MIS - Qualità delle informazioni

Le informazioni sono una risorsa vitale per il successo di qualsiasi organizzazione. Il futuro di un'organizzazione risiede nell'utilizzo e nella diffusione delle informazioni con saggezza. Informazioni di buona qualità, inserite nel giusto contesto al momento giusto, ci parlano di opportunità e problemi con largo anticipo.

Informazioni di buona qualità: la qualità è un valore che varia a seconda degli utenti e degli usi delle informazioni.

Secondo Wang e Strong, di seguito sono riportate le dimensioni o gli elementi della qualità delle informazioni:

  • Intrinsic - Precisione, oggettività, credibilità, reputazione

  • Contextual - Rilevanza, valore aggiunto, tempestività, completezza, quantità di informazioni

  • Representational - Interpretabilità, formato, coerenza, compatibilità

  • Accessibility - Accessibilità, sicurezza dell'accesso

Vari autori propongono vari elenchi di metriche per valutare la qualità delle informazioni. Generiamo un elenco delle caratteristiche più essenziali per la qualità delle informazioni:

  • Reliability - Dovrebbe essere verificabile e affidabile.

  • Timely - Deve essere aggiornato e deve raggiungere gli utenti in tempo utile, in modo che le decisioni importanti possano essere prese in tempo.

  • Relevant - Dovrebbero essere informazioni aggiornate e valide e ridurre le incertezze.

  • Accurate - Dovrebbe essere privo di errori ed errori, vero e non ingannevole.

  • Sufficient - Dovrebbe essere adeguato in quantità, in modo che le decisioni possano essere prese sulla base.

  • Unambiguous- Dovrebbe essere espresso in termini chiari. In altre parole, dovrebbe essere completo.

  • Complete - Dovrebbe soddisfare tutte le esigenze nel contesto attuale.

  • Unbiased- Dovrebbe essere imparziale, privo di pregiudizi. In altre parole, dovrebbe avere integrità.

  • Explicit - Non dovrebbe essere necessaria alcuna ulteriore spiegazione.

  • Comparable - Dovrebbe essere di raccolta, analisi, contenuto e formato uniformi.

  • Reproducible - Potrebbe essere utilizzato con metodi documentati sullo stesso set di dati per ottenere un risultato coerente.