데이터 품질 개선 방법에 대한 10 가지 팁
고품질 데이터의 중요성은 상위 분야 전반에 걸쳐 문서화되어 있으며 최근 유행병에서 특히 중요합니다. 따라서 높은 데이터 품질을 달성하는 것이 데이터 중심 조직의 중요한 목표입니다.
데이터 품질 개선:
- 신뢰할 수 있는 보고 및 분석
- 최적화된 운영 프로세스
- 우수한 고객 경험
- 더 나은 투자 수익
다음은 데이터 투자를 최대한 활용할 수 있도록 데이터 품질을 개선하기 위한 최고의 팁입니다.
팁 1:비즈니스 요구 사항 정의 및 비즈니스 영향 평가
비즈니스 요구 사항은 종종 데이터 품질 개선 이니셔티브의 원동력입니다. 비즈니스 요구 사항 및 장기적으로 비즈니스에 미치는 영향에 따라 데이터 품질 문제의 우선 순위를 지정할 수 있습니다. 비즈니스 영향을 측정하면 목표를 설정하고 데이터 품질 개선 진행 상황을 추적하는 데 도움이됩니다. 비즈니스 요구에 대한 지속적인 참조는 데이터 품질에 대한 접근 방식을 구체화하기 위한 컨텍스트를 설정합니다.
팁 2:데이터 이해
신뢰할 수 있는 사용을 위해서는”올바른”데이터뿐만 아니라”올바른”데이터도 필요합니다. 예,모든 데이터가 동일한 것은 아닙니다. 데이터가”올바른”것인지 또는 의도한 용도와 관련이 있는지 확인하기 위해 데이터를 올바르게 이해해야 합니다. 여기서 핵심은 데이터를 이해하는 것입니다. 그것이 어디에서 왔는지,무엇을 설명하는지,그리고 어떻게 가장 많은 가치를 추출 할 수 있는지. 데이터 인텔리전스는 데이터를 올바른 방식으로 이해하고 사용할 수 있는 능력입니다. 여정 전반에 걸쳐 데이터를 올바르게 설명하고 연결하는 것이 데이터 품질을 향상시키는 가장 좋은 전략적 접근 방식입니다.
팁 3:원본에서 데이터 품질 해결
매우 자주,데이터 품질 문제가 일시적으로 해결되어 작업만 계속 진행합니다. 데이터 과학자가 선택한 데이터 세트에서 빈 레코드를 찾으면 어떤 일이 발생하는지 고려하십시오. 아마,그녀는 그녀의 사본에 있는 과실을 고치고 분석을 계속할 것이다. 수정 사항이 원본에 도달하지 않으면 원본 데이터 집합에 품질 문제가 계속 유지되어 후속 사용에 영향을 미칩니다. 예방은 치료보다 낫고 잘못된 데이터의 전파를 방지하는 것이 이러한 경우 데이터 품질을 향상시킬 수있는 방법입니다.
보건소 직원이 방문 후 환자들과 접촉하는 데 어려움을 겪었던 또 다른 사례를 보자. 그들이 발견했을 때 전화 번호는 여러 환자에 대한 잘못된,그들은 루트에서이 문제를 해결하기로 결정. 환자가 체크인했을 때 직원은 전화 번호를 확인하도록 요청하고 데이터 품질 문제를 신속하게 제거했습니다.
팁 4:옵션 세트를 사용하고 데이터를 정규화
사용자가 다른 형식으로 데이터를 입력하면 실수,특히 맞춤법 실수를 범합니다. 그들은”도로”를 위해”로다”를 쓰고 잊어 버릴 수 있습니다. 그러나 분석을 위해 이러한 값을 선택하면 데이터 세트 품질에 심각한 영향을 줄 수 있습니다.
가능하면 사용자가 실수를 할 수 없도록 이러한 필드에 대해 정의된 값 목록 또는 옵션 세트를 사용하십시오. 다른 경우에는 정규화 도구 및 기술을 사용하여 데이터 불일치를 해결하여 데이터 품질을 향상시킬 수 있습니다.
팁 5:데이터 중심 문화 홍보
조직 전체 데이터 중심 문화는 데이터의 효과적인 사용을 가능하게하는 특정 가치,행동 및 규범을 따릅니다. 당연히 데이터 품질에서 자신의 역할을 인정하려면 모든 사람의 구매가 필요합니다. 데이터 품질에 대한 조직 차원의 공유 정의를 개발하고,특정 품질 메트릭을 식별하고,정의된 메트릭에 대한 지속적인 측정을 보장하고,오류 해결을 계획합니다. 또한 조직은 데이터 거버넌스를 활용하여 데이터 자산 관리를 표준화하고 품질을 향상시킬 수 있습니다.
가트너의 주요 권장 사항은 비즈니스 사용자에게 품질 문제를 신고하고 해결할 수있는 기능을 제공하는 것입니다. 셀프 서비스 데이터 품질을 사용하면 데이터 분석가,데이터 과학자 및 비즈니스 사용자가 품질 문제를 직접 식별하고 해결할 수 있습니다. 즉,강력한 데이터 기반 문화는 모든 사람이 데이터 품질에 기여하도록 장려합니다.
팁 6: 데이터 관리자 지명
데이터 기반 문화 이니셔티브의 일환으로 데이터 품질을 관리할 데이터 관리자를 지명할 수 있습니다. 데이터 관리자는 현재 데이터 품질 상태를 분석하고 검토 프로세스를 최적화하며 필요한 도구를 구현할 수 있습니다. 데이터 거버넌스를 감독하고 메타데이터를 관리하는 것도 책임의 일부입니다. 조직에 데이터 청지기가 있으면 데이터 품질 향상을 위한 명확한 책임과 완벽한 감독이 보장됩니다.
팁 7: 데이터옵스를 활용하여 팀 역량을 강화하십시오.
데이터옵스 방법론은 모범 사례와 함께 프로세스 중심의 자동화에 초점을 맞추어 데이터 분석의 품질과 민첩성을 향상시킵니다. 데이터옵스를 활용하면 인프라에서 경험에 이르기까지 모든 기술 계층에서 비즈니스 가치를 위한 데이터를 활성화할 수 있습니다.
데이터옵스를 통해 혁신을 통해 데이터 품질을 정의하고 데이터 품질을 테스트하며 데이터 품질 오류를 수정하는 인간 행동에 자동화를 추가할 수 있습니다. 데이터 운영 문화를 통해 모든 팀에 힘을 실어주는 것은 데이터 품질을 향상시키는 전략적 방법입니다.
팁 8: 교육 및 상기
데이터 중심 문화는 데이터 품질에 대한 전체 조직의 참여를 보장합니다. 그러나 혁신적인 아이디어를 통해 그들의 관심과 기여를 유지하는 것도 필수적입니다. 개념,메트릭 및 도구 사용에 대한 정기적 인 교육은 데이터 품질의 요구와 이점을 강화하는 데 도움이됩니다. 품질 문제 및 성공 사례의 조직 전체 공유는 친절한 알림 역할을 할 수 있습니다. 직원에게 전문 교육을 제공하는 것은 데이터 품질을 향상시키는 효과적인 방법입니다.
팁 9: 향후 데이터 오류 방지
데이터 품질은 현재 오류를 수정하는 것뿐만 아니라 향후 오류를 방지하는 것입니다. 조직에서 데이터 품질 문제의 근본 원인을 평가하고 해결하는 것이 핵심입니다. 프로세스는 수동 또는 자동화됩니까? 측정 메트릭이 올바르게 정의되어 있습니까? 이해 관계자가 오류를 직접 수정할 수 있습니까? 데이터 품질 문화가 확고하게 자리 잡고 있습니까? 선택한 데이터 품질 솔루션은 조직 전체에서 데이터 품질을 활성화하는 데 중점을 두어야 합니다.
팁 10: 작업 및 결과 전달
데이터 품질 이니셔티브에 모든 사람을 온보딩하는 것은 오늘날의 데이터 품질이 몇몇 팀에만 국한되지 않기 때문에 매우 중요합니다. 모든 이해 관계자가 활동을 인식하게하면 관심이 생기고 참여가 촉진됩니다. 데이터 품질 오류,가능한 이유,이니셔티브,테스트 및 결과에 대해 자주 의사 소통하는 경우 더 많은 사람들이 개선 프로젝트에 적극적으로 참여할 것입니다. 진행 상황,작업 및 결과를 문서화하면 향후 이니셔티브에 전력을 공급하기위한 조직 지식 기반이 추가됩니다.
데이터 조각의 수명에는 두 가지 흥미로운 순간,즉 데이터가 만들어지는 순간과 사용되는 순간이 있습니다. 데이터가 생성되는 순간의 오류를 최소화하고 소스에서 항상 품질 문제를 해결할 수 있는 경우 데이터가 사용되는 순간의 데이터 품질을 보장할 수 있습니다. 데이터를 이해하고 데이터 기반 문화를 홍보하는 것은 여정 동안 데이터 품질을 향상시키는 데 큰 도움이됩니다.