1, 무결성 및 정확도.
데이터의 가치는 먼저 무결성과 정확성에 따라 달라집니다. 무결성이란 데이터에 필요한 모든 정보와 필드가 포함되어 있는지 여부를 나타내며 포괄적인 관점을 제공합니다. 정확성은 데이터가 정확한지, 설명된 현상을 사실적으로 반영할 수 있는지를 가리킨다. 무결성과 정확성은 데이터에 대한 기본 요구 사항입니다. 이 두 가지 특징이 있어야만 데이터가 의사 결정 및 분석에 대한 신뢰할 수 있는 지원을 제공할 수 있습니다.
2. 실시간성과 시효성.
데이터의 가치도 실시간 및 적시성과 밀접한 관련이 있습니다. 정보화 시대가 발전함에 따라 데이터의 시간 가치가 점점 더 중요해지고 있다. 주식 거래, 일기 예보 등과 같이 신속한 의사 결정이 필요한 분야에서는 실시간 데이터를 통해 의사 결정자가 정확한 판단을 내릴 수 있도록 최신 정보를 제공할 수 있습니다.
3. 관련성 및 가용성.
데이터의 가치는 또한 특정 문제나 요구 사항과의 관련성과 가용성에 따라 달라집니다. 종속성은 데이터가 특정 문제 또는 요구 사항과 연관되는 정도, 즉 데이터가 특정 문제 해결에 효과적인 정보를 제공할 수 있는지 여부입니다. 가용성이란 데이터 수집, 처리 및 활용의 편리함, 즉 데이터를 쉽게 수집, 정리 및 분석할 수 있는지 여부를 말합니다.
데이터 값의 측정값:
1, 경제적 가치.
데이터의 경제적 가치는 상업 활동에서 데이터의 활용 잠재력을 가리킨다. 데이터의 가치는 비즈니스 의사 결정, 마케팅 및 제품 혁신에 대한 기여로 측정할 수 있습니다. 예를 들어, 데이터 분석을 통해 기업은 잠재적인 시장 기회를 파악하고, 공급망 관리를 최적화하고, 고객 경험을 개선하는 등 성과와 수익성을 높일 수 있습니다.
2. 전략적 가치.
데이터의 전략적 가치는 기업의 장기 발전 목표와 경쟁 우위를 지원하는 데 있어 데이터의 가치입니다. 데이터는 기업이 시장 동향을 통찰하고, 고객의 요구를 이해하고, 제품 전략을 최적화하는 데 도움이 된다. , 비즈니스 환경에서 민첩성과 경쟁력을 유지합니다. 전략적 가치는 데이터가 기업의 전략적 의사 결정, 브랜드 구축, 혁신 능력에 미치는 영향을 통해 평가할 수 있습니다.
3. 사회적 가치.
데이터의 사회적 가치는 사회와 공공의 이익에 있는 데이터의 가치를 가리킨다. 데이터는 공공 정책 수립, 사회 문제 해결, 과학 연구에서 역할을 할 수 있다. 예를 들어, 공중 보건 분야에서는 데이터 분석을 통해 질병의 확산을 모니터링하고 전염병의 발전을 예측하며 공중 보건을 지원할 수 있습니다.