Chất lượng dữ liệu: Góc nhìn toàn cầu về Khung xác thực

Trong thế giới do dữ liệu thúc đẩy ngày nay, chất lượng của dữ liệu là tối quan trọng. Các tổ chức trên toàn cầu dựa vào dữ liệu để đưa ra các quyết định quan trọng, tối ưu hóa quy trình và giành lợi thế cạnh tranh. Tuy nhiên, nếu dữ liệu không chính xác, không đầy đủ, không nhất quán hoặc không kịp thời, nó có thể dẫn đến những hiểu biết sai lệch, quyết định tồi và những tổn thất tài chính đáng kể. Đây là nơi các khung xác thực chất lượng dữ liệu phát huy tác dụng. Bài đăng trên blog này cung cấp tổng quan toàn diện về các khung xác thực chất lượng dữ liệu, tầm quan trọng, chiến lược triển khai và các phương pháp hay nhất toàn cầu.

Khung xác thực chất lượng dữ liệu là gì?

Khung xác thực chất lượng dữ liệu là một phương pháp có cấu trúc để đảm bảo rằng dữ liệu đáp ứng các tiêu chuẩn chất lượng được xác định trước. Nó bao gồm một tập hợp các quy trình, quy tắc và công cụ được sử dụng để xác định, đánh giá và sửa các vấn đề về chất lượng dữ liệu. Khung này thường bao gồm các thành phần sau:

Kích thước chất lượng dữ liệu: Chúng xác định các đặc điểm chính của chất lượng dữ liệu, chẳng hạn như độ chính xác, tính đầy đủ, tính nhất quán, tính kịp thời và tính duy nhất.
Quy tắc chất lượng dữ liệu: Đây là các quy tắc cụ thể xác định các giá trị hoặc định dạng có thể chấp nhận được cho các phần tử dữ liệu. Ví dụ: một quy tắc có thể chỉ định rằng số điện thoại phải ở một định dạng cụ thể hoặc tuổi của khách hàng phải nằm trong một phạm vi hợp lý.
Số liệu chất lượng dữ liệu: Đây là các thước đo định lượng được sử dụng để theo dõi và giám sát chất lượng dữ liệu theo thời gian. Ví dụ: tỷ lệ phần trăm bản ghi bị thiếu giá trị hoặc tỷ lệ phần trăm bản ghi không đáp ứng một quy tắc chất lượng dữ liệu cụ thể.
Lập hồ sơ dữ liệu: Đây là quá trình kiểm tra dữ liệu để hiểu cấu trúc, nội dung và chất lượng của nó. Nó giúp xác định các vấn đề về chất lượng dữ liệu và xác định các quy tắc chất lượng dữ liệu phù hợp.
Làm sạch dữ liệu: Đây là quá trình sửa hoặc xóa dữ liệu không chính xác, không đầy đủ hoặc không nhất quán.
Giám sát dữ liệu: Điều này liên quan đến việc liên tục theo dõi các số liệu chất lượng dữ liệu để xác định và giải quyết kịp thời các vấn đề về chất lượng dữ liệu.

Tại sao Khung xác thực chất lượng dữ liệu lại quan trọng?

Khung xác thực chất lượng dữ liệu là điều cần thiết cho các tổ chức thuộc mọi quy mô và trong mọi ngành. Chúng cung cấp một số lợi ích chính:

Cải thiện việc ra quyết định: Dữ liệu chất lượng cao dẫn đến những hiểu biết chính xác hơn và các quyết định sáng suốt hơn.
Giảm chi phí: Chất lượng dữ liệu kém có thể dẫn đến những lỗi tốn kém, làm lại và bỏ lỡ các cơ hội. Một khung xác thực chất lượng dữ liệu giúp ngăn chặn những vấn đề này.
Tăng hiệu quả: Dữ liệu sạch và nhất quán hợp lý hóa quy trình và cải thiện hiệu quả.
Nâng cao sự hài lòng của khách hàng: Dữ liệu khách hàng chính xác và đầy đủ cho phép các tổ chức cung cấp dịch vụ khách hàng tốt hơn và cá nhân hóa trải nghiệm.
Tuân thủ các quy định: Nhiều ngành phải tuân theo các quy định về chất lượng dữ liệu. Một khung xác thực chất lượng dữ liệu giúp các tổ chức tuân thủ các quy định này và tránh bị phạt. Ví dụ: GDPR (Quy định bảo vệ dữ liệu chung) ở Châu Âu nhấn mạnh độ chính xác của dữ liệu và quyền sửa đổi.
Cải thiện việc di chuyển và tích hợp dữ liệu: Khi di chuyển hoặc tích hợp dữ liệu từ các nguồn khác nhau, một khung xác thực đảm bảo tính nhất quán và độ chính xác của dữ liệu.
Quản trị dữ liệu tốt hơn: Khung xác thực tạo thành một phần cốt lõi của chiến lược quản trị dữ liệu rộng hơn, đảm bảo dữ liệu được quản lý như một tài sản chiến lược.

Kích thước chất lượng dữ liệu chính

Hiểu rõ các khía cạnh khác nhau của chất lượng dữ liệu là rất quan trọng để xây dựng một khung xác thực hiệu quả. Dưới đây là một số khía cạnh quan trọng nhất:

Độ chính xác: Mức độ mà dữ liệu là chính xác và phản ánh thực tế. Ví dụ: địa chỉ của khách hàng là chính xác nếu nó khớp với nơi cư trú thực tế của họ.
Tính đầy đủ: Mức độ mà tất cả dữ liệu cần thiết đều có mặt. Ví dụ: một bản ghi khách hàng là đầy đủ nếu nó bao gồm tên, địa chỉ và số điện thoại của họ.
Tính nhất quán: Mức độ mà dữ liệu nhất quán trên các hệ thống và cơ sở dữ liệu khác nhau. Ví dụ: tên và địa chỉ của khách hàng phải giống nhau trong tất cả các hệ thống.
Tính kịp thời: Mức độ mà dữ liệu có sẵn khi cần thiết. Ví dụ: dữ liệu bán hàng phải có sẵn một cách kịp thời để báo cáo và phân tích.
Tính duy nhất: Mức độ mà dữ liệu không có bản sao. Ví dụ: một khách hàng chỉ nên có một bản ghi trong cơ sở dữ liệu khách hàng.
Tính hợp lệ: Mức độ mà dữ liệu tuân theo các định dạng và ràng buộc đã xác định. Ví dụ: một trường ngày phải chứa một ngày hợp lệ.
Tính hợp lý: Mức độ mà dữ liệu có vẻ hợp lý và nằm trong phạm vi chấp nhận được. Ví dụ: tuổi của khách hàng phải là một con số hợp lý.

Triển khai Khung xác thực chất lượng dữ liệu: Hướng dẫn từng bước

Việc triển khai khung xác thực chất lượng dữ liệu bao gồm một số bước chính:

1. Xác định các mục tiêu và mục tiêu chất lượng dữ liệu

Bước đầu tiên là xác định rõ các mục tiêu và mục tiêu chất lượng dữ liệu. Bạn muốn đạt được điều gì với khung xác thực chất lượng dữ liệu của mình? Các vấn đề cụ thể về chất lượng dữ liệu bạn cần giải quyết là gì? Các mục tiêu và mục tiêu này phải phù hợp với các mục tiêu kinh doanh tổng thể của bạn. Ví dụ: nếu mục tiêu của bạn là cải thiện sự hài lòng của khách hàng, bạn có thể tập trung vào việc đảm bảo độ chính xác và tính đầy đủ của dữ liệu khách hàng.

2. Xác định các phần tử dữ liệu quan trọng

Không phải tất cả các phần tử dữ liệu đều được tạo ra như nhau. Xác định các phần tử dữ liệu quan trọng nhất đối với hoạt động kinh doanh và việc ra quyết định của bạn. Tập trung những nỗ lực ban đầu của bạn vào các phần tử dữ liệu quan trọng này. Ví dụ: nếu bạn là một công ty thương mại điện tử, các phần tử dữ liệu quan trọng có thể bao gồm tên khách hàng, địa chỉ, thông tin thanh toán và chi tiết đơn hàng.

3. Lập hồ sơ dữ liệu của bạn

Lập hồ sơ dữ liệu là quá trình kiểm tra dữ liệu của bạn để hiểu cấu trúc, nội dung và chất lượng của nó. Điều này bao gồm việc phân tích các kiểu dữ liệu, phạm vi dữ liệu, mẫu dữ liệu và mối quan hệ dữ liệu. Lập hồ sơ dữ liệu giúp bạn xác định các vấn đề về chất lượng dữ liệu và xác định các quy tắc chất lượng dữ liệu phù hợp. Một số công cụ có thể hỗ trợ lập hồ sơ dữ liệu, bao gồm các công cụ nguồn mở như OpenRefine và các công cụ thương mại như Informatica Data Quality và Talend Data Quality.

4. Xác định các quy tắc chất lượng dữ liệu

Dựa trên kết quả lập hồ sơ dữ liệu của bạn, hãy xác định các quy tắc chất lượng dữ liệu cụ thể cho từng phần tử dữ liệu quan trọng. Các quy tắc này phải xác định các giá trị hoặc định dạng có thể chấp nhận được cho phần tử dữ liệu. Ví dụ:

Quy tắc độ chính xác: Xác minh dữ liệu so với các nguồn bên ngoài hoặc dữ liệu tham chiếu. Ví dụ: xác thực địa chỉ so với cơ sở dữ liệu địa chỉ bưu điện.
Quy tắc đầy đủ: Đảm bảo rằng các trường bắt buộc không để trống.
Quy tắc nhất quán: Xác minh rằng dữ liệu nhất quán trên các hệ thống khác nhau.
Quy tắc kịp thời: Đảm bảo rằng dữ liệu được cập nhật trong một khung thời gian đã xác định.
Quy tắc duy nhất: Xác định và loại bỏ các bản ghi trùng lặp.
Quy tắc hợp lệ: Kiểm tra xem dữ liệu có tuân theo các kiểu và định dạng dữ liệu đã xác định hay không (ví dụ: định dạng ngày, định dạng email).
Quy tắc hợp lý: Đảm bảo rằng dữ liệu nằm trong một phạm vi chấp nhận được (ví dụ: tuổi từ 0 đến 120).

5. Triển khai các quy trình xác thực dữ liệu

Triển khai các quy trình xác thực dữ liệu để tự động kiểm tra dữ liệu theo các quy tắc chất lượng dữ liệu đã xác định. Điều này có thể được thực hiện bằng nhiều công cụ và kỹ thuật khác nhau, bao gồm:

Công cụ ETL (Trích xuất, Chuyển đổi, Tải): Nhiều công cụ ETL có khả năng xác thực chất lượng dữ liệu tích hợp sẵn.
Phần mềm chất lượng dữ liệu: Phần mềm chất lượng dữ liệu chuyên dụng cung cấp một bộ tính năng toàn diện để lập hồ sơ dữ liệu, xác thực dữ liệu, làm sạch dữ liệu và giám sát dữ liệu.
Các tập lệnh tùy chỉnh: Bạn có thể viết các tập lệnh tùy chỉnh để thực hiện xác thực dữ liệu bằng các ngôn ngữ như Python, SQL hoặc Java.

6. Làm sạch và sửa dữ liệu

Khi dữ liệu không đáp ứng quy tắc chất lượng dữ liệu, cần phải làm sạch và sửa. Điều này có thể liên quan đến:

Sửa lỗi: Sửa dữ liệu không chính xác theo cách thủ công hoặc tự động.
Điền vào các giá trị bị thiếu: Nhập các giá trị bị thiếu dựa trên dữ liệu khác.
Xóa các bản ghi trùng lặp: Loại bỏ các bản ghi trùng lặp.
Chuẩn hóa dữ liệu: Chuẩn hóa các định dạng và giá trị dữ liệu. Ví dụ: chuẩn hóa các định dạng địa chỉ.

7. Giám sát chất lượng dữ liệu

Giám sát chất lượng dữ liệu là một quá trình liên tục theo dõi và đo lường các số liệu chất lượng dữ liệu. Điều này giúp bạn xác định và giải quyết kịp thời các vấn đề về chất lượng dữ liệu và ngăn chúng tái diễn. Các hoạt động chính bao gồm:

Xác định số liệu chất lượng dữ liệu: Xác định các số liệu để theo dõi các khía cạnh chất lượng dữ liệu chính, chẳng hạn như tỷ lệ chính xác, tỷ lệ đầy đủ và tỷ lệ nhất quán.
Thiết lập ngưỡng: Đặt ngưỡng chấp nhận được cho từng số liệu.
Giám sát số liệu: Liên tục theo dõi các số liệu chất lượng dữ liệu và xác định bất kỳ sai lệch nào so với ngưỡng.
Báo cáo và phân tích: Tạo báo cáo và phân tích xu hướng chất lượng dữ liệu để xác định các lĩnh vực cần cải thiện.

8. Cải thiện liên tục

Chất lượng dữ liệu không phải là một dự án một lần. Nó là một quá trình cải tiến liên tục. Thường xuyên xem xét các mục tiêu, quy tắc và quy trình chất lượng dữ liệu của bạn và thực hiện các điều chỉnh khi cần thiết. Luôn cập nhật các phương pháp hay nhất và công nghệ mới nhất về chất lượng dữ liệu.

Công cụ và công nghệ chất lượng dữ liệu

Một số công cụ và công nghệ có thể giúp bạn triển khai khung xác thực chất lượng dữ liệu:

Công cụ lập hồ sơ dữ liệu: Các công cụ này giúp bạn phân tích cấu trúc, nội dung và chất lượng của dữ liệu. Ví dụ bao gồm: OpenRefine, Trifacta Wrangler và Informatica Data Profiling.
Phần mềm chất lượng dữ liệu: Các công cụ này cung cấp một bộ tính năng toàn diện để lập hồ sơ dữ liệu, xác thực dữ liệu, làm sạch dữ liệu và giám sát dữ liệu. Ví dụ bao gồm: Informatica Data Quality, Talend Data Quality và SAS Data Quality.
Công cụ ETL: Nhiều công cụ ETL có khả năng xác thực chất lượng dữ liệu tích hợp sẵn. Ví dụ bao gồm: Informatica PowerCenter, Talend Data Integration và Apache NiFi.
Nền tảng quản trị dữ liệu: Các nền tảng này giúp bạn quản lý và quản trị tài sản dữ liệu của mình, bao gồm cả chất lượng dữ liệu. Ví dụ bao gồm: Collibra Data Governance, Alation Data Catalog và Atlan.
Dịch vụ chất lượng dữ liệu dựa trên đám mây: Nhiều nhà cung cấp đám mây cung cấp các dịch vụ chất lượng dữ liệu như một phần của nền tảng quản lý dữ liệu của họ. Ví dụ bao gồm: AWS Glue Data Quality, Google Cloud Data Fusion và Azure Data Quality Services.

Các phương pháp hay nhất toàn cầu cho Khung xác thực chất lượng dữ liệu

Dưới đây là một số phương pháp hay nhất toàn cầu để triển khai các khung xác thực chất lượng dữ liệu:

Tài trợ điều hành: Đảm bảo tài trợ điều hành cho sáng kiến chất lượng dữ liệu của bạn để đảm bảo rằng nó nhận được các nguồn lực và sự hỗ trợ cần thiết.
Sự hợp tác đa chức năng: Thu hút các bên liên quan từ tất cả các phòng ban có liên quan, bao gồm CNTT, kinh doanh và tuân thủ.
Khung quản trị dữ liệu: Căn chỉnh khung xác thực chất lượng dữ liệu của bạn với khung quản trị dữ liệu tổng thể của bạn.
Văn hóa chất lượng dữ liệu: Thúc đẩy văn hóa chất lượng dữ liệu trong tổ chức của bạn. Nhấn mạnh tầm quan trọng của chất lượng dữ liệu và cung cấp đào tạo cho nhân viên.
Xác thực tự động: Tự động hóa các quy trình xác thực dữ liệu nhiều nhất có thể để giảm nỗ lực thủ công và đảm bảo tính nhất quán.
Số liệu chất lượng dữ liệu: Theo dõi và giám sát các số liệu chất lượng dữ liệu để đo lường tiến độ và xác định các lĩnh vực cần cải thiện.
Cải tiến liên tục: Liên tục xem xét và cải thiện khung xác thực chất lượng dữ liệu của bạn dựa trên phản hồi và kết quả.
Quốc tế hóa và bản địa hóa: Xem xét các yêu cầu chất lượng dữ liệu cụ thể của các khu vực và quốc gia khác nhau. Ví dụ: các quy tắc xác thực địa chỉ có thể khác nhau tùy theo quốc gia. Đảm bảo khung có thể xử lý dữ liệu đa ngôn ngữ và các bộ ký tự khác nhau.
Quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu: Đảm bảo rằng các quy trình chất lượng dữ liệu tuân thủ các quy định về quyền riêng tư dữ liệu như GDPR, CCPA (Đạo luật bảo mật người tiêu dùng California) và các luật có liên quan khác. Thực hiện các biện pháp bảo mật để bảo vệ dữ liệu nhạy cảm trong quá trình xác thực và làm sạch chất lượng dữ liệu.
Quản lý siêu dữ liệu: Duy trì siêu dữ liệu toàn diện về tài sản dữ liệu của bạn, bao gồm các quy tắc chất lượng dữ liệu, dòng dữ liệu và định nghĩa dữ liệu. Điều này giúp đảm bảo tính nhất quán và khả năng truy xuất nguồn gốc của dữ liệu.

Ví dụ trong thế giới thực

Dưới đây là một số ví dụ về cách các tổ chức trên khắp thế giới đang sử dụng các khung xác thực chất lượng dữ liệu để cải thiện chất lượng dữ liệu của họ:

Dịch vụ tài chính: Các ngân hàng và tổ chức tài chính sử dụng các khung xác thực chất lượng dữ liệu để đảm bảo độ chính xác và tính đầy đủ của dữ liệu khách hàng, dữ liệu giao dịch và dữ liệu báo cáo quy định. Ví dụ: họ có thể sử dụng các quy tắc xác thực để xác minh rằng tên và địa chỉ của khách hàng là chính xác và các giao dịch tuân thủ các quy định chống rửa tiền (AML).
Chăm sóc sức khỏe: Các tổ chức chăm sóc sức khỏe sử dụng các khung xác thực chất lượng dữ liệu để đảm bảo độ chính xác và tính đầy đủ của dữ liệu bệnh nhân, hồ sơ y tế và dữ liệu khiếu nại. Điều này giúp cải thiện việc chăm sóc bệnh nhân, giảm thiểu sai sót và tuân thủ các quy định chăm sóc sức khỏe như HIPAA (Đạo luật về trách nhiệm giải trình và bảo hiểm y tế) tại Hoa Kỳ.
Bán lẻ: Các công ty bán lẻ sử dụng các khung xác thực chất lượng dữ liệu để đảm bảo độ chính xác và tính đầy đủ của dữ liệu khách hàng, dữ liệu sản phẩm và dữ liệu bán hàng. Điều này giúp cải thiện sự hài lòng của khách hàng, tối ưu hóa việc quản lý hàng tồn kho và tăng doanh số bán hàng. Ví dụ: việc xác thực địa chỉ của khách hàng đảm bảo việc vận chuyển chính xác, trong khi dữ liệu sản phẩm hợp lệ hỗ trợ tìm kiếm và đề xuất trực tuyến.
Sản xuất: Các công ty sản xuất sử dụng các khung xác thực chất lượng dữ liệu để đảm bảo độ chính xác và tính đầy đủ của dữ liệu sản xuất, dữ liệu hàng tồn kho và dữ liệu chuỗi cung ứng. Điều này giúp cải thiện hiệu quả, giảm chi phí và tối ưu hóa quản lý chuỗi cung ứng.
Chính phủ: Các cơ quan chính phủ sử dụng các khung xác thực chất lượng dữ liệu để đảm bảo độ chính xác và tính đầy đủ của dữ liệu công dân, dữ liệu điều tra dân số và dữ liệu hồ sơ công khai. Điều này giúp cải thiện các dịch vụ của chính phủ, giảm gian lận và đảm bảo trách nhiệm giải trình.
Thương mại điện tử: Các nền tảng thương mại điện tử trên toàn cầu sử dụng các khung xác thực cho mô tả sản phẩm, giá cả và thông tin đơn hàng của khách hàng. Điều này dẫn đến ít lỗi đặt hàng hơn, cải thiện trải nghiệm của khách hàng và tăng cường sự tin tưởng vào nền tảng.

Thách thức và cân nhắc

Việc triển khai khung xác thực chất lượng dữ liệu có thể đặt ra một số thách thức:

Độ phức tạp của dữ liệu: Dữ liệu có thể phức tạp và đến từ nhiều nguồn khác nhau, khiến việc xác định và triển khai các quy tắc chất lượng dữ liệu trở nên khó khăn.
Hệ thống cũ: Việc tích hợp dữ liệu từ các hệ thống cũ có thể khó khăn do công nghệ và định dạng dữ liệu lỗi thời.
Kho dữ liệu của tổ chức: Dữ liệu có thể bị cô lập trên các phòng ban khác nhau, khiến việc đạt được tính nhất quán của dữ liệu trở nên khó khăn.
Thiếu tài nguyên: Việc triển khai khung xác thực chất lượng dữ liệu đòi hỏi các nguồn lực chuyên dụng, bao gồm nhân sự, công cụ và ngân sách.
Kháng cự thay đổi: Nhân viên có thể chống lại những thay đổi đối với các quy trình và quy trình làm việc của dữ liệu.
Biến thể dữ liệu toàn cầu: Việc xử lý dữ liệu từ các quốc gia khác nhau sẽ tạo ra những phức tạp do các định dạng địa chỉ, ký hiệu tiền tệ và yêu cầu ngôn ngữ khác nhau.

Để vượt qua những thách thức này, điều quan trọng là:

Bắt đầu từ quy mô nhỏ: Bắt đầu với một dự án thí điểm tập trung vào một khu vực hoặc tập dữ liệu cụ thể.
Ưu tiên chất lượng dữ liệu: Đặt chất lượng dữ liệu làm ưu tiên và đảm bảo sự tài trợ của giám đốc điều hành.
Giao tiếp hiệu quả: Truyền đạt những lợi ích của chất lượng dữ liệu cho các bên liên quan và giải quyết những lo ngại của họ.
Cung cấp đào tạo: Cung cấp đào tạo cho nhân viên về các phương pháp và công cụ hay nhất về chất lượng dữ liệu.
Áp dụng Khung quản trị dữ liệu: Triển khai khung quản trị dữ liệu để quản lý chất lượng dữ liệu và đảm bảo trách nhiệm giải trình.
Chọn đúng công cụ: Chọn các công cụ chất lượng dữ liệu phù hợp với nhu cầu và ngân sách của bạn.

Tương lai của Khung xác thực chất lượng dữ liệu

Lĩnh vực chất lượng dữ liệu liên tục phát triển, với các công nghệ và phương pháp mới liên tục xuất hiện. Một số xu hướng chính cần theo dõi bao gồm:

AI và Máy học: AI và máy học đang được sử dụng để tự động hóa các tác vụ chất lượng dữ liệu, chẳng hạn như lập hồ sơ dữ liệu, làm sạch dữ liệu và giám sát dữ liệu.
Chất lượng dữ liệu dựa trên đám mây: Các dịch vụ chất lượng dữ liệu dựa trên đám mây ngày càng trở nên phổ biến do khả năng mở rộng, tính linh hoạt và tính hiệu quả về chi phí của chúng.
Chất lượng dữ liệu thời gian thực: Giám sát chất lượng dữ liệu theo thời gian thực ngày càng trở nên quan trọng khi các tổ chức cần đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu theo từng phút.
Chất lượng dữ liệu dưới dạng dịch vụ (DQaaS): DQaaS cung cấp các giải pháp chất lượng dữ liệu trên cơ sở đăng ký, giúp các tổ chức dễ dàng truy cập và sử dụng các công cụ và dịch vụ chất lượng dữ liệu hơn.
Tập trung vào khả năng quan sát dữ liệu: Nhấn mạnh hơn vào khả năng quan sát dữ liệu, vượt xa việc giám sát truyền thống để cung cấp sự hiểu biết sâu sắc hơn về quy trình dữ liệu và tình trạng của dữ liệu.

Kết luận

Khung xác thực chất lượng dữ liệu là điều cần thiết cho các tổ chức muốn đưa ra quyết định sáng suốt, tối ưu hóa quy trình và giành lợi thế cạnh tranh. Bằng cách triển khai khung xác thực chất lượng dữ liệu toàn diện, các tổ chức có thể đảm bảo rằng dữ liệu của họ là chính xác, đầy đủ, nhất quán và kịp thời. Đổi lại, điều này dẫn đến việc ra quyết định tốt hơn, giảm chi phí, tăng hiệu quả và nâng cao sự hài lòng của khách hàng. Khi dữ liệu tiếp tục tăng về khối lượng và độ phức tạp, tầm quan trọng của các khung xác thực chất lượng dữ liệu sẽ chỉ tăng lên. Việc áp dụng các phương pháp hay nhất toàn cầu và thích ứng với các công nghệ đang phát triển sẽ rất quan trọng đối với các tổ chức muốn khai thác sức mạnh của dữ liệu một cách hiệu quả.