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如今，數據在大多數組織中發揮著基礎性的作用。無論是用於制定商業策略還是作為新產品的基礎，公司都無法從低品質的數據中獲取價值。資料可靠性是成功的資料驅動流程不可或缺的一部分。

本文將探討資料可靠性的基礎：關鍵因素、該術語在資料科學中的不同使用方式以及如何避免處理不可靠的資料。

對可靠數據的需求不斷增長
隨著數據變得越來越重要，對高品質、可靠數據的需 台灣數據 求也在增長。資料可靠性是資料完整性的基礎。它努力確保您處理的數據符合特定標準，並旨在簡化和優化數據管理流程，以確保數據值得信賴。

作為一個更通用的數據科學術語，數據可靠性是指一致且可靠的數據。在談論資料可靠性時，專家通常專注於不斷改進組織中與資料相關的流程，以成功管理資料並確保其對使用者的價值。

在統計學中，數據可靠性一詞關注的是數據一致性。當數據可靠時，這意味著如果重複數據收集過程，數據將產生一致的結果。


可靠的數據集
定義可靠數據的關鍵因素
本質上，可靠的數據可以被信任為始終如一地代表它想要捕獲的內容。可靠數據是值得信賴、準確且高度可用的。確保資料可靠性需要複雜的收集方法、驗證和品質保證流程，因為它旨在保護資料生命週期的各個階段。

一些公司甚至有專門的資料可靠性工程師來解決品質和可用性問題，以確保最高層級的資料可靠性。

主要的數據可靠性問題通常在測試期間或利害關係人報告數據可靠性問題時被發現。它們通常由與品質相關的事件引起。然而，數據品質和數據可靠性之間需要有所區別。

品質強調資料的正確性和可用性，而可靠性則更涉及資料是否能夠一致地重現且可靠。不過，有些資料品質維度與資料可靠性密不可分。