10 Tips on how to improve data quality
the importance of high quality data is dokumented Through the top verticals and is specifically significant with the recent pandemia. Tämän vuoksi datan korkean laadun saavuttaminen on kriittinen tavoite datalähtöisille organisaatioille.
tietojen laadun parantaminen:
- luotettava raportointi ja analytiikka
- optimoidut toimintaprosessit
- ylivoimainen asiakaskokemus
- parempi ROI
alla on parhaat vinkkimme tietojen laadun parantamiseen, jotta saat parhaan hyödyn tietosijoituksistasi.
Vihje 1: Määritä liiketoiminnan tarve ja arvioi liiketoiminnan vaikutuksia
yritysten tarpeet ovat usein lähtökohtia tietojen laadun parantamiseen tähtääville aloitteille. Voit priorisoida tietojen laatukysymykset yrityksesi tarpeiden mukaan ja miten ne vaikuttavat yritykseesi pitkällä aikavälillä. Liiketoimintavaikutusten mittaaminen auttaa asettamaan tavoitteen ja seuraamaan tietojen laadun parantamisen etenemistä. Jatkuva viittaus liiketoiminnan tarpeisiin luo puitteet tietojen laatua koskevan lähestymistavan hiomiselle.
Vihje 2: ymmärrä tietosi
luotettavaan käyttöön tarvitset paitsi ”oikeaa” tietoa myös ”oikeaa” tietoa. Kyllä, kaikki tiedot eivät ole samanarvoisia. Sinun täytyy ymmärtää tiedot oikein nähdäksesi, onko se ”oikea” tai relevantti käyttötarkoitukseesi. Avain tässä on ymmärtää tietosi. Mistä se tulee, mitä se kuvaa ja miten siitä saa irti eniten arvoa. Data intelligence on kykyä ymmärtää ja käyttää tietojasi oikealla tavalla. Datan oikea kuvaaminen ja yhdistäminen koko matkan ajan on paras strateginen lähestymistapa tietojen laadun parantamiseksi.
Vihje 3: osoitetiedon laatu lähteellä
hyvin usein tietojen laatuongelmat korjaantuvat väliaikaisesti, vain työn jatkamiseksi. Mieti, mitä tapahtuu, jos tieteilijä löytää tyhjiä tietueita valitusta aineistosta. Todennäköisesti hän korjaa virheen kopiossaan ja jatkaa analyysiä. Jos korjaukset eivät saavuta lähdettä, alkuperäinen tietoaineisto säilyttää edelleen laatukysymyksen, mikä vaikuttaa sen myöhempään käyttöön. Ennaltaehkäisy on parempi kuin hoito, ja huonon tiedon leviämisen estäminen on keino parantaa tietojen laatua tällaisissa tapauksissa.
Otetaanpa toinen tapaus, jossa terveysaseman henkilökunnalla oli usein vaikeuksia ottaa yhteyttä potilaisiin käyntien jälkeen. Kun he huomasivat, että puhelinnumerot olivat väärin useilla potilailla, he päättivät puuttua asiaan juurta jaksain. Kun potilaat kirjautuivat sisään, henkilökunta pyysi heitä tarkistamaan puhelinnumeronsa ja poisti tiedon laatuongelman nopeasti.
Vihje 4: Käytä valintasarjoja ja normalisoi tietosi
kun käyttäjät syöttävät tietoja eri muodoissa, he tekevät virheitä, erityisesti kirjoitusvirheitä. He saattavat kirjoittaa ”Roda” ”tielle” ja unohtaa sen. Mutta kun poimit nämä arvot analysoitavaksi, ne voivat vaikuttaa vakavasti tietojen laatuun.
käytä mahdollisuuksien mukaan määriteltyä arvojen luetteloa tai valintajoukkoja tällaisille kentille, jotta käyttäjät eivät voi tehdä virheitä. Muissa tapauksissa normalisointityökalut ja-tekniikat voivat ratkaista tietojen epäjohdonmukaisuudet tietojen laadun parantamiseksi.
vinkki 5: edistä datalähtöistä kulttuuria
organisaation laajuinen datalähtöinen kulttuuri noudattaa tiettyä arvojen, käyttäytymisen ja normien joukkoa, joka mahdollistaa datan tehokkaan käytön. Luonnollisesti se tarvitsee sisäänoston kaikilta tunnustaakseen roolinsa tietojen laadussa. Kehitä organisaation laajuinen yhteinen määritelmä tietojen laadusta, tunnista erityiset laatumittarisi, varmista jatkuva mittaus määritellyillä mittareilla ja suunnittele virheratkaisut. Organisaatiosi voi myös hyödyntää tiedonhallintaa standardoidakseen tietovarantojen hallinnan ja parantaakseen niiden laatua.
Gartnerin keskeinen suositus on antaa yrityskäyttäjille mahdollisuus merkitä ja puuttua laatuongelmiin. Itsepalvelutiedon laadun avulla voit edelleen valtuuttaa data-analyytikot, datatutkijat ja yrityskäyttäjät tunnistamaan ja ratkaisemaan laatuongelmat itse. Lyhyesti sanottuna vankkarakenteinen datalähtöinen kulttuuri kannustaa kaikkia panostamaan datan laatuun.
kärki 6: Nimeä datavahti
osana data-driven culture initiative-aloitetta voit nimetä datavahdin, joka hallinnoi datan laatua. Data stewardit voivat analysoida tietojen laadun nykytilaa, optimoida tarkistusprosesseja ja toteuttaa tarvittavat työkalut. Myös tiedonhallinta ja metatiedon hallinta kuuluvat heidän vastuualueeseensa. Ottaa data steward organisaatiossa varmistaa selkeä vastuuvelvollisuus ja täydellinen valvonta parantaa tietojen laatua.
kärki 7: Leverage DataOps jotta tiimisi voivat hyödyntää
DataOps-metodologia keskittyy prosessilähtöiseen automaatioon parhaiden käytäntöjen ohella, jotta voidaan parantaa data-analytiikan laatua ja ketteryyttä. Tietojen hyödyntäminen voi aktivoida liiketoiminnan arvoa koskevia tietoja kaikilla teknologiatasoilla infrastruktuurista kokemukseen.
voit innovoida Dataoppien avulla lisätäksesi automaatiota ihmisten käyttäytymismalleihin, jotka määrittelevät tietojen laadun, testaavat tietojen laadun ja korjaavat tietojen laatuvirheitä. DataOps-kulttuurin voimaannuttaminen kaikille tiimeille on strateginen tapa parantaa datan laatua.
kärki 8: Keskity koulutukseen ja muistuttamiseen
datalähtöinen kulttuuri varmistaa koko organisaation osallistumisen datan laatuun. On kuitenkin myös tärkeää ylläpitää heidän kiinnostustaan ja panostaan innovatiivisten ideoiden avulla. Säännöllinen koulutus käsitteistä, mittareista ja työkalujen käytöstä auttaa vahvistamaan tietojen laadun tarpeita ja hyötyjä. Laatukysymysten ja menestystarinoiden jakaminen organisaatiossa voi toimia ystävällisenä muistutuksena. Erikoiskoulutuksen tarjoaminen henkilökunnalle on tehokas tapa parantaa tietojen laatua.
kärki 9: Ennaltaehkäistä tulevia datavirheitä
tietojen laadussa ei ole kyse vain nykyisten virheiden korjaamisesta vaan myös tulevien virheiden ehkäisemisestä. Tässä on keskeistä arvioida ja käsitellä organisaation tietojen laatukysymysten perimmäisiä syitä. Ovatko prosessit manuaalisia vai automatisoituja? Onko mittausmittarit määritelty oikein? Voivatko sidosryhmät korjata virheet suoraan? Onko tietojen laatukulttuuri vahvasti paikallaan? Valitsemasi tiedon laaturatkaisun tulisi keskittyä datan laadun mahdollistamiseen koko organisaatiossa.
kärki 10: Tiedotustoimista ja tuloksista
kaikkien osallistuminen tietojen laatualoitteisiin on ratkaisevan tärkeää, koska tietojen laatu ei nykyään rajoitu vain muutamiin tiimeihin. Kaikkien sidosryhmien tiedottaminen toiminnasta herättää kiinnostusta ja edistää osallistumista. Jos tiedotat usein tietojen laatuvirheistä, mahdollisista syistä, aloitteista, testeistä ja tuloksista, useammat ihmiset osallistuvat aktiivisesti parannusprojekteihin. Edistyksen, toimien ja tulosten dokumentointi lisää entisestään organisaation tietopohjaa tulevien aloitteiden käynnistämiseksi.
tiedon eliniässä on kaksi mielenkiintoista hetkeä: hetki, jolloin tieto syntyy, ja hetki, jona sitä käytetään. Jos pystyt minimoimaan virheet sillä hetkellä, kun tietoja luodaan, ja aina käsittelemään laatuongelmia lähteessä, voit varmistaa tietojen laadun sillä hetkellä, kun tietoja käytetään. Tietojesi ymmärtäminen ja datalähtöisen kulttuurin edistäminen parantaa huomattavasti datan laatua sen matkan aikana.