10 tipp az adatminőség javításához
a kiváló minőségű adatok fontosságát a legmagasabb vertikumokban dokumentálják, és ez különösen fontos a közelmúltbeli világjárvány szempontjából. Ennek eredményeként a magas adatminőség elérése kritikus cél az adatközpontú szervezetek számára.
az adatminőség javítása:
- megbízható jelentéskészítés és elemzés
- optimalizált működési folyamatok
- kiváló ügyfélélmény
- jobb megtérülés
az alábbiakban bemutatjuk a legfontosabb tippeket az adatminőség javításához, hogy a lehető legtöbbet hozza ki az adatbefektetésekből.
1.tipp: az üzleti igények meghatározása és az üzleti hatások felmérése
az üzleti igények gyakran az adatminőség-javító kezdeményezések mozgatórugói. Az adatminőségi kérdéseket az üzleti igényeinek megfelelően rangsorolhatja, és hogy ezek hosszú távon hogyan befolyásolják vállalkozását. Az üzleti hatás mérése segít meghatározni a célt és nyomon követni az adatminőség javításának előrehaladását. Az üzleti igényekre való folyamatos hivatkozás megteremti az adatminőség megközelítésének finomításának kontextusát.
2.Tipp: Az adatok megértése
a megbízható használathoz nemcsak “megfelelő” adatokra van szükség, hanem a “megfelelő” adatokra is. Igen, nem minden adat egyenlő. Meg kell értenie az adatokat helyesen, hogy lássa, “helyes-e” vagy releváns-e az Ön tervezett felhasználása szempontjából. A kulcs itt az adatok megértése. Honnan származik, mit ír le, és hogyan nyerheti ki a legtöbb értéket belőle. Az adatintelligencia az a képesség, hogy megértsük és helyesen használjuk az adatokat. Az adatok helyes leírása és összekapcsolása az út során a legjobb stratégiai megközelítés az adatminőség javításához.
3.Tipp: cím adatminőség a forrásnál
nagyon gyakran az adatminőségi problémák átmenetileg megoldódnak, csak a munka folytatásához. Fontolja meg, mi történik, ha egy adattudós üres rekordokat talál egy kiválasztott adatkészletben. Valószínűleg kijavítja a hibát a másolatában, és folytatja az elemzést. Ha a javítások nem érik el a forrást, az eredeti adatkészlet továbbra is megőrzi a minőségi problémát, ami befolyásolja annak későbbi felhasználását. A megelőzés jobb, mint a gyógyítás, és a rossz adatok terjedésének megakadályozása az, hogyan javíthatja az adatminőséget ilyen esetekben.
Vegyünk egy másik esetet, amikor egy egészségügyi klinika személyzete gyakran nehézségekbe ütközött a betegekkel a látogatásuk után. Amikor megállapították, hogy a telefonszámok több beteg számára tévesek, úgy döntöttek, hogy ezt a problémát a gyökéren kezelik. Amikor a betegek bejelentkeztek, a személyzet megkérte őket, hogy ellenőrizzék telefonszámukat, és gyorsan megszüntették az adatminőségi problémát.
4.tipp: Használja az opciókészleteket és normalizálja az adatokat
amikor a felhasználók különböző formában adják meg az adatokat, hibákat követnek el, különösen helyesírási hibákat. Lehet, hogy “roda” – t írnak az “út” – ra, és elfelejtik. De amikor ezeket az értékeket elemzés céljából felveszi, azok komolyan befolyásolhatják az adatkészlet minőségét.
amikor csak lehetséges, használja az ilyen mezők értékeinek vagy opciókészleteinek meghatározott listáját, hogy a felhasználók ne hibázhassanak. Más esetekben a normalizációs eszközök és technikák megoldhatják az adatok inkonzisztenciáját az adatok minőségének javítása érdekében.
5.tipp: az adatközpontú kultúra népszerűsítése
az egész szervezetre kiterjedő adatközpontú kultúra olyan értékeket, viselkedéseket és normákat követ, amelyek lehetővé teszik az adatok hatékony felhasználását. Természetesen mindenkinek be kell vásárolnia, hogy elismerje az adatminőségben betöltött szerepét. Dolgozzon ki az adatminőség egész szervezetre kiterjedő közös meghatározását, azonosítsa az adott minőségi mutatókat, biztosítsa a meghatározott mutatók folyamatos mérését, és tervezze meg a hibamegoldásokat. Szervezete az Adatirányítást is felhasználhatja az adatvagyon kezelésének egységesítésére és minőségének javítására.
a Gartner egyik legfontosabb ajánlása, hogy az üzleti felhasználók képesek legyenek megjelölni és kezelni a minőségi problémákat. Az önkiszolgáló adatminőséggel tovább képessé teheti az adatelemzőket, az adatkutatókat és az üzleti felhasználókat arra, hogy maguk azonosítsák és megoldják a minőségi problémákat. Röviden: a robusztus adatközpontú kultúra mindenkit arra ösztönöz, hogy hozzájáruljon az adatminőséghez.
6. tipp: Jelöljön ki egy adatkezelőt
az adatvezérelt kultúra kezdeményezés részeként kijelölhet egy Adatkezelőt az adatminőség kezelésére. Az adatkezelők elemezhetik az adatminőség jelenlegi állapotát, optimalizálhatják a felülvizsgálati folyamatokat, és végrehajthatják a szükséges eszközöket. Az adatkezelés felügyelete és a metaadatok kezelése szintén a felelősségük része. Miután az adatok steward a szervezet biztosítja a világos elszámoltathatóság és a teljes felügyelet javítása érdekében az adatok minőségét.
7. tipp:
a DataOps módszertana a folyamatorientált automatizálásra és a legjobb gyakorlatokra összpontosít, hogy javítsa az adatelemzés minőségét és agilitását. A DataOps kihasználása az üzleti érték érdekében aktiválhatja az adatokat az összes technológiai szinten, az infrastruktúrától a tapasztalatig.
a DataOps segítségével innovációval automatizálhatja az emberi viselkedést, amely meghatározza az adatminőséget, teszteli az adatminőséget, és orvosolja az adatminőségi hibákat. Az adatminőség javításának stratégiai módja az összes csapat felhatalmazása a DataOps kultúrára.
8. tipp:
az adatközpontú kultúra biztosítja az egész szervezet részvételét az adatminőség felé. De az is elengedhetetlen, hogy fenntartsák érdeklődésüket és hozzájárulásukat innovatív ötletekkel. A fogalmak, mutatók és eszközhasználat rendszeres képzése segíteni fogja az adatminőség igényeinek és előnyeinek megerősítését. A minőségi kérdések és a sikertörténetek szervezeti szintű megosztása barátságos emlékeztetőként szolgálhat. A személyzet speciális képzése hatékony megközelítés az adatminőség javításához.
9. tipp: A jövőbeli adathibák megelőzése
az adatminőség nem csak az aktuális hibák kijavítását jelenti, hanem a jövőbeli hibák megelőzését is. A kulcs itt az adatminőségi problémák alapvető okainak felmérése és kezelése a szervezetben. A folyamatok kézi vagy automatizált? A mérési mutatók helyesen vannak meghatározva? Az érintettek közvetlenül kijavíthatják a hibákat? Az adatminőségi kultúra szilárdan a helyén van? A választott adatminőségi megoldásnak arra kell összpontosítania, hogy lehetővé tegye az adatminőséget az egész szervezetben.
tipp 10: Műveletek és eredmények kommunikálása
az adatminőségi kezdeményezésekben való részvétel kritikus fontosságú, mivel az adatminőség ma nem korlátozódik néhány csapatra. Az érdekelt felek tájékoztatása a tevékenységekről érdeklődést kelt és elősegíti a részvételt. Ha gyakran kommunikál az adatminőségi hibákról, a lehetséges okokról, a kezdeményezésekről, a tesztekről és az eredményekről, több ember aktívan részt vesz a fejlesztési projektekben. Az előrehaladás, a cselekvések és az eredmények dokumentálása tovább növeli a szervezeti tudásbázist a jövőbeli kezdeményezések támogatására.
egy adat élettartama során két érdekes pillanat van: a létrehozás és a felhasználás pillanata. Ha minimalizálni tudja a hibákat az adatok létrehozásakor, és mindig a forrásnál kezeli a minőségi problémákat, akkor biztosíthatja az adatok minőségét a használat pillanatában. Az adatok megértése és az adatközpontú kultúra előmozdítása hosszú utat jelent az adatminőség javításában az utazás során.