Đặc tính dữ liệu và các kỹ thuật để thu thập dữ liệu

Tính định hướng thời gian

Tính hướng thời gian của dữ liệu đề cập tới quá khứ, hiện tại hoặc các đòi hỏi tương lai của ứng dụng đã đề ra.

Các dữ liệu quá khứ: có thể mô tả công việc đã được biến đổi thế nào qua thời gian, các quy định ảnh hưởng thế nào tới nhiệm vụ, vị trí của nó trong tổ chức và nhiệm vụ. Các thông tin quá khứ là chính xác, đầy đủ và xác đáng.

Các thông tin hiện tại: là các thông tin về cái gì đang xảy ra. Ví dụ, thông tin ứng dụng hiện tại liên quan tới quá trình hoạt động của công ty, số lượng của các lệnh được thực hiện trong ngày hoặc số lượng các hàng hoá được sản xuất, các chính sách, sản phẩm, đòi hỏi nghiệp vụ, yêu cầu pháp quy hiện tại hoặc các ràng buộc khác cũng rất cần thiết cho phát triển ứng dụng. Các thông tin hiện tại nên được tư liệu hoá theo cách thích hợp với đội ngũ phát triển để tăng trí thức của họ về ứng dụng và phạm vi bài toán.

Các đòi hỏi trong tương lai: liên quan tới các sự thay đổi sẽ xảy ra, chúng không chính xác và rất khó kiểm tra. Ví dụ: các dự đoán kinh tế, khuynh hướng tiếp thị, bán hàng,...

Tính cấu trúc

Cấu trúc của thông tin định hướng về phần mở rộng theo đó thông tin có thể được phân loại theo cách nào đó. Cấu trúc có thể tham chiếu tới các hàm, môi trường hoặc dạng dữ liệu hay dạng xử lý. Các thông tin thay đổi từ phi cấu trúc cho tới cấu trúc mà phần cấu trúc được xác định bởi kỹ sư phần mềm. Cấu trúc là đặc biệt quan trọng bởi vì thiếu nó ta có thể tạo ứng dụng sai.

Tính đầy đủ

Tính đầy đủ thể hiện ở chổ các thông tin cần thiết phải được biểu diễn. Một kiểu ứng dụng đòi hỏi một mức độ đầy đủ khác nhau. Các hệ thống xử lý giao dịch luôn tiếp cận các thông tin đầy đủ và chính xác, trong khi các hệ hỗ trợ quyết định đòi hỏi thông tin ít đầy đủ hơn. Các hệ thông tin điều hành, hệ chuyên gia, hoặc là các ứng dụng trí tuệ nhân tạo có mức độ cao nhất về tính không đầy đủ trong phạm vi của ứng dụng.

Đối với các ứng dụng phải giải quyết các thông tin không đầy đủ, một thách đố đối với nhóm phát triển là phải quyết định thông tin đã đủ để sử dụng hay chưa. Đôi khi quyết định này được tiến hành từ phía người dùng, đôi khi nó được tiến hành bên trong ứng dụng và cần phải có luật để xác định mức độ đầy đủ.

Nhập nhằng

Tính nhập nhằng là một thuộc tính của dữ liệu, thể hiện ở chổ không trong sáng về nghĩa hoặc có nhiều nghĩa một cách hữu ý. Tính này liên quan nhiều đến mức độ ngữ nghĩa. Vấn đề này nảy sinh khi gặp một vấn đề có thể được hiểu theo nhiều cách - ví dụ câu phát biểu: "Ông cụ già đi mau quá!". Để giải quyết tính nhập nhằng cần căn cứ vào ngữ cảnh.

Ngữ nghĩa

Ngữ nghĩa là một tập hợp các định nghĩa được chia sẻ cho biết các thuật ngữ, chính sách hoặc các hành động được hiểu như thế nào cho mọi người trong một tổ chức nào đó.

Ngữ nghĩa rất quan trọng trong phát triển ứng dụng và đối với bản thân ứng dụng. Nếu mọi người dùng chung một thuật ngữ nhưng có quan niệm khác nhau sẽ xuất hiện sự không hiểu và không trao đổi thông tin được. Đối với bản thân ứng dụng nếu dữ liệu bị nhập nhằng về ý nghĩa có thể sẽ không bao giờ được xử lý cho đến khi người sử dụng hiểu được ý nghĩa của dữ liệu. Các ứng dụng sẽ có ngữ nghĩa cố định với các mục dữ liệu được định tính thông qua việc đào tạo và quá trình sử dụng lâu dài. Khi đánh mất ngữ nghĩa của thông tin có thể gây tổn thất rất lớn đối với các bên liên quan.

Độ lớn của dữ liệu

Độ lớn của dữ liệu là số lượng các sự kiện nghiệp vụ hệ thống phải tiến hành trong vài chu kỳ nào đó. Độ lớn của tạo mới hoặc thay đổi khách hàng được tiến hành theo tháng hoặc năm, trong khi độ lớn của giao dịch nghiệp vụ được tiến hành theo ngày hoặc giờ và độ lớn tối đa. Độ lớn tối đa là số lượng các giao dịch hoặc các sự kiện nghiệp vụ được xử lý trong thời kỳ bận nhất. Thời kỳ cao điểm có thể theo năm hoặc cuối vài tháng, ví dụ chuẩn bị cho báo cáo nộp thuế. Độ lớn của dữ liệu là một nguồn thông tin phức tạp bởi vì số lượng thời gian cần thiết xử lý một giao dịch đơn có thể trở thành rất quan trọng đối với lượng lớn dữ liệu cần xử lý.