10 wskazówek, jak poprawić jakość danych
znaczenie wysokiej jakości danych jest udokumentowane w najlepszych branżach i jest szczególnie istotne w przypadku niedawnej pandemii. W rezultacie osiągnięcie wysokiej jakości danych jest kluczowym celem dla organizacji opartych na danych.
poprawa jakości danych zapewnia:
- zaufane raporty i analizy
- zoptymalizowane procesy operacyjne
- najwyższa jakość obsługi klienta
- lepszy zwrot z inwestycji
poniżej przedstawiamy najważniejsze wskazówki dotyczące poprawy jakości danych, aby jak najlepiej wykorzystać inwestycje w dane.
Wskazówka 1: Zdefiniuj potrzeby biznesowe i oceń ich wpływ
potrzeby biznesowe są często motorem inicjatyw poprawy jakości danych. Możesz nadać priorytet kwestiom jakości danych w zależności od potrzeb biznesowych i ich wpływu na biznes w dłuższej perspektywie. Pomiar wpływu biznesowego pomaga ustalić cel i śledzić postępy w poprawie jakości danych. Ciągłe odwoływanie się do potrzeb biznesowych wyznacza kontekst dla udoskonalenia podejścia do jakości danych.
Wskazówka 2: Zrozum swoje dane
do zaufanego użytku potrzebujesz nie tylko danych, które są „właściwe”, ale także „właściwych” danych. Tak, nie wszystkie dane są równe. Musisz poprawnie zrozumieć dane, aby sprawdzić, czy są one „właściwe” lub odpowiednie dla zamierzonego zastosowania. Kluczem jest tutaj zrozumienie Twoich danych. Skąd pochodzi, co opisuje i jak można wydobyć z niego największą wartość. Data intelligence to zdolność do zrozumienia i wykorzystania danych we właściwy sposób. Prawidłowe opisywanie i łączenie danych w trakcie podróży jest najlepszym strategicznym podejściem do poprawy jakości danych.
Wskazówka 3: Jakość danych adresowych u źródła
bardzo często problemy z jakością danych są tymczasowo naprawiane, tylko po to, aby kontynuować pracę. Zastanów się, co się stanie, jeśli analityk danych znajdzie puste rekordy w wybranym zbiorze danych. Najprawdopodobniej naprawi błąd w kopii i będzie kontynuować analizę. Jeśli korekty nie dotrą do źródła, oryginalny zestaw danych nadal zachowuje problem jakości, wpływając na jego późniejsze wykorzystanie. Lepiej zapobiegać niż leczyć, a zapobieganie rozprzestrzenianiu się złych danych jest sposobem na poprawę jakości danych w takich przypadkach.
weźmy kolejny przypadek, w którym personel kliniki często miał trudności z kontaktem z pacjentami po wizycie. Kiedy okazało się, że numery telefonów były błędne dla kilku pacjentów, postanowili rozwiązać ten problem u źródła. Kiedy pacjenci się meldowali, personel poprosił ich o zweryfikowanie numerów telefonów i szybko wyeliminował problem z jakością danych.
Wskazówka 4: Użyj zestawów opcji i normalizuj dane
gdy użytkownicy wprowadzają dane w różnych formach, popełniają błędy, zwłaszcza błędy ortograficzne. Mogą napisać „roda” dla „drogi” i zapomnieć o tym. Ale kiedy odbierzesz te wartości do analizy, mogą one poważnie wpłynąć na jakość zestawu danych.
jeśli to możliwe, użyj zdefiniowanej listy wartości lub zestawów opcji dla takich pól, aby użytkownicy nie mogli popełnić żadnych błędów. W innych przypadkach narzędzia i techniki normalizacji mogą rozwiązać niespójności danych w celu poprawy jakości danych.
Wskazówka 5: Promuj kulturę opartą na danych
kultura oparta na danych w całej organizacji podąża za określonym zestawem wartości, zachowań i norm, które umożliwiają efektywne wykorzystanie danych. Oczywiście wymaga to od wszystkich wpisowego, aby potwierdzić swoją rolę w jakości danych. Opracuj wspólną definicję jakości danych w całej organizacji, określ konkretne wskaźniki jakości, zapewnij ciągły pomiar zdefiniowanych wskaźników i zaplanuj rozwiązywanie błędów. Twoja organizacja może również wykorzystać zarządzanie danymi do standaryzacji zarządzania zasobami danych i poprawy ich jakości.
kluczowym zaleceniem firmy Gartner jest umożliwienie użytkownikom biznesowym oznaczania i rozwiązywania problemów z jakością. Dzięki samoobsługowej jakości danych możesz dodatkowo umożliwić analitykom danych, analitykom danych i użytkownikom biznesowym samodzielne identyfikowanie i rozwiązywanie problemów z jakością. Krótko mówiąc, solidna kultura oparta na danych zachęca wszystkich do przyczyniania się do jakości danych.
Tip 6: Nominowanie administratora danych
w ramach inicjatywy data-driven culture można nominować administratora danych do zarządzania jakością danych. Administratorzy danych mogą analizować aktualny stan jakości danych, optymalizować procesy przeglądu i wdrażać wymagane narzędzia. Nadzorowanie zarządzania danymi i zarządzanie metadanymi to również część ich odpowiedzialności. Posiadanie stewarda danych w organizacji zapewnia jasną odpowiedzialność i pełny nadzór w celu poprawy jakości danych.
Tip 7: Wykorzystaj DataOps, aby wzmocnić swoje zespoły
metodologia DataOps koncentruje się na automatyzacji zorientowanej na procesy wraz z najlepszymi praktykami, aby poprawić jakość i sprawność analizy danych. Wykorzystanie DataOps może aktywować dane dla wartości biznesowej na wszystkich poziomach technologii, od infrastruktury po doświadczenie.
dzięki DataOps możesz wprowadzać innowacje, aby dodać automatyzację do ludzkich zachowań, które definiują jakość danych, testują jakość danych i usuwają awarie jakości danych. Umożliwienie wszystkim zespołom korzystania z kultury DataOps to strategiczny sposób na poprawę jakości danych.
końcówka 8: Koncentracja na szkoleniu i przypominaniu
kultura oparta na danych zapewnia udział całej organizacji w dążeniu do jakości danych. Istotne jest jednak również podtrzymywanie ich zainteresowania i wkładu poprzez innowacyjne pomysły. Regularne szkolenia z zakresu koncepcji, wskaźników i wykorzystania narzędzi pomogą wzmocnić potrzeby i korzyści płynące z jakości danych. Dzielenie się w całej organizacji problemami z jakością i historiami sukcesu może działać jako przyjazne przypomnienia. Oferowanie wyspecjalizowanych szkoleń dla personelu jest skutecznym podejściem do poprawy jakości danych.
końcówka 9: Zapobieganie przyszłym błędom danych
jakość danych nie polega tylko na poprawianiu bieżących błędów, ale także na zapobieganiu przyszłym błędom. Ocena i rozwiązywanie podstawowych przyczyn problemów z jakością danych w Twojej organizacji jest tutaj kluczowe. Czy procesy są ręczne czy zautomatyzowane? Czy mierniki pomiaru są poprawnie zdefiniowane? Czy zainteresowane strony mogą bezpośrednio poprawić błędy? Czy kultura jakości danych jest na miejscu? Wybrane rozwiązanie dotyczące jakości danych powinno skupiać się na zapewnieniu jakości danych w całej organizacji.
Tip 10: Informowanie o działaniach i wynikach
wdrażanie wszystkich inicjatyw dotyczących jakości danych ma kluczowe znaczenie, ponieważ jakość danych nie ogranicza się dziś do kilku zespołów. Uświadomienie wszystkim zainteresowanym stronom działań wzbudza zainteresowanie i sprzyja uczestnictwu. Jeśli często komunikujesz się o błędach jakości danych, możliwych przyczynach, inicjatywach, testach i wynikach, więcej osób będzie aktywnie angażować się w projekty poprawy. Dokumentowanie postępów, działań i wyników dodatkowo zwiększa organizacyjną Bazę Wiedzy do napędzania przyszłych inicjatyw.
istnieją dwa interesujące momenty w życiu kawałka danych: moment jego utworzenia i moment jego użycia. Jeśli można zminimalizować błędy w momencie tworzenia danych i zawsze rozwiązywać problemy z jakością u źródła, można zapewnić jakość danych w momencie ich użycia. Zrozumienie danych i promowanie kultury opartej na danych ma duży wpływ na poprawę jakości danych podczas podróży.