잘못된 데이터("잘못된 데이터"라고도 함)는 잘못 입력되었거나 올바르지 않게 렌더링된 데이터입니다. 부정확성은 잘못 측정되거나 잘못 입력된 값, 상황에 맞지 않거나 선택적으로 제시된 데이터, 단순히 잘못된 측정 등 다양한 소스에서 파생될 수 있습니다.
잘못된 데이터는 계산, 왜곡된 보고서, 잘못된 진단 및 애플리케이션에 따른 기타 문제에 사용될 때 부정확한 결과로 이어질 수 있습니다. 이러한 상황을 방지하기 위해 데이터 품질 검사를 수행하여 유효하지 않거나 깨끗하지 않은 데이터 세트를 식별 및 제거할 뿐만 아니라 데이터 마이닝 및 기타 품질 관리 기술을 통해 시간이 지남에 따라 정확성을 보장할 수 있습니다. 또한 데이터 분석가는 정확한 데이터 입력을 보장하기 위한 정책과 절차가 마련되어 있는지 주의 깊게 확인해야 합니다.
즉, 잘못된 데이터를 인식하고 이를 방지하거나 수정할 수 있는 방법을 이해하는 것이 중요합니다. 품질 관리 및 데이터 검증은 수행된 분석이나 결정에서 올바른 결과를 얻는 데 도움이 될 수 있으므로 모든 시스템이나 조직의 핵심 구성 요소입니다.
