10 Tips om hvordan man kan forbedre datakvaliteten
betydningen av data av høy kvalitet er dokumentert gjennom de øverste vertikalene og er spesielt viktig med den siste pandemien. Som et resultat er oppnåelse av høy datakvalitet et kritisk mål for datadrevne organisasjoner.
Bedre datakvalitet leverer:
- pålitelig rapportering og analyse
- Optimaliserte driftsprosesser
- Overlegen kundeopplevelse
- Bedre AVKASTNING
Nedenfor er våre beste tips for å forbedre datakvaliteten for å få det beste ut av dine datainvesteringer.
Tips 1: Definere forretningsbehov og vurdere innvirkning på virksomheten
Forretningsbehov er ofte driverne for forbedringsinitiativer for datakvalitet. Du kan prioritere datakvalitetsproblemer i henhold til dine forretningsbehov og hvordan de vil påvirke virksomheten din i det lange løp. Måling av forretningspåvirkning bidrar til å etablere et mål og spore fremdriften av datakvalitetsforbedring. En fortsatt referanse til forretningsbehovene setter konteksten for å raffinere tilnærmingen til datakvalitet.
Tips 2: Forstå dataene dine
for pålitelig bruk trenger du ikke bare data som er «riktige», men du trenger også de» riktige » dataene. Ja, ikke alle data er like. Du må forstå dataene riktig for å se om de er» riktige » eller relevante for din tiltenkte bruk. Nøkkelen her er å forstå dataene dine. Hvor det kommer fra, hva det beskriver, og hvordan du kan trekke mest mulig ut av det. Dataintelligens er evnen til å forstå og bruke dataene dine på riktig måte. Korrekt beskrivelse og tilkobling av data gjennom hele reisen er den beste strategiske tilnærmingen for å forbedre datakvaliteten.
Tips 3: Adresse datakvalitet ved kilden
ofte blir datakvalitetsproblemer løst midlertidig, bare for å fortsette med arbeidet. Vurder hva som skjer hvis en dataforsker finner tomme poster i et valgt datasett. Mest sannsynlig vil hun fikse feilen i kopien og fortsette med analysen. Hvis korrigeringene ikke når kilden, beholder det opprinnelige datasettet fortsatt kvalitetsproblemet, noe som påvirker den påfølgende bruken. Forebygging er bedre enn kur, og å forhindre spredning av dårlige data er hvordan du kan forbedre datakvaliteten i slike tilfeller.
la oss ta en annen sak der en helseklinikkpersonale ofte hadde problemer med å kontakte pasientene etter deres besøk. Da de fant telefonnumrene var feil for flere pasienter, bestemte de seg for å løse dette problemet ved roten. Når pasientene sjekket inn, ansatte ba dem om å bekrefte sine telefonnumre og raskt eliminert datakvalitet problemet.
Tips 4: Bruk alternativsett og normaliser dataene
når brukere skriver inn data i forskjellige former, gjør de feil, spesielt stavefeil. De kan skrive «roda» for «road» og glemme det. Men når du henter disse verdiene for analyse, kan de på alvor påvirke datasettkvaliteten.
når det er mulig, bruk en definert liste over verdier eller opsjonssett for slike felt slik at brukerne ikke kan gjøre feil. I andre tilfeller kan normalisering verktøy og teknikker løse data uoverensstemmelser å forbedre kvaliteten på dataene.
Tips 5: Fremme en datadrevet kultur
organisasjonsomfattende datadrevet kultur følger et bestemt sett med verdier, atferd og normer som muliggjør effektiv bruk av data. Naturligvis trenger den en buy-in fra alle til å erkjenne sin rolle i datakvalitet. Utvikle en felles definisjon av datakvalitet i hele organisasjonen, identifiser dine spesifikke kvalitetsmålinger, sørg for kontinuerlig måling av de definerte beregningene, og planlegg feilløsninger. Organisasjonen din kan også utnytte Datastyring for å standardisere styringen av dataressurser og forbedre kvaliteten.
En viktig anbefaling fra Gartner er å gi bedriftsbrukere muligheten til å flagge og løse kvalitetsproblemer. Med Selvbetjent Datakvalitet kan du ytterligere styrke dataanalytikere, dataforskere og forretningsbrukere til å identifisere og løse kvalitetsproblemene selv. Kort sagt, en robust datadreven kultur oppfordrer alle til å bidra til datakvalitet.
Tips 6: Nominer en dataforvalter
som en del av det datadrevne kulturinitiativet kan du nominere en dataforvalter for å administrere datakvalitet. Dataforvaltere kan analysere den nåværende tilstanden for datakvalitet, optimalisere vurderingsprosesser og implementere de nødvendige verktøyene. Tilsyn med datastyring og styring av metadata er også en del av deres ansvar. Å ha en dataforvalter i organisasjonen sikrer klar ansvarlighet og fullstendig tilsyn for å forbedre datakvaliteten.
Tips 7: Utnytt DataOps for å styrke teamene dine
DataOps metodikk er fokusert på prosessorientert automatisering sammen med beste praksis, for å forbedre kvaliteten og smidigheten til dataanalyse. Utnytte DataOps kan aktivere data for forretningsverdi på tvers av alle teknologinivåer, fra infrastruktur til erfaring.
du kan innovere med DataOps for å legge til automatisering i menneskelig atferd som definerer datakvalitet, tester datakvalitet og utbedrer datakvalitetsfeil. Å styrke alle teamene dine Med DataOps-kulturen er en strategisk måte å forbedre datakvaliteten på.
Tips 8: Fokus på opplæring og påminnelse
en datadrevet kultur sikrer deltakelse fra hele organisasjonen mot datakvalitet. Men det er også viktig å opprettholde sin interesse og bidrag gjennom innovative ideer. Regelmessig opplæring i konsepter, beregninger og bruk av verktøy vil bidra til å styrke behovene og fordelene med datakvalitet. Deling av kvalitetsproblemer og suksesshistorier kan fungere som vennlige påminnelser. Å tilby spesialisert opplæring til ansatte er en effektiv tilnærming til å forbedre datakvaliteten.
Tips 9: Forhindre fremtidige datafeil
datakvalitet handler ikke bare om å korrigere de nåværende feilene, men også om å forhindre fremtidige feil. Å vurdere og adressere de grunnleggende årsakene til datakvalitetsproblemer i organisasjonen er nøkkelen her. Er prosessene manuelle eller automatiserte? Er målemetodene riktig definert? Kan interessentene rette feilene direkte? Er datakvalitetskulturen på plass? Datakvalitetsløsningen du velger bør fokusere på å muliggjøre datakvalitet på tvers av organisasjonen.
Tips 10: Kommunisere handlinger og resultater
Innføring av alle i datakvalitetstiltak er kritisk fordi datakvalitet i dag ikke er begrenset til noen få lag. Å gjøre alle interessenter oppmerksomme på aktivitetene skaper interesse og fremmer deltakelse. Hvis du ofte kommuniserer om datakvalitetsfeil, mulige årsaker, tiltak, tester og resultater, vil flere aktivt engasjere seg i forbedringsprosjektene. Dokumentere fremgang, handlinger og resultater ytterligere legger til organisatorisk kunnskapsbase for å drive fremtidige tiltak.
det er to interessante øyeblikk i levetiden til et stykke data: øyeblikket det er opprettet og øyeblikket det brukes. Hvis du kan minimere feil i det øyeblikket data opprettes og alltid adressere kvalitetsproblemer ved kilden, kan du sikre datakvalitet i det øyeblikket den brukes. Å forstå dataene dine og fremme en datadrevet kultur går langt i å forbedre datakvaliteten under reisen.