データ品質を改善するための10のヒント
高品質のデータの重要性は、トップ業界全体で文書化されており、最近のパンデミックでは特に重要です。 その結果、高いデータ品質を達成することは、データ駆動型の組織にとって重要な目標です。
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- 信頼できるレポートと分析
- 最適化された運用プロセス
- 優れたカスタマーエクスペリエンス
- より良いROI
以下は、データ投資を最大限に活用するため
ヒント1:ビジネスニーズを定義し、ビジネスへの影響を評価する
ビジネスニーズは、多くの場合、データ品質改善イニシアチブの原動力です。 ビジネスニーズに応じてデータ品質の問題に優先順位を付けることができ、それらが長期的にビジネスにどのように影響するかを判断できます。 ビジネスへの影響を測定することは、目標を確立し、データ品質改善の進捗状況を追跡するのに役立ちます。 ビジネスニーズへの継続的な参照は、データ品質へのアプローチを洗練するためのコンテキストを設定します。
ヒント2:データを理解する
信頼できる使用のためには、”正しい”データだけでなく、”正しい”データも必要です。 はい、すべてのデータが等しいわけではありません。 あなたはそれが”正しい”またはあなたの意図された使用に関連しているかどうかを確認するためにデータを正しく理解する必要があります。 ここで重要なのは、データを理解することです。 それがどこから来たのか、それが何を記述しているのか、そしてあなたがそれから最も価値を抽出する方法。 データインテリジェンスとは、データを適切な方法で理解し、使用する能力です。 データの品質を向上させるためには、データを正確に記述して接続することが最善の戦略的アプローチです。
ヒント3:ソースでのデータ品質への対処
非常に多くの場合、データ品質の問題は一時的に修正され、作業に進むだけです。 データサイエンティストが選択したデータセット内で空のレコードを検出した場合の処理を検討します。 ほとんどの場合、彼女は彼女のコピーのエラーを修正し、分析を続行します。 修正がソースに到達しない場合でも、元のデータセットは品質の問題を保持し、その後の使用に影響します。 不正なデータの伝播を防止することは、そのような場合にデータ品質を向上させる方法です。
診療所のスタッフが訪問後に患者との連絡が困難なことが多かった別のケースを見てみましょう。 彼らは電話番号がいくつかの患者のために間違っていたことを発見したとき、彼らは根本的にこの問題に対処することにしました。 患者がチェックインしたとき、スタッフは電話番号を確認するように求め、データ品質の問題を迅速に排除しました。
ヒント4:オプションセットを使用してデータを正規化
ユーザーが異なる形式でデータを入力すると、間違い、特にスペルミスが発生します。 彼らは”道”のために”roda”を書いてそれを忘れるかもしれません。 しかし、分析のためにこれらの値を取得すると、データセットの品質に深刻な影響を与える可能性があります。
可能な限り、ユーザーが間違いを犯すことができないように、そのようなフィールドに定義された値またはオプションセットのリストを使用します。 他の場合には、正規化ツールおよび技術は、データの品質を向上させるために、データの不整合を解決することができます。
ヒント5:データ駆動型文化を促進する
組織全体のデータ駆動型文化は、データの効果的な使用を可能にする特定の値、行動、規範のセットに従います。 当然のことながら、データ品質における役割を認識するには、すべての人からのバイインが必要です。 組織全体のデータ品質の共有定義を作成し、特定の品質指標を特定し、定義された指標の継続的な測定を確実にし、エラー解決を計画します。 また、データガバナンスを活用して、データ資産の管理を標準化し、その品質を向上させることもできます。
ガートナーからの主な推奨事項は、ビジネスユーザーに品質問題にフラグを立てて対処できるようにすることです。 セルフサービスのデータ品質を使用すると、データアナリスト、データサイエンティスト、ビジネスユーザーが品質の問題を自分自身で特定して解決できるように 要するに、堅牢なデータ駆動型の文化は、すべての人がデータ品質に貢献することを奨励します。
ヒント6: データスチュワードの指名
データ駆動型文化イニシアチブの一環として、データ品質を管理するためにデータスチュワードを指名することができます。 データスチュワードは、データ品質の現在の状態を分析し、レビュープロセスを最適化し、必要なツールを実装することができます。 データガバナンスの監督とメタデータの管理も彼らの責任の一部です。 組織内にデータスチュワードを持つことで、明確な説明責任とデータ品質向上のための完全な監督が保証されます。
ヒント7: DataOpsを活用してチームに力を与える
DataOpsの方法論は、プロセス指向の自動化とベストプラクティスに焦点を当て、データ分析の品質と俊敏性を向上させます。 DataOpsを活用することで、インフラストラクチャからエクスペリエンスまで、すべてのテクノロジ層でビジネス価値のためのデータを有効化できます。
DataOpsを革新して、データ品質を定義し、データ品質をテストし、データ品質の障害を修復する人間の行動に自動化を追加することができます。 すべてのチームにDataOps文化を提供することは、データ品質を向上させるための戦略的な方法です。
ヒント8: トレーニングと思い出させることに焦点を当てる
データ駆動型の文化は、データ品質に向けて組織全体からの参加を保証します。 しかし、革新的なアイデアを通じて彼らの関心と貢献を維持することも不可欠です。 概念、指標、およびツールの使用に関する定期的なトレーニングは、データ品質のニーズと利点を強化するのに役立ちます。 品質問題と成功事例の組織全体の共有は、友好的なリマインダーとして機能することができます。 スタッフに専門的なトレーニングを提供することは、データ品質を向上させるための効果的なアプローチです。
ヒント9: 将来のデータエラーの防止
データ品質は、現在のエラーを修正するだけでなく、将来のエラーを防止することについてもあります。 組織内のデータ品質の問題の根本原因を評価し、対処することがここで重要です。 プロセスは手動または自動化されていますか？ 測定指標は正しく定義されていますか？ 利害関係者は、直接エラーを修正することはできますか？ データ品質の文化はしっかりと整っていますか？ 選択するデータ品質ソリューションは、組織全体でデータ品質を有効にすることに焦点を当てる必要があります。
ヒント10: 行動と結果を伝える
今日のデータ品質は少数のチームに限定されていないため、データ品質イニシアチブのすべての人にオンボーディングが重要です。 すべての利害関係者に活動を認識させることは、関心を作成し、参加を促進します。 データ品質のエラー、考えられる理由、イニシアチブ、テスト、および結果について頻繁にコミュニケーションをとると、より多くの人々が改善プロジェ 進捗状況、行動、および結果を文書化することは、将来のイニシアチブに電力を供給するための組織の知識ベースにさらに追加されます。
データの存続期間には、作成された瞬間と使用された瞬間の2つの興味深い瞬間があります。 データが作成された時点でエラーを最小限に抑え、ソースの品質問題に常に対処できれば、データが使用された時点でデータの品質を確保できます。 データを理解し、データ駆動型の文化を促進することは、その旅の間にデータ品質を向上させる上で長い道のりを行きます。