Katere informacije je mogoče pridobiti z uporabo dimenzije?

Dimenzija na področju informacij in podatkov je temeljni koncept, ki omogoča pridobivanje dragocenih informacij in znanja iz množice podatkov. Z analizo dimenzij se pridobijo ključni vpogledi, ki pomagajo razumeti strukturo in naravo podatkov ter prepoznati vzorce, trende in razmerja med spremenljivkami. V tem članku bomo podrobno raziskali, katere informacije je mogoče pridobiti z uporabo dimenzije in kako lahko njena uporaba izboljša analizo in odločanje na različnih področjih.

1. Uvod v dimenzijo: ključno orodje pri analizi podatkov

Dimenzija je bistveno orodje pri analizi podatkov, saj vam omogoča, da kompleksen problem razstavite na bolj obvladljive dele. V kontekstu podatkov dimenzija predstavlja kategorijo ali značilnost ki se uporablja za organiziranje, filtriranje in združevanje informacij. Z uporabo dimenzij v analizi podatkov je mogoče identificirati vzorce, trende in razmerja, ki bi sicer lahko ostali neopaženi.

Obstajajo različne vrste dimenzij, ki jih je mogoče uporabiti pri analizi podatkov. Nekaj ​​primerov Običajne dimenzije vključujejo časovne dimenzije, kot so datumi in ure, geografske dimenzije, kot so lokacije in regije, ter demografske dimenzije, kot sta starost in spol. Vsaka vrsta dimenzije zagotavlja edinstven pristop k analizi podatkov in pridobivanju pomembnih vpogledov.

Pri analizi podatkov je pomembno upoštevati, da morajo biti dimenzije skrbno izbrane, da se zagotovi, da ustrezno predstavljajo obravnavani problem. Poleg tega je bistveno razumeti, kako so različne dimenzije povezane med seboj in kako vplivajo na končne rezultate analize. Z uporabo dimenzije kot ključnega orodja pri analizi podatkov je mogoče pridobiti popolnejši in natančnejši pogled na podatke, kar lahko pomaga pri sprejemanju odločitev na podlagi informacij.

2. Pomen uporabe dimenzij za pridobivanje natančnih informacij

Uporaba dimenzij pri analizi podatkov je bistvenega pomena za pridobitev točnih in ustreznih informacij. Dimenzija nam omogoča kategorizacijo in organizacijo podatkov glede na različna merila, kar nam omogoča, da pridobimo bolj podrobne in smiselne rezultate.

Z uporabo dimenzije lahko razčlenimo podatke in jih pregledamo z različnih vidikov. To nam pomaga prepoznati vzorce in trende, ki bi sicer ostali neopaženi. Na primer pri analizi prodaje izdelka, lahko uporabimo časovno dimenzijo za oceno uspešnosti iz meseca v mesec ali celo iz dneva v dan. To nam bo omogočilo, da ugotovimo, po katerih mesecih ali dnevih je največje povpraševanje, in temu prilagodimo svojo prodajno strategijo.

Druga prednost uporabe dimenzije je, da nam omogoča primerjave in vzpostavljanje odnosov med podatki. Na primer pri analizi rezultate ankete, lahko s starostno dimenzijo primerjamo odgovore različnih starostnih skupin in ugotovimo, ali obstaja kakšna povezava med starostjo anketirancev in njihovimi odgovori. To je lahko zelo koristno pri odločanju in načrtovanju strategij ali kampanj.

3. Kaj je dimenzija in kako se uporablja pri analizi podatkov?

Pri analizi podatkov se dimenzija nanaša na število atributov ali značilnosti, ki se upoštevajo za vsak zapis ali podatek. Ti atributi so lahko numerične ali kategorične spremenljivke in analizi dodajo globino in različne perspektive. Dimenzija je lahko ključni vidik pri pridobivanju smiselnih in natančnih informacij iz niza podatkov.

Dimenzija se uporablja pri analizi podatkov s tehnikami, kot so združevanje, razvrščanje in segmentacija. Te tehnike omogočajo organiziranje podatkov v kategorije ali skupine na podlagi različnih dimenzijskih atributov. Z analizo podatkov iz različnih dimenzij je mogoče odkriti vzorce, trende in razmerja med različnimi atributi.

Pogost način za uporabo dimenzij v analizi podatkov je uporaba večdimenzionalnih tabel ali matrik. Te tabele vsebujejo različne atribute, kot so vrstice in stolpci, in omogočajo ogled podatkov iz več perspektiv. Poleg tega se uporabljajo orodja za vizualizacijo, kot so grafi in diagrami, za predstavitev informacij na bolj razumljiv in jasen način.

4. Kako dimenzija zagotavlja podrobne informacije o nizih podatkov

Dimenzija nabora podatkov ponuja podrobne informacije o tem, kako so elementi v tem naboru organizirani in predstavljeni. Preprosto povedano, predstavlja različne kategorije ali značilnosti, ki jih je mogoče uporabiti za opisovanje ali razvrščanje podatkov. Z analizo razsežnosti nabora podatkov lahko pridobimo globlje razumevanje strukture in odnosov med elementi.

Za pridobitev podrobnih informacij o razsežnosti nabora podatkov je pomembno upoštevati več vidikov. Eden od njih je število dimenzij, ki so prisotne v nizu podatkov. To nam omogoča, da razumemo kompleksnost problema in kako so različne spremenljivke povezane med seboj.. Poleg tega je pomembno upoštevati tudi vrsto podatkov v vsaki dimenziji, saj lahko to vpliva na tehnike in orodja, ki bodo uporabljena za njihovo analizo.

Ko smo jasni glede dimenzij, ki so prisotne v nizu podatkov, lahko uporabimo različne tehnike in orodja za pridobitev podrobnih informacij. Nekatere od teh tehnik vključujejo raziskovalno analizo podatkov, ki nam omogoča prepoznavanje vzorcev in trendov, ter korelacijsko analizo, ki nam pomaga razumeti razmerja med različnimi dimenzijami. Koristna je tudi uporaba orodij, kot so grafične vizualizacije, ki nam omogočajo jasno in jedrnato predstavitev informacij, ki jih vsebujejo dimenzije.

Če povzamemo, analiza razsežnosti nabora podatkov nam zagotovi podrobne informacije o njegovi strukturi in odnosih med različnimi elementi. To je temeljni korak za razumevanje in pridobivanje pomembnih vpogledov iz podatkov. Tudi pri upoštevanju števila in vrste dimenzij kako uporabljati Z ustreznimi tehnikami in orodji lahko pridobimo popolnejši in natančnejši vpogled v podatke, kar nam omogoča sprejemanje premišljenih odločitev in reševanje težav učinkovito.

5. Sposobnost dimenzije, da razkrije vzorce in trende v podatkih

Bistveno je analizirati in razumeti informacije na globlji način. Z uporabo posebnih tehnik in orodij lahko prepoznamo pomembna razmerja in nastajajoče trende v nizih podatkov.

Eden najpogostejših načinov za razkrivanje vzorcev in trendov je uporaba vizualizacij podatkov. Lahko je koristno ustvariti grafe in grafikone, ki vizualno predstavljajo podatke, kar olajša prepoznavanje trendov ali korelacije. Na primer, črtni grafikoni lahko prikazujejo razvoj spremenljivke skozi čas, medtem ko lahko palični grafikoni primerjajo različne kategorije.

Druga uporabna tehnika je analiza časovnih vrst, ki vključuje analizo podatkov v odvisnosti od časa. To nam lahko pomaga prepoznati sezonske vzorce, dolgoročne trende ali redna nihanja podatkov. Z uporabo statističnih metod, kot sta eksponentno glajenje ali sezonska razčlenitev, lahko pridobimo natančnejše informacije o trendih in vzorcih, prisotnih v podatkih.

Skratka, nujno je pridobiti pomembne informacije in sprejemati premišljene odločitve. Z uporabo statističnih analiz in tehnik vizualizacije lahko prepoznamo nastajajoče trende, pomembne odnose in vzorce v podatkih. To lahko pomaga pri odločanju na različnih področjih, od tržne analize do strateškega načrtovanja. Pomembno je poudariti pomen uporabe ustreznih orodij in pravilnih metod za zagotavljanje natančnih in zanesljivih rezultatov.

6. Kako dimenzija pomaga identificirati odnose in korelacije med spremenljivkami

Dimenzija ima temeljno vlogo pri prepoznavanju odnosov in korelacije med spremenljivkami. Ko razmišljamo o dimenziji podatkov, se sklicujemo na posebno značilnost ali atribut, ki se uporablja za razvrščanje, združevanje ali segmentiranje podatkov. Z analizo podatkov z dimenzijskega vidika lahko pridobimo širše in podrobnejše informacije o interakcijah med različnimi spremenljivkami.

Pogost način uporabe razsežnosti za prepoznavanje razmerij in korelacije je analiza tabel in grafov. Ustvarimo lahko kontingenčne tabele in uporabimo statistične tehnike, kot je test hi-kvadrat, da ugotovimo, ali obstaja kakšna pomembna povezava med spremenljivkami. Poleg tega nam raztreseni diagrami omogočajo vizualizacijo odnosov med dvema spremenljivkama in ugotavljanje, ali obstaja med njima korelacija.

Druga dragocena tehnika je analiza glavnih komponent (PCA), ki nam omogoča zmanjšanje dimenzionalnosti podatkov in iskanje skritih povezav med spremenljivkami. Z uporabo PCA lahko ugotovimo, katere spremenljivke imajo največji vpliv na variabilnost podatkov in kako so med seboj povezane. Ta tehnika je še posebej uporabna pri delu z visokodimenzionalnimi nizi podatkov.

Če povzamemo, je dimenzija močno orodje za prepoznavanje odnosov in korelacije med spremenljivkami. Ne glede na to, ali z analizo tabel in grafov ali z uporabo naprednejših tehnik, kot je PCA, lahko pridobimo globlje razumevanje, kako različne spremenljivke medsebojno delujejo in kako vplivajo na rezultate, ki jih preučujemo. Dimenzijska analiza nam pomaga razkriti vzorce in odkriti koristne informacije, ki so lahko ključne pri odločanju in reševanju problemov. Raziskovanje in razumevanje razsežnosti podatkov je bistvenega pomena za pridobitev natančnih in pomembnih informacij v kateri koli analizi ali statistični preiskavi.

7. Dimenzija kot orodje za večdimenzionalno analizo podatkov

Dimenzija je močno orodje analizirati podatke večdimenzionalen. Omogoča organiziranje in razvrščanje informacij v različne kategorije, kar olajša analizo in interpretacijo podatkov. V kontekstu analize podatkov se dimenzija nanaša na spremenljivke ali značilnosti, ki se uporabljajo za opisovanje in razvrščanje podatkov.

Za uporabo dimenzije kot večdimenzionalnega orodja za analizo podatkov je pomembno upoštevati več ključni koraki. Najprej je treba identificirati ustrezne spremenljivke ali značilnosti, ki bodo uporabljene kot dimenzije. Ti lahko vključujejo numerične, kategorične ali besedilne podatke.

Po identifikaciji dimenzij je treba izbrati ustrezne tehnike za analizo večdimenzionalnih podatkov. To lahko vključuje uporabo statističnih metod, algoritmov strojnega učenja ali tehnik vizualizacije. Pomembno je izbrati ustrezne tehnike glede na cilje analize in značilnosti podatkov.

8. Uporabnost dimenzije pri segmentaciji podatkov in odločanju

Razsežnost pri segmentaciji podatkov in odločanju je temeljno orodje za razumevanje in analizo informacij podjetja. Dimenzija se nanaša na značilnost ali atribut, ki nam omogoča smiselno razvrščanje ali združevanje podatkov. Na primer, v kontekstu prodaje so lahko nekatere dimenzije čas, izdelek, geografska regija ali distribucijski kanal. Z uporabo dimenzij v segmentaciji podatkov lahko dobimo jasnejši pogled na to, kako so različni vidiki našega poslovanja povezani in se obnašajo.

Ena od glavnih uporab dimenzije pri segmentaciji podatkov je možnost izvedbe podrobnejše in natančnejše analize. Z razvrščanjem podatkov v različne dimenzije lahko prepoznamo vzorce, trende in bistvene razlike, ki bi lahko ostale neopažene, če analiziramo le informacije v celoti. Na primer, s segmentacijo prodajnih podatkov glede na geografsko regijo lahko zlahka ugotovimo, katera področja ustvarjajo največ prihodkov in katera morajo izboljšati svojo uspešnost.

Druga koristnost dimenzije pri odločanju je zmožnost hitrega in učinkovitega pridobivanja specifičnih informacij. Z uporabo orodij za analizo podatkov, ki nam omogočajo filtriranje ali združevanje informacij po dimenzijah, lahko hitro dostopamo do podatkov, ki so pomembni za naše odločanje. Na primer, če želimo izvedeti uspešnost določenega izdelka, lahko filtriramo podatke po tej dimenziji in pridobimo podrobne informacije o prodaji, dobičkonosnosti in zadovoljstvu strank posebej za ta izdelek.

9. Kako se dimenzija uporablja za poročanje in vizualizacije podatkov

Dimenzija je temeljno orodje pri ustvarjanju poročil in vizualizacij podatkov, saj nam omogoča razvrščanje in organiziranje podatkov v različne kategorije. V tem smislu lahko z dimenzijo segmentiramo podatke in jih analiziramo na natančnejši in podrobnejši način.

Pogost način uporabe razsežnosti v poročilih in vizualizacijah podatkov so grafikoni. Ustvarimo lahko na primer palični grafikon, ki prikazuje število prodaj po izdelku, z uporabo razsežnosti »izdelek« za združevanje podatkov. Na ta način zlahka prepoznamo najbolj prodajane izdelke in tiste, po katerih je manj povpraševanja.

Drugi način uporabe dimenzije je ustvarjanje tabel in filtrov. Ustvarimo lahko na primer tabelo, ki prikazuje prodajo po regijah, z uporabo dimenzije »regija« za združevanje podatkov. Poleg tega lahko uporabimo filtre, ki temeljijo na dimenziji, da si ogledamo samo podatke, ki nas zanimajo, kot je prodaja za določeno časovno obdobje ali posamezno državo. Ta zmožnost prilagajanja nam omogoča pridobivanje ustreznih in specifičnih informacij iz naših podatkov.

Skratka, dimenzija je bistveno orodje pri ustvarjanju poročil in vizualizacij podatkov, saj nam omogoča segmentacijo, klasifikacijo in organiziranje podatkov na bolj natančen in podroben način. Z njegovo uporabo lahko ustvarjamo grafe, tabele in filtre, ki nam pomagajo pridobiti ustrezne informacije in sprejemati premišljene odločitve. Pomembno je, da obvladate to funkcionalnost, da kar najbolje izkoristite naša orodja za analizo podatkov in vizualizacijo.

10. Prednosti uporabe dimenzije v napovedni analizi in statističnem modeliranju

Dimenzija je ključno orodje pri napovedni analizi in statističnem modeliranju. Omogoča vključitev več spremenljivk v model, kar pomaga zajeti kompleksnost in interakcije med njimi. Z uporabo dimenzije je mogoče doseči pomembne koristi pri natančnosti napovedi in zmožnosti razlage dobljenih rezultatov.

Ena od glavnih prednosti uporabe dimenzionalnosti je zmožnost modeliranja nelinearnih odnosov med spremenljivkami. To je še posebej uporabno, kadar razmerja med spremenljivkami ne sledijo linearni obliki ali kadar med njimi obstajajo zapletene interakcije. Z vključitvijo dimenzionalnosti v analizo in modeliranje lahko zajamete ta nelinearna razmerja in izboljšate natančnost modela.

Druga ključna prednost uporabe dimenzije je možnost vključitve kontrolnih spremenljivk v model. Te spremenljivke lahko pomagajo odpraviti učinek zunanjih dejavnikov, ki bi lahko vplivali na razmerja med glavnimi spremenljivkami. Z nadzorom teh dejavnikov je mogoče dobiti natančnejše in zanesljivejše rezultate. Poleg tega dimenzija olajša identifikacijo nepomembnih spremenljivk, kar omogoča poenostavitev modela in izboljšanje njegove interpretacije.

11. Pogosti primeri uporabe dimenzij v različnih panogah

Dimenzioniranje je izjemno uporabno orodje v različnih panogah za reševanje pogostih težav in izboljšanje učinkovitosti procesa. Spodaj je nekaj običajnih primerov uporabe, kjer je bila dimenzija uspešno uporabljena.

1. Segmentacija strank: V maloprodajnem sektorju podjetja uporabljajo dimenzijo za segmentiranje njihove stranke v različnih kategorijah, glede na vaše želje in nakupovalno vedenje. To vam omogoča, da prilagodite marketinške strategije in ponudite posebne promocije vsaki skupini strank, s čimer povečate prodajo in zadovoljstvo strank.

2. Optimizacija verige ponudbe: V predelovalni industriji se dimenzija uporablja za analizo in optimizacijo dobavne verige. Označiti je mogoče ozka grla in področja za izboljšave, kar zmanjša stroške in izboljša splošno učinkovitost. Poleg tega je mogoče simulirati različne scenarije in oceniti njihov vpliv. v realnem času, ki vam pomaga sprejemati bolj informirane odločitve.

3. Preprečevanje goljufij: V finančni industriji se dimenzija uporablja za odkrivanje in preprečevanje goljufij. Z analizo vzorcev vedenja strank in transakcij je mogoče zgodaj prepoznati morebitno goljufivo dejavnost. To pomaga zaščititi sredstva strank in ohraniti integriteto finančnega sistema.

12. Omejitve in premisleki pri uporabi dimenzije v analizi podatkov

Pri uporabi dimenzije v analizi podatkov je bistveno upoštevati nekatere omejitve in pomisleke, da dobimo natančne in zanesljive rezultate. Upoštevati je treba nekaj stvari:

1. Kakovost podatkov: Pomembno je zagotoviti, da so podatki, uporabljeni pri dimenzijski analizi, točni in popolni. Morebitne napake ali pomanjkanje informacij lahko pomembno vplivajo na rezultate analize. Pred uporabo v dimenzijski analizi je priporočljivo izvesti postopek čiščenja in validacije podatkov.

2. Interpretacija rezultatov: Pri uporabi dimenzije v analizi podatkov je bistvenega pomena pravilna interpretacija dobljenih rezultatov. Dimenzionalni podatki lahko zagotovijo širok pogled na različne vidike analize, vendar jih je treba dopolniti z dodatnimi informacijami, da dobimo natančnejše zaključke. Poleg tega je pomembno upoštevati, da so rezultati dimenzijske analize le predstavitev podatkov in se ne smejo šteti za absolutno resnico.

3. Merska lestvica in spremenljivke: Razsežnost pri analizi podatkov vključuje upoštevanje več spremenljivk in njihovega medsebojnega odnosa. Bistvenega pomena je pravilna izbira ustreznih spremenljivk za analizo in za vsako od njih definirana ustrezna merilna lestvica. Poleg tega je pomembno upoštevati, da lahko nekatere spremenljivke medsebojno delujejo na zapletene načine, zato je za obvladovanje te zapletenosti potrebna uporaba naprednih tehnik dimenzijske analize.

13. Napredna orodja in tehnike za kar največji izkoristek razsežnosti pri analizi podatkov

Pri analizi podatkov je nujno imeti napredna orodja in tehnike, ki nam omogočajo, da kar najbolje izkoristimo razsežnost podatkov. Spodaj je nekaj najučinkovitejših orodij in tehnik za dosego tega cilja:

1. Rudarjenje podatkov: Podatkovno rudarjenje je tehnika, ki nam omogoča odkrivanje skritih vzorcev in odnosov v velikih nizih podatkov. Z uporabo naprednih algoritmov je mogoče prepoznati trende in sprejeti informirane odločitve na podlagi dobljenih rezultatov. Poleg tega so na voljo različna orodja za rudarjenje podatkov, kot so IBM SPSS Modeler, Oracle Data Mining in RapidMiner, ki olajšajo uporabo teh tehnik.

2. Vizualizacija podatkov: Vizualizacija podatkov je tehnika, ki vključuje grafično predstavitev podatkov za lažje razumevanje in analizo. Z uporabo grafov, tabel in drugih vizualnih elementov lahko raziskujete informacije na bolj intuitiven način in odkrivate vzorce ali anomalije. Nekatera priljubljena orodja za vizualizacijo podatkov so Tableau, Power BI in Google Data Studio.

3. Napovedna analitika: Prediktivna analitika je tehnika, ki uporablja statistične modele in algoritme strojnega učenja za napovedovanje prihodnjih dogodkov ali vedenj na podlagi preteklih podatkov. Ta tehnika je še posebej uporabna za sprejemanje strateških odločitev, prepoznavanje trendov in optimizacijo procesov. Orodja, kot so SAS Enterprise Miner, Microsoft Azure Machine Learning in Python s knjižnicami scikit-learn in TensorFlow, se pogosto uporabljajo v napovedni analitiki.

Če povzamemo, je za čim večji izkoristek razsežnosti podatkov nujno imeti napredna orodja in tehnike pri analizi podatkov. Podatkovno rudarjenje, vizualizacija podatkov in napovedna analitika so le nekatere od možnosti, ki so na voljo za dosego tega cilja. S temi orodji je mogoče odkriti skrite vzorce, predstaviti informacije na bolj razumljiv način in predvideti prihodnje dogodke, kar olajša sprejemanje premišljenih odločitev in kar največ izkoristi podatke.

14. Sklepi o pomenu izkoriščanja razsežnosti za pridobitev zanesljivih in dragocenih informacij

Za zaključek je očiten pomen izkoriščanja prednosti razsežnosti za pridobitev trdnih in dragocenih informacij pri katerem koli projektu ali analizi podatkov. Dimenzija zagotavlja referenčni okvir, ki omogoča organiziranje in kategorizacijo podatkov na strukturiran način, kar olajša interpretacijo in analizo. Poleg tega je mogoče z izkoriščanjem razsežnosti pridobiti vpoglede in vzorce, ki so bistveni za sprejemanje premišljenih odločitev.

Ena od ključnih prednosti izkoriščanja razsežnosti je možnost dodajanja konteksta podatkom. Z dodeljevanjem dimenzij podatkom se lahko razširita vizija in razumevanje podatkov, saj jih je mogoče analizirati na podlagi različnih spremenljivk, kot so čas, geografska lokacija, lastnosti uporabnika, med drugim. Ta kontekstualizacija zagotavlja večjo globino in podrobnosti informacij, kar ima za posledico natančnejše in popolnejše razumevanje podatkov.

Poleg tega je mogoče z izkoriščanjem dimenzionalnosti izvesti bolj smiselne primerjave in analize. Z združevanjem podatkov v razsežnosti je mogoče prepoznati vzorce in trende v različnih kategorijah. To vam omogoča izvajanje primerjalnih analiz in odkrivanje dragocenih vpogledov, ki bi sicer lahko ostali neopaženi. S poudarjanjem razlik in podobnosti med podatki v različnih dimenzijah je mogoče sprejemati bolj informirane in strateške odločitve.

Skratka, izkoriščanje razsežnosti pri analizi podatkov je ključnega pomena za pridobitev trdnih in dragocenih informacij. Dimenzija zagotavlja okvir, ki podatke organizira na strukturiran način, doda kontekst in omogoča bolj smiselne primerjave in analize. Z uporabo razsežnosti je mogoče pridobiti vpoglede in vzorce, ki vodijo k premišljenemu odločanju. Ne podcenjujte moči razsežnosti pri pridobivanju dragocenih in trdnih informacij za vaši projekti in analizo podatkov.

Skratka, dimenzija je neprecenljivo orodje za pridobivanje in analiziranje informacij. učinkovito in učinkovito. Z dimenzijo je mogoče pridobiti široko paleto podatkov, ki omogočajo podroben in natančen vpogled v katerikoli predmet ali pojav.

Ta tehnična funkcija omogoča raziskovalcem, znanstvenikom in analitikom podatkov, da se poglobijo v nabor podatkov in odkrijejo vzorce, trende in razmerja, ki bi sicer lahko ostali neopaženi. Poleg tega razsežnost omogoča dostop do dragocenih informacij, ki jih je mogoče uporabiti za sprejemanje premišljenih odločitev, oblikovanje učinkovitih strategij in predvidevanje prihodnjih dogodkov.

Med informacijami, ki jih lahko pridobimo z dimenzijo, so kvantitativni in kvalitativni podatki, prostorske, časovne in kontekstualne dimenzije ter razmerja med različnimi elementi in entitetami. S temi spremenljivkami je mogoče izvesti statistične analize, grafične vizualizacije in kompleksno modeliranje, ki zagotavljajo popolnejše in podrobnejše razumevanje katerega koli pojava ali problema, ki se proučuje.

Vendar je pomembno poudariti, da dimenzija ni nezmotljivo orodje in je njena uporabnost odvisna od pravilnega pristopa in pravilne interpretacije podatkov. Poleg tega je za pridobitev natančnih in zanesljivih informacij nujno imeti zanesljive vire podatkov ter zagotoviti njihovo celovitost in kakovost.

Če povzamemo, dimenzija je močno tehnično orodje, ki omogoča pridobivanje dragocenih informacij za odločanje, znanstveno raziskovanje in analizo podatkov. Njegova sposobnost pridobivanja in analiziranja podatkov iz učinkovit način in učinkovito bogati naše razumevanje različnih pojavov ter prispeva k napredku znanosti in informiranega odločanja.