10 tip til, hvordan man forbedrer datakvaliteten
vigtigheden af data af høj kvalitet er dokumenteret i de øverste vertikaler og er især vigtig med den nylige pandemi. Som et resultat er opnåelse af høj datakvalitet et kritisk mål for datadrevne organisationer.
forbedring af datakvaliteten leverer:
- pålidelig rapportering og analyse
- optimerede operationelle processer
- overlegen kundeoplevelse
- bedre ROI
nedenfor er vores bedste tip til forbedring af datakvaliteten for at få det bedste ud af dine datainvesteringer.
Tip 1: Definer forretningsbehov og vurder forretningspåvirkning
forretningsbehov er ofte drivkræfterne for datakvalitetsforbedringsinitiativer. Du kan prioritere datakvalitetsproblemer i henhold til dine forretningsbehov, og hvordan de vil påvirke din virksomhed i det lange løb. Måling af forretningspåvirkning hjælper med at etablere et mål og spore fremskridtene med forbedring af datakvaliteten. En fortsat henvisning til forretningsbehovene sætter konteksten for at forfine tilgangen til datakvalitet.
Tip 2: forstå dine data
til pålidelig brug har du ikke kun brug for data, der er “rigtige”, men du har også brug for de “rigtige” data. Ja, ikke alle data er ens. Du skal forstå data korrekt for at se, om det er “rigtigt” eller relevant for din tilsigtede brug. Nøglen her er at forstå dine data. Hvor det kommer fra, hvad det beskriver, og hvordan du kan udtrække mest værdi fra det. Data intelligence er evnen til at forstå og bruge dine data på den rigtige måde. Korrekt beskrivelse og tilslutning af data gennem hele rejsen er den bedste strategiske tilgang til forbedring af datakvaliteten.
Tip 3: adresse datakvalitet ved kilden
meget ofte bliver datakvalitetsproblemer løst midlertidigt, kun for at komme videre med arbejdet. Overvej hvad der sker, hvis en dataforsker finder tomme poster i et valgt datasæt. Mest sandsynligt vil hun rette fejlen i sin kopi og fortsætte med analysen. Hvis rettelserne ikke når kilden, bevarer det originale datasæt stadig kvalitetsproblemet, hvilket påvirker dets efterfølgende brug. Forebyggelse er bedre end helbredelse, og forebyggelse af udbredelse af dårlige data er, hvordan du kan forbedre datakvaliteten i sådanne tilfælde.
lad os tage et andet tilfælde, hvor et sundhedsklinik personale ofte havde svært ved at kontakte patienterne efter deres besøg. Da de fandt, at telefonnumrene var forkerte for flere patienter, besluttede de at løse dette problem ved roden. Da patienterne checkede ind, bad personalet dem om at verificere deres telefonnumre og eliminerede hurtigt datakvalitetsproblemet.
Tip 4: Brug indstillingssæt og normaliser dine data
når brugere indtaster data i forskellige former, laver de fejl, især stavefejl. De skriver måske ” roda “for” vej ” og glemmer det. Men når du henter disse værdier til analyse, kan de alvorligt påvirke datasætets kvalitet.
når det er muligt, skal du bruge en defineret liste over værdier eller indstillingssæt for sådanne felter, så brugerne ikke kan begå fejl. I andre tilfælde kan normaliseringsværktøjer og teknikker løse datakonsekvenserne for at forbedre datakvaliteten.
Tip 5: fremme en datadrevet kultur
Organisationsdækkende datadrevet kultur følger et specifikt sæt værdier, adfærd og normer, der muliggør effektiv brug af data. Naturligvis har det brug for et buy-in fra alle for at anerkende deres rolle i datakvalitet. Udvikle en fælles definition af datakvalitet i hele organisationen, Identificer dine specifikke kvalitetsmålinger, sørg for kontinuerlig måling af de definerede målinger og planlæg for fejlopløsninger. Din organisation kan også udnytte datastyring til at standardisere styringen af dataaktiver og forbedre deres kvalitet.
en vigtig anbefaling fra Gartner er at give forretningsbrugere mulighed for at markere og løse kvalitetsproblemer. Med Selvbetjeningsdatakvalitet kan du yderligere give dataanalytikere, dataforskere og forretningsbrugere mulighed for selv at identificere og løse kvalitetsproblemerne. Kort sagt, en robust datadrevet kultur opfordrer alle til at bidrage til datakvaliteten.
Tip 6: Nominer en dataadministrator
som en del af data-driven culture initiative kan du nominere en dataadministrator til at styre datakvaliteten. Datastyrere kan analysere den aktuelle tilstand af datakvalitet, optimere gennemgangsprocesser og implementere de nødvendige værktøjer. Overvågning af datastyring og styring af metadata er også en del af deres ansvar. At have en dataforvalter i organisationen sikrer klar ansvarlighed og komplet tilsyn med forbedring af datakvaliteten.
Tip 7: Udnyt DataOps til at styrke dine teams
DataOps-metoden er fokuseret på procesorienteret automatisering sammen med bedste praksis for at forbedre kvaliteten og smidigheden af dataanalyse. Udnyttelse af DataOps kan aktivere data for forretningsværdi på tværs af alle teknologiniveauer, fra infrastruktur til oplevelse.
du kan innovere med DataOps for at tilføje automatisering til menneskelig adfærd, der definerer datakvalitet, tester datakvalitet og afhjælper datakvalitetsfejl. At styrke alle dine teams med DataOps-kulturen er en strategisk måde at forbedre datakvaliteten på.
Tip 8: Fokus på træning og minde
en datadrevet kultur sikrer deltagelse fra hele organisationen mod datakvalitet. Men det er også vigtigt at opretholde deres interesse og bidrag gennem innovative ideer. Regelmæssig træning i koncepter, metrics og brug af værktøjer hjælper med at styrke behovene og fordelene ved datakvalitet. Organisationsdækkende deling af kvalitetsproblemer og succeshistorier kan fungere som venlige påmindelser. At tilbyde specialuddannelse til personalet er en effektiv tilgang til forbedring af datakvaliteten.
Tip 9: Undgå fremtidige datafejl
datakvalitet handler ikke kun om at rette de aktuelle fejl, men også om at forhindre fremtidige fejl. Det er nøglen her at vurdere og adressere de grundlæggende årsager til datakvalitetsproblemer i din organisation. Er processerne manuelle eller automatiserede? Er målingerne korrekt defineret? Kan interessenterne rette fejlene direkte? Er datakvalitetskulturen på plads? Den datakvalitetsløsning, du vælger, skal fokusere på at muliggøre datakvalitet på tværs af organisationen.
Tip 10: Kommuniker handlinger og resultater
Onboarding alle i datakvalitetsinitiativer er kritisk, fordi datakvaliteten i dag ikke er begrænset til nogle få hold. At gøre alle interessenter opmærksomme på aktiviteterne skaber interesse og fremmer deltagelse. Hvis du ofte kommunikerer om datakvalitetsfejl, mulige årsager, initiativer, test og resultater, vil flere mennesker aktivt engagere sig i forbedringsprojekterne. Dokumentation af fremskridt, handlinger og resultater tilføjer yderligere den organisatoriske videnbase til at drive fremtidige initiativer.
der er to interessante øjeblikke i et datas levetid: det øjeblik, det oprettes, og det øjeblik, det bruges. Hvis du kan minimere fejl i det øjeblik data oprettes og altid adressere kvalitetsproblemer ved kilden, kan du sikre datakvalitet i det øjeblik, de bruges. At forstå dine data og fremme en datadrevet kultur går langt med at forbedre datakvaliteten under rejsen.