10 Suggerimenti su come migliorare la qualità dei dati
L’importanza di dati di alta qualità è documentata in tutti i vertici superiori ed è particolarmente significativa con la recente pandemia. Di conseguenza, raggiungere un’elevata qualità dei dati è un obiettivo fondamentale per le organizzazioni basate sui dati.
Migliorare la qualità dei dati:
- Trusted reporting and analytics
- Optimized Operational processes
- Superior customer experience
- Better ROI
Di seguito sono riportati i nostri migliori consigli per migliorare la qualità dei dati per ottenere il meglio dai vostri investimenti in dati.
Suggerimento 1: Definire le esigenze aziendali e valutare l’impatto sul business
Le esigenze aziendali sono spesso i driver per le iniziative di miglioramento della qualità dei dati. Puoi dare la priorità ai problemi di qualità dei dati in base alle tue esigenze aziendali e al modo in cui avranno un impatto sulla tua attività a lungo termine. Misurare l’impatto sul business aiuta a stabilire un obiettivo e monitorare i progressi del miglioramento della qualità dei dati. Un continuo riferimento alle esigenze aziendali definisce il contesto per affinare l’approccio alla qualità dei dati.
Suggerimento 2: Comprendi i tuoi dati
Per un uso affidabile, non solo hai bisogno di dati “giusti”, ma hai anche bisogno dei dati “giusti”. Sì, non tutti i dati sono uguali. È necessario comprendere correttamente i dati per vedere se sono “giusti” o rilevanti per l’uso previsto. La chiave qui è nella comprensione dei tuoi dati. Da dove viene, cosa descrive e come puoi estrarre il massimo valore da esso. La data intelligence è la capacità di comprendere e utilizzare i dati nel modo giusto. Descrivere correttamente e collegare i dati durante il suo percorso è il miglior approccio strategico per migliorare la qualità dei dati.
Suggerimento 3: Indirizza la qualità dei dati alla fonte
Molto spesso, i problemi di qualità dei dati vengono risolti temporaneamente, solo per andare avanti con il lavoro. Considerare cosa succede se un data scientist trova record vuoti in un set di dati selezionato. Molto probabilmente, correggerà l’errore nella sua copia e continuerà con l’analisi. Se le correzioni non raggiungono l’origine, il set di dati originale conserva ancora il problema di qualità, influenzandone l’uso successivo. Prevenire è meglio che curare e prevenire la propagazione di dati errati è come migliorare la qualità dei dati in questi casi.
Prendiamo un altro caso in cui il personale di una clinica sanitaria ha spesso avuto difficoltà a contattare i pazienti dopo le loro visite. Quando hanno scoperto che i numeri di telefono erano sbagliati per diversi pazienti, hanno deciso di affrontare questo problema alla radice. Quando i pazienti hanno effettuato il check-in, lo staff ha chiesto loro di verificare i loro numeri di telefono e ha rapidamente eliminato il problema della qualità dei dati.
Suggerimento 4: Usa i set di opzioni e normalizza i tuoi dati
Quando gli utenti immettono dati in forme diverse, commettono errori, in particolare errori di ortografia. Possono scrivere “roda” per “strada” e non pensarci più. Ma quando si raccolgono questi valori per l’analisi, possono compromettere seriamente la qualità del set di dati.
Quando possibile, utilizzare un elenco definito di valori o set di opzioni per tali campi in modo che gli utenti non possano commettere errori. In altri casi, gli strumenti e le tecniche di normalizzazione possono risolvere le incongruenze dei dati per migliorare la qualità dei dati.
Suggerimento 5: Promuovere una cultura basata sui dati
La cultura basata sui dati a livello di organizzazione segue un insieme specifico di valori, comportamenti e norme che consentono l’uso efficace dei dati. Naturalmente, ha bisogno di un buy-in da parte di tutti a riconoscere il loro ruolo nella qualità dei dati. Sviluppa una definizione condivisa a livello di organizzazione della qualità dei dati, identifica le metriche di qualità specifiche, garantisce una misurazione continua delle metriche definite e pianifica la risoluzione degli errori. La tua organizzazione può anche sfruttare la governance dei dati per standardizzare la gestione delle risorse di dati e migliorarne la qualità.
Una raccomandazione chiave di Gartner è quella di dare agli utenti aziendali la possibilità di segnalare e risolvere i problemi di qualità. Con la qualità dei dati self-service, è possibile consentire agli analisti di dati, ai data scientist e agli utenti aziendali di identificare e risolvere autonomamente i problemi di qualità. In breve, una solida cultura basata sui dati incoraggia tutti a contribuire alla qualità dei dati.
Suggerimento 6: Nomina di un data steward
Nell’ambito della data-driven culture initiative, è possibile nominare un data steward per gestire la qualità dei dati. I Data steward possono analizzare lo stato attuale della qualità dei dati, ottimizzare i processi di revisione e implementare gli strumenti necessari. Anche la supervisione della governance dei dati e la gestione dei metadati fanno parte della loro responsabilità. Avere un data steward nell’organizzazione garantisce una chiara responsabilità e una supervisione completa per migliorare la qualità dei dati.
Suggerimento 7: Sfrutta i DataOps per potenziare i tuoi team
La metodologia DataOps è focalizzata sull’automazione orientata ai processi insieme alle best practice, per migliorare la qualità e l’agilità dell’analisi dei dati. Sfruttando i DataOps è possibile attivare i dati per il valore aziendale in tutti i livelli tecnologici, dall’infrastruttura all’esperienza.
Puoi innovare con DataOps per aggiungere automazione ai comportamenti umani che definiscono la qualità dei dati, testano la qualità dei dati e risolvono i problemi di qualità dei dati. Potenziare tutti i tuoi team con la cultura DataOps è un modo strategico per migliorare la qualità dei dati.
Suggerimento 8: Focus sulla formazione e ricordando
Una cultura data-driven garantisce la partecipazione di tutta l’organizzazione verso la qualità dei dati. Ma è anche essenziale sostenere il loro interesse e il loro contributo attraverso idee innovative. Una formazione regolare su concetti, metriche e utilizzo degli strumenti contribuirà a rafforzare le esigenze e i vantaggi della qualità dei dati. La condivisione a livello organizzativo di problemi di qualità e storie di successo può fungere da promemoria amichevoli. Offrire una formazione specializzata al personale è un approccio efficace per migliorare la qualità dei dati.
Suggerimento 9: Prevenire errori di dati futuri
La qualità dei dati non riguarda solo la correzione degli errori attuali, ma anche la prevenzione degli errori futuri. Valutare e affrontare le cause principali dei problemi di qualità dei dati nella vostra organizzazione è la chiave qui. I processi sono manuali o automatizzati? Le metriche di misurazione sono definite correttamente? Gli stakeholder possono correggere direttamente gli errori? La cultura della qualità dei dati è saldamente in vigore? La soluzione di qualità dei dati scelta dovrebbe concentrarsi sull’abilitazione della qualità dei dati in tutta l’organizzazione.
Suggerimento 10: Comunicare azioni e risultati
L’onboarding di tutti in iniziative di qualità dei dati è fondamentale perché la qualità dei dati oggi non è limitata a pochi team. Sensibilizzare tutti gli stakeholder sulle attività crea interesse e promuove la partecipazione. Se comunichi frequentemente errori di qualità dei dati, possibili motivi, iniziative, test e risultati, più persone si impegneranno attivamente con i progetti di miglioramento. Documentare i progressi, le azioni e i risultati aumenta ulteriormente la knowledge base organizzativa per alimentare le iniziative future.
Ci sono due momenti interessanti nella vita di un pezzo di dati: il momento in cui viene creato e il momento in cui viene utilizzato. Se è possibile ridurre al minimo gli errori al momento della creazione dei dati e risolvere sempre i problemi di qualità all’origine, è possibile garantire la qualità dei dati al momento in cui vengono utilizzati. Comprendere i tuoi dati e promuovere una cultura basata sui dati è molto importante per migliorare la qualità dei dati durante il loro percorso.