10 Tips over hoe de kwaliteit van de gegevens te verbeteren
het belang van hoogwaardige gegevens is gedocumenteerd in de top verticals en is vooral significant met de recente pandemie. Het bereiken van een hoge datakwaliteit is dan ook een cruciale doelstelling voor datagestuurde organisaties.
verbetering van de gegevenskwaliteit:
- betrouwbare rapportage en analyse
- geoptimaliseerde operationele processen
- superieure klantervaring
- betere ROI
hieronder vindt u onze top tips voor het verbeteren van de gegevenskwaliteit om het beste uit uw gegevensinvesteringen te halen.
Tip 1: Definieer de bedrijfsbehoefte en beoordeel de bedrijfsimpact
bedrijfsbehoeften zijn vaak de drijvende krachten achter initiatieven ter verbetering van de gegevenskwaliteit. U kunt prioriteit geven aan de kwaliteit van de gegevens op basis van uw zakelijke behoeften en hoe ze van invloed zijn op uw bedrijf op de lange termijn. Het meten van bedrijfsimpact helpt bij het vaststellen van een doel en het bijhouden van de voortgang van de verbetering van de gegevenskwaliteit. Een voortdurende verwijzing naar de bedrijfsbehoeften vormt de context voor het verfijnen van de aanpak van datakwaliteit.
Tip 2: begrijp uw gegevens
voor vertrouwd gebruik hebt u niet alleen gegevens nodig die “juist” zijn, maar ook de “juiste” gegevens. Ja, niet alle gegevens zijn gelijk. U moet de gegevens correct begrijpen om te zien of deze “juist” of relevant zijn voor uw beoogde gebruik. De sleutel hier is in het begrijpen van uw gegevens. Waar het vandaan komt, wat het beschrijft, en hoe je er de meeste waarde uit kunt halen. Data intelligence is het vermogen om uw gegevens op de juiste manier te begrijpen en te gebruiken. Het correct beschrijven en verbinden van gegevens gedurende de gehele reis is de beste strategische aanpak om de gegevenskwaliteit te verbeteren.
Tip 3: adresseer de gegevenskwaliteit bij de bron
zeer vaak worden problemen met de gegevenskwaliteit tijdelijk opgelost, alleen om verder te gaan met het werk. Bedenk wat er gebeurt als een data scientist lege records vindt in een geselecteerde dataset. Hoogstwaarschijnlijk zal ze de fout in haar kopie herstellen en doorgaan met de analyse. Als de correcties de bron niet bereiken, behoudt de oorspronkelijke gegevensverzameling nog steeds het kwaliteitsprobleem, wat van invloed is op het latere gebruik ervan. Voorkomen is beter dan genezen, en het voorkomen van de verspreiding van slechte gegevens is hoe u de kwaliteit van de gegevens in dergelijke gevallen kunt verbeteren.
laten we een ander geval nemen waarbij het personeel van een gezondheidskliniek vaak moeite had om contact op te nemen met de patiënten na hun bezoeken. Toen ze vonden dat de telefoonnummers verkeerd waren voor verschillende patiënten, besloten ze om dit probleem bij de wortel aan te pakken. Toen patiënten ingecheckt, het personeel vroeg hen om hun telefoonnummers te controleren en snel geëlimineerd de kwaliteit van de gegevens probleem.
Tip 4: Gebruik optiesets en normaliseer uw gegevens
wanneer gebruikers gegevens in verschillende vormen invoeren, maken ze fouten, vooral spelfouten. Ze kunnen “roda” voor “weg” schrijven en het vergeten. Maar wanneer u deze waarden voor analyse oppakt, kunnen ze de kwaliteit van de dataset ernstig beïnvloeden.
gebruik indien mogelijk een gedefinieerde lijst met waarden of optiesets voor dergelijke velden, zodat de gebruikers geen fouten kunnen maken. In andere gevallen kunnen normalisatiehulpmiddelen en-technieken de gegevensinconsistenties oplossen om de kwaliteit van gegevens te verbeteren.
Tip 5: een Gegevensgedreven cultuur bevorderen
organisatiebrede gegevensgedreven cultuur volgt een specifieke reeks waarden, gedragingen en normen die het effectief gebruik van gegevens mogelijk maken. Natuurlijk, het heeft een buy-in van iedereen nodig om hun rol in de kwaliteit van de gegevens te erkennen. Ontwikkel een organisatiebrede gedeelde definitie van gegevenskwaliteit, identificeer uw specifieke kwaliteitsstatistieken, zorg voor continue meting van de gedefinieerde statistieken en plan voor foutresoluties. Uw organisatie kan ook Data Governance gebruiken om het beheer van data assets te standaardiseren en de kwaliteit ervan te verbeteren.
een belangrijke aanbeveling van Gartner is om zakelijke gebruikers de mogelijkheid te bieden om kwaliteitsproblemen aan te pakken en te markeren. Met self-service datakwaliteit kunt u gegevensanalisten, datawetenschappers en zakelijke gebruikers verder in staat stellen om de kwaliteitsproblemen zelf te identificeren en op te lossen. Kortom, een robuuste datacultuur moedigt iedereen aan om bij te dragen aan de kwaliteit van data.
Tip 6: Nomineer een data steward
als onderdeel van het data-driven culture initiative, kunt u een data steward nomineren om de gegevenskwaliteit te beheren. Data stewards kunnen de huidige toestand van gegevenskwaliteit analyseren, beoordelingsprocessen optimaliseren en de vereiste tools implementeren. Het toezicht op databeheer en het beheer van metadata behoren ook tot hun verantwoordelijkheid. Het hebben van een data steward in de organisatie zorgt voor duidelijke verantwoording en volledig toezicht voor het verbeteren van de kwaliteit van de gegevens.
Tip 7: Leverage DataOps om uw teams te ondersteunen
DataOps methodologie is gericht op procesgerichte automatisering samen met best practices, om de kwaliteit en flexibiliteit van data-analyse te verbeteren. Door gebruik te maken van DataOps kunnen gegevens voor bedrijfswaarde worden geactiveerd op alle technologische niveaus, van infrastructuur tot ervaring.
u kunt innoveren met DataOps om automatisering toe te voegen aan menselijk gedrag dat de gegevenskwaliteit definieert, de gegevenskwaliteit test en fouten in de gegevenskwaliteit repareert. Het versterken van al uw teams met de dataops-cultuur is een strategische manier om de kwaliteit van de gegevens te verbeteren.
Tip 8: Focus op training en herinneren
een data-gedreven cultuur zorgt ervoor dat de gehele organisatie meewerkt aan de kwaliteit van de gegevens. Maar het is ook essentieel om hun interesse en bijdrage door middel van innovatieve ideeën te ondersteunen. Regelmatige training in Concepten, metrics en toolgebruik zal helpen de behoeften en voordelen van gegevenskwaliteit te versterken. Organisatiebrede uitwisseling van kwaliteitsproblemen en succesverhalen kan fungeren als vriendelijke herinneringen. Het aanbieden van gespecialiseerde training aan medewerkers is een effectieve aanpak om de kwaliteit van de gegevens te verbeteren.
Tip 9: Toekomstige gegevensfouten voorkomen
gegevenskwaliteit gaat niet alleen over het corrigeren van huidige fouten, maar ook over het voorkomen van toekomstige fouten. Het beoordelen en aanpakken van de onderliggende oorzaken van problemen met de kwaliteit van gegevens in uw organisatie is hier de sleutel. Zijn de processen handmatig of geautomatiseerd? Zijn de meetwaarden correct gedefinieerd? Kunnen de stakeholders de fouten direct corrigeren? Is de cultuur van de gegevenskwaliteit stevig op zijn plaats? De oplossing voor gegevenskwaliteit die u kiest, moet zich richten op het mogelijk maken van gegevenskwaliteit in de hele organisatie.
Tip 10: Communiceer acties en resultaten
het onboarden van iedereen in initiatieven voor gegevenskwaliteit is van cruciaal belang omdat de gegevenskwaliteit vandaag de dag niet beperkt is tot een paar teams. Alle belanghebbenden bewust maken van de activiteiten creëert interesse en bevordert participatie. Als u regelmatig communiceert over fouten in de gegevenskwaliteit, mogelijke redenen, initiatieven, tests en resultaten, zullen meer mensen actief deelnemen aan de verbeteringsprojecten. Het documenteren van de voortgang, acties en resultaten draagt verder bij aan de organisatorische kennisbasis voor het aansturen van toekomstige initiatieven.
er zijn twee interessante momenten in de levensduur van een stuk gegevens: het moment dat het wordt gemaakt en het moment dat het wordt gebruikt. Als u fouten kunt minimaliseren op het moment dat gegevens worden gemaakt en altijd kwaliteitsproblemen bij de bron kunt aanpakken, kunt u de kwaliteit van de gegevens garanderen op het moment dat deze wordt gebruikt. Het begrijpen van uw gegevens en het bevorderen van een data-gedreven cultuur gaat een lange weg in het verbeteren van de kwaliteit van de gegevens tijdens de reis.