Dinky is a red hot theme for GitHub Pages.
Definition by Ovaledge
Integrity : The integrity of your data is the measure of your data being accurate, consistent, and reliable over time. For example, you might get your data to a certain quality now, but over the next few years, this could deteriorate as more data is added, modified, and deleted.This is important to measure because if your integrity degrades, then your decision-making will inevitably suffer too.Part of this assessment is the continued use of data validation rules as we covered for validity, but you’ll also want to carry out referential integrity checks.
ความสมบูรณ์ : ความสมบูรณ์ของข้อมูลของคุณคือการวัดว่าข้อมูลของคุณมีความถูกต้อง สม่ำเสมอ และเชื่อถือได้เมื่อเวลาผ่านไป ตัวอย่างเช่น คุณอาจได้ข้อมูลของคุณถึงคุณภาพในระดับหนึ่งแล้ว แต่ในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า สิ่งนี้อาจลดลงเมื่อมีการเพิ่ม แก้ไข และลบข้อมูลมากขึ้น สิ่งนี้เป็นสิ่งสำคัญในการวัด เพราะหากความสมบูรณ์ของคุณลดลง การตัดสินใจของคุณ- จะต้องประสบกับปัญหาอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ ส่วนหนึ่งของการประเมินนี้คือการใช้กฎการตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลอย่างต่อเนื่องตามที่เราได้ครอบคลุมถึงความถูกต้อง แต่คุณจะต้องดำเนินการตรวจสอบความสมบูรณ์ของการอ้างอิงด้วย
ChatGPT
ส่วนหนึ่งของการประเมินนี้คือการใช้กฎการตรวจสอบข้อมูล (Data Validation Rules) อย่างต่อเนื่องเพื่อรักษาความถูกต้องของข้อมูล (Validity) และคุณยังควรดำเนินการตรวจสอบความสมบูรณ์เชิงอ้างอิง (Referential Integrity) ด้วย
Gemini
(Integrity): ความสมบูรณ์ของข้อมูลของคุณคือการวัดว่าข้อมูลของคุณมีความถูกต้อง สอดคล้อง และเชื่อถือได้ตลอดเวลา ตัวอย่างเช่น คุณอาจได้รับข้อมูลที่มีคุณภาพในระดับหนึ่งในขณะนี้ แต่ในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า คุณภาพนี้อาจเสื่อมโทรมลง เนื่องจากมีการเพิ่มข้อมูล แก้ไขข้อมูล และลบข้อมูลมากขึ้น การวัดนี้มีความสำคัญ เพราะหากความสมบูรณ์ของข้อมูลเสื่อมโทรมลง การตัดสินใจของคุณก็จะต้องได้รับผลกระทบอย่างเลี่ยงไม่ได้เช่นกัน
My Summary
Sample