Data yang salah (juga dikenal sebagai “data buruk”) adalah data yang dimasukkan secara tidak benar atau dianggap salah. Ketidakbenaran dapat disebabkan oleh berbagai sumber, misalnya pengukuran yang salah atau nilai yang dimasukkan salah, data di luar konteks atau disajikan secara selektif, atau pengukuran yang salah.
Data yang salah dapat menyebabkan hasil yang tidak akurat ketika digunakan dalam perhitungan, laporan yang tidak tepat, diagnosis yang salah, dan masalah lainnya tergantung pada aplikasinya. Untuk menghindari situasi seperti itu, pemeriksaan kualitas data dapat dilakukan untuk mengidentifikasi dan menghapus kumpulan data yang tidak valid atau tidak bersih, serta memastikan keakuratan dari waktu ke waktu melalui penambangan data dan teknik pengendalian kualitas lainnya. Analis data juga harus berhati-hati untuk memastikan bahwa kebijakan dan prosedur diterapkan untuk memastikan entri data yang akurat.
Singkatnya, penting untuk mengenali data yang salah dan memahami bagaimana hal tersebut dapat dicegah atau diperbaiki. Pengendalian kualitas dan validasi data adalah komponen kunci untuk sistem atau organisasi apa pun, karena keduanya dapat membantu memastikan bahwa hasil yang benar diperoleh dari setiap analisis yang dilakukan atau keputusan yang dibuat.
