CHẤT LƯỢNG THÔNG TIN
NGUYỄN BÍCH LIÊN
1
MỤC TIÊU
Hiểu các nghiên cứu về chất lượng thông tin/dữ liệu. Hiểu các tiêu chuẩn chất lượng thông tin và giải thích cho
CLTT theo tiêu chuẩn của CobiT.
Hiểu các nhân tố ảnh hưởng chất lượng thông tin
2
NỘI DUNG
1
Các nghiên cứu về chất lượng thông tin
Ứng dụng giải thích tiêu chuẩn CLTT của CobiT
2
Mô hình PSP/IQ của Kahn & Strong
3
4
3
Các nghiên cứu chất lượng thông tin (CLTT/CLDL)
Có nhiều NC về chất lượng thông tin, sau đây là các
đặc tính phổ biến của CLTT trong các NC này (Martin J.Eepler and Dorte Wittig, Shirlee-ann Knight and Janice Burn):
20 đặc tính phổ biến (xem Knight & Burn 2005) Và các hạn chế (trade - off) của các tiêu chuẩn (VD an ninh và truy cập; Chính xác và kịp thời; toàn diện và chi tiết) (Xem Eppler & Wittig, 2000)
4
Các nghiên cứu chất lượng thông tin (CLTT/CLDL)
Kết luận 1 (đọc từ Knight and Burn):
CLTT/CLDL tùy thuộc cảm nhận của người sử dụng thông tin,
phù hợp nhu cầu người sử dụng
Các đặc tính hay tính chất thông tin khác nhau tùy thuộc quan
điểm triết lý của người sử dụng hay nghiên cứu nó (Klei,2001)
Cần được xem xét trong bối cảnh cụ thể của người sử dụng thông tin (Shanks & Corbitt; Katerattanakul & Siau,1999).
Kết luận 2: NC của Wang và Strong (1996) cung cấp cơ sở vững chắc về cả NC lý thuyết và ứng dụng thực hành (Martin J.Eppler).
5
Nghiên cứu Wang & Strong
Các tiêu chuẩn CLTT/CLDL được phân thành 4 chiều
(được chấp nhận rộng rãi).
Chiều Bản chất bên trong của thông tin
(Intrinsic IQ): Những đặc tính cơ bản nhất của CLTT. Chính xác Đầy đủ: TT không bị bỏ sót hoặc không được phép xử
lý từ những nguồn dữ liệu không đầy đủ Nhất quán trong phương pháp tính toán Khách quan của thông tin Sự tin cậy của nguồn gốc DL tạo thông tin
6
Nghiên cứu Wang & Strong
Chiều bối cảnh của thông tin (Contextual IQ): CLTT cần xem xét trong bối cảnh của mục tiêu và hoạt động đang thực hiện Tính thích hợp (thích hợp về nội dung và số lượng
thông tin)
Kịp thời Đầy đủ (thông tin chi tiết cần đủ và phù hợp với mục
tiêu đang thực hiện)
-> Gia tăng giá trị thông tin.
7
Nghiên cứu Wang & Strong
Chiều biểu hiện của thông tin
(representational IQ): CLTT cần thể hiện trong hình thức có thể giải thích được, hiểu được, rõ ràng, súc tích, nhất quán, so sánh được với người sử dụng
8
Chiều có thể truy cập được của thông tin (Accessibility IQ): nhấn mạnh môi trường CNTT, DL & TT cần được lưu trữ trong cách thức để người sử dụng có thể truy cập được , kết nối được để tìm kiếm và truy cập thông tin nhưng phải đảm bảo an toàn, an ninh.
Tiêu chuẩn CLTT kế toán của FASB
9
Tiêu chuẩn CLTT kế toán của IASB
10
Tiêu chuẩn CLTT kế toán tài chính của Việt Nam
11
Tiêu chuẩn CLTT của CobiT
12
Yêu cầu: SV tìm hiểu các thông tin về các tiêu chuẩn chất lượng thông tin/chất lượng thông tin kế toán và giải thích những sự khác biệt này.
13
Mô hình PSP/IQ (Product and Service Performance Model for Information Quality)
Mục đích của mô hình nhằm giúp xác định điều gì làm
tăng chất lượng thông tin
Nguyên tắc khi xây dựng mô hình
Chất lượng sản phẩm thông được đánh giá dựa trên các tiêu chuẩn của chính sản phẩm thông tin và sự đạt được mong đợi/hay cảm nhận của người sử dụng thông tin Theo nguyên tắc thị trường: phân biệt giữa chất lượng sản phẩm và chất lượng dịch vụ cung cấp sản phẩm.
14
Mô hình PSP/IQ của Kahn & Strong
Đạt mong đợi của người sử dụng
Đạt yêu cầu của tiêu chuẩn/thiết kế của chính SP thông tin
Chiều CLTT: Thông tin tốt
Chất lượng sản phẩm
Chiều CLTT: Thông tin hữu ích
• Số lượng phù hợp với
• Chính xác, không sai sót • Đầy đủ • Hình thức nhất quán và
phù hợp
mục đích đang thực hiện • Thích hợp, phù hợp với mục đích đang thực hiện
• Có thể hiểu được • Có thể diễn đạt được • Khách quan
Chất lượng dịch vụ
Chiều CLTT: Thông tin tin cậy
• Kịp thời • An toàn
15
• Chiều CLTT: Thông tin có thể sử dụng được • Sự tin cậy • Có thể truy cập • Dễ dàng sử dụng • Có nguồn gốc tốt
Tài liệu tham khảo Martin J.Eppler, Dorte Wittig. Conceptualizing
Information Quality: A Review of Information Quality Frameworks from the last Ten years. Proceedings of the 2000 Conference on Information Quality.
Yang W.Lee, Diane M. STrong, Beverly K .Kahn, Richard Y.Wang. AIMQ: a method dology for information quality assessment. Information & Management 40 (2002) 133-146
Shirlee-ann Knight and Janice Burn. Developing a
Framework for Assessing Information Quality on the World Wide Web. Informing Science Journal, Vol 8, 2005
16
