยู่ในแหล่งหรือระบบที่แตกต่างกัน ลองนึกภาพว่าคุณกำลังติดตามวันเกิดของลูกค้าในฐานข้อมูลสองแห่งที่ไม่เชื่อมต่อกัน ในระบบหนึ่ง วันเกิดของลูกค้าระบุเป็น 12/9/1982 ในขณะที่อีกระบบหนึ่งระบุเป็น 12/9/83 ค่าที่ขัดแย้งกันสำหรับข้อมูลเดียวกันนี้ทำให้ข้อมูลของคุณ “ไม่น่าเชื่อถือ” หากข้อมูลของคุณขัดแย้งกับข้อมูลเดิมของตนเองหรือขัดแย้งกับข้อมูลจากแหล่งอื่น นี่อาจเป็นสัญญาณบ่งบอกถึง “ความไม่ถูกต้อง” และอาจส่งผลเสียต่อความสามารถของธุรกิจในการเชื่อถือและใช้งานข้อมูลที่รวบรวมมาอย่างมีประสิทธิภาพ
Meaning by Gemini
คำว่า “Reliability” ในบริบทของข้อมูลคุณภาพหมายถึง ความน่าเชื่อถือหรือความสอดคล้องของข้อมูล โดยข้อมูลที่น่าเชื่อถือจะต้องไม่ขัดแย้งกับข้อมูลอื่นๆ ที่เกี่ยวข้อง ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลภายในระบบเดียวกันหรือข้อมูลจากแหล่งข้อมูลอื่นๆ ตัวอย่างเช่น หากคุณติดตามวันเกิดของลูกค้าในสองฐานข้อมูลที่แยกจากกัน และพบว่าในฐานข้อมูลหนึ่ง วันเกิดของลูกค้าคือ 12/9/1982 แต่ในอีกฐานข้อมูลหนึ่งคือ 12/9/1983 ข้อมูลเหล่านี้ถือว่าไม่น่าเชื่อถือ เนื่องจากเกิดความขัดแย้งกัน หากข้อมูลขัดแย้งกับข้อมูลในอดีตของตัวเองหรือข้อมูลจากแหล่งอื่น อาจบ่งบอกถึงความไม่ถูกต้องและส่งผลเสียต่อความสามารถในการวางใจและใช้งานข้อมูลของธุรกิจ
My Summary
ข้อมูลต้องไม่ขัดแย้งกับข้อมูลเดิมหรือข้อมูลจากแหล่งอื่น หากข้อมูลมีความขัดแย้ง เช่น วันเกิดลูกค้าในสองระบบต่างกัน ข้อมูลนั้นจะถือว่า ไม่น่าเชื่อถือ ซึ่งอาจส่งผลให้ธุรกิจไม่สามารถใช้งานข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ
Sample
ระบบ A : ข้อมูลของลูกค้าระบุว่า โทรศัพท์ : 098-1234567
ระบบ B : ข้อมูลของลูกค้าระบุว่า โทรศัพท์ : 098-1234568
ปัญหา คือ ข้อมูลหมายเลขโทรศัพท์ที่ไม่เหมือนกันระหว่างสองระบบซึ่งทำให้ข้อมูลไม่น่าเชื่อถือ
ผลกระทบ คือ อาจทำให้บริษัทไม่สามารถติดต่อกับลูกค้าได้หากใช้หมายเลขโทรศัพท์ที่ผิด
SRC : https://www.validity.com/data-quality/