I dati errati (noti anche come “dati errati”) sono dati inseriti in modo errato o altrimenti resi errati. L'inesattezza può derivare da numerose fonti, ad esempio valori misurati o immessi in modo errato, dati fuori contesto o presentati in modo selettivo o semplicemente misurazioni errate.
Dati errati possono portare a risultati imprecisi se utilizzati in calcoli, report distorti, diagnosi errate e altri problemi a seconda dell'applicazione. Per evitare tali situazioni, è possibile eseguire controlli sulla qualità dei dati per identificare e rimuovere eventuali set di dati non validi o non puliti, nonché garantire l'accuratezza nel tempo attraverso il data mining e altre tecniche di controllo della qualità. Gli analisti di dati devono inoltre prestare attenzione a garantire che siano messe in atto politiche e procedure per garantire un inserimento accurato dei dati.
In breve, è importante riconoscere i dati errati e capire come prevenirli o correggerli. Il controllo di qualità e la convalida dei dati sono componenti chiave per qualsiasi sistema o organizzazione, poiché possono aiutare a garantire che si ottengano risultati corretti da qualsiasi analisi eseguita o decisione presa.
