Data Quality / Chất lượng Dữ liệu

📖 Data Quality

Definition (English):

Data quality refers to the accuracy, completeness, consistency, timeliness, and reliability of data. Poor data quality leads to unreliable model predictions ("garbage in, garbage out"). Data quality management includes data validation, cleansing, deduplication, profiling, and monitoring. In ML pipelines, data quality issues are the #1 cause of model performance degradation.

📖 Chất lượng Dữ liệu

Định nghĩa (Tiếng Việt):

Chất lượng dữ liệu đề cập đến độ chính xác, đầy đủ, nhất quán, tính thời时效 và độ tin cậy của dữ liệu. Chất lượng dữ liệu kém dẫn đến dự đoán mô hình không đáng tin cậy ("rác vào, rác ra"). Quản lý chất lượng dữ liệu bao gồm xác nhận, làm sạch, khử trùng lặp, lập hồ sơ và giám sát dữ liệu. Trong pipeline ML, vấn đề chất lượng dữ liệu là nguyên nhân #1 gây suy giảm hiệu suất mô hình.

📂 Phân loại: Data+