10 Tips om hur man förbättrar datakvaliteten
vikten av högkvalitativa data dokumenteras i de bästa vertikalerna och är särskilt betydelsefull med den senaste pandemin. Som ett resultat är att uppnå hög datakvalitet ett kritiskt mål för datadrivna organisationer.
förbättrad datakvalitet levererar:
- pålitlig rapportering och analys
- optimerade operativa processer
- överlägsen kundupplevelse
- bättre ROI
Nedan följer våra bästa tips för att förbättra datakvaliteten för att få ut det bästa av dina datainvesteringar.
Tips 1: Definiera affärsbehov och bedöma affärspåverkan
affärsbehov är ofta drivkrafterna för datakvalitetsförbättringsinitiativ. Du kan prioritera datakvalitetsproblem enligt dina affärsbehov och hur de kommer att påverka ditt företag på lång sikt. Att mäta affärseffekter hjälper till att skapa ett mål och följa utvecklingen av datakvalitetsförbättring. En fortsatt hänvisning till affärsbehoven sätter sammanhanget för att förfina tillvägagångssättet för datakvalitet.
Tips 2: förstå dina data
för betrodd användning behöver du inte bara data som är ”rätt” men du behöver också ”rätt” data. Ja, inte alla data är lika. Du måste förstå data korrekt för att se om det är ”rätt” eller relevant för din avsedda användning. Nyckeln här är att förstå dina data. Var det kommer ifrån, vad det beskriver och hur du kan extrahera mest värde från det. Data intelligence är förmågan att förstå och använda dina data på rätt sätt. Korrekt beskrivning och anslutning av data under hela resan är det bästa strategiska tillvägagångssättet för att förbättra datakvaliteten.
Tips 3: Adressdatakvalitet vid källan
mycket ofta blir datakvalitetsproblem fixade tillfälligt, bara för att gå vidare med arbetet. Tänk på vad som händer om en datavetare hittar tomma poster i en vald datamängd. Mest troligt kommer hon att fixa felet i sin kopia och fortsätta med analysen. Om korrigeringarna inte når källan behåller den ursprungliga datamängden fortfarande kvalitetsproblemet, vilket påverkar dess efterföljande användning. Förebyggande är bättre än botemedel, och att förhindra spridning av dåliga data är hur du kan förbättra datakvaliteten i sådana fall.
Låt oss ta ett annat fall där en vårdpersonal ofta hade svårt att kontakta patienterna efter deras besök. När de hittade telefonnumren var fel för flera patienter, de bestämde sig för att ta itu med denna fråga vid roten. När patienterna checkade in bad personalen dem att verifiera sina telefonnummer och eliminerade snabbt datakvalitetsproblemet.
Tips 4: Använd alternativuppsättningar och normalisera dina data
när användare anger data i olika former gör de misstag, särskilt stavfel. De kan skriva ” roda ”för” road ” och glömma det. Men när du hämtar dessa värden för analys kan de allvarligt påverka datasättningens kvalitet.
när det är möjligt, använd en definierad lista med värden eller alternativuppsättningar för sådana fält så att användarna inte kan göra några misstag. I andra fall kan normaliseringsverktyg och tekniker lösa datakonsekvenserna för att förbättra kvaliteten på data.
Tips 5: främja en datadriven kultur
organisationsomfattande datadriven kultur följer en specifik uppsättning värden, beteenden och normer som möjliggör effektiv användning av data. Naturligtvis behöver den ett inköp från alla för att erkänna sin roll i datakvalitet. Utveckla en organisationsomfattande delad definition av datakvalitet, identifiera dina specifika kvalitetsmått, säkerställa kontinuerlig mätning av de definierade mätvärdena och planera för felupplösningar. Din organisation kan också utnyttja datastyrning för att standardisera hanteringen av datatillgångar och förbättra deras kvalitet.
en viktig rekommendation från Gartner är att ge företagsanvändare möjlighet att flagga och ta itu med kvalitetsproblem. Med självbetjäningsdatakvalitet kan du ytterligare ge dataanalytiker, datavetare och företagsanvändare möjlighet att identifiera och lösa kvalitetsproblemen själva. Kort sagt, en robust datadriven kultur uppmuntrar alla att bidra till datakvalitet.
Tips 6: Nominera en data steward
som en del av det datadrivna kulturinitiativet kan du nominera en data steward för att hantera datakvalitet. Dataförvaltare kan analysera det aktuella läget för datakvalitet, optimera granskningsprocesser och implementera de nödvändiga verktygen. Övervakning av datastyrning och hantering av metadata är också en del av deras ansvar. Att ha en dataförvaltare i organisationen säkerställer tydlig ansvarsskyldighet och fullständig övervakning för att förbättra datakvaliteten.
Tips 7: Utnyttja DataOps för att stärka dina team
dataops metodik är inriktad på processorienterad automatisering tillsammans med bästa praxis, för att förbättra kvaliteten och smidigheten i dataanalys. Genom att utnyttja DataOps kan du aktivera data för affärsvärde i alla tekniknivåer, från Infrastruktur till erfarenhet.
du kan förnya dig med DataOps för att lägga till automatisering till mänskliga beteenden som definierar datakvalitet, testa datakvalitet och åtgärda datakvalitetsfel. Att stärka alla dina team med dataops-kulturen är ett strategiskt sätt att förbättra datakvaliteten.
Tips 8: Fokus på utbildning och påminnelse
en datadriven kultur säkerställer deltagande från hela organisationen mot datakvalitet. Men det är också viktigt att upprätthålla deras intresse och bidrag genom innovativa ideer. Regelbunden utbildning i begrepp, mätvärden och verktygsanvändning kommer att bidra till att stärka behoven och fördelarna med datakvalitet. Organisationsomfattande delning av kvalitetsfrågor och framgångshistorier kan fungera som vänliga påminnelser. Att erbjuda specialiserad utbildning till personal är ett effektivt sätt att förbättra datakvaliteten.
Tips 9: Förhindra framtida datafel
datakvalitet handlar inte bara om att korrigera nuvarande fel utan också om att förhindra framtida fel. Att bedöma och ta itu med de grundläggande orsakerna till datakvalitetsproblem i din organisation är nyckeln här. Är processerna manuella eller automatiserade? Är mätvärdena korrekt definierade? Kan intressenterna direkt korrigera felen? Är datakvalitetskulturen på plats? Den datakvalitetslösning du väljer bör fokusera på att möjliggöra datakvalitet i hela organisationen.
Tips 10: Kommunicera åtgärder och resultat
Onboarding alla i datakvalitetsinitiativ är avgörande eftersom datakvaliteten idag inte är begränsad till några få Team. Att göra alla intressenter medvetna om verksamheten skapar intresse och främjar deltagande. Om du ofta kommunicerar om datakvalitetsfel, möjliga orsaker, initiativ, tester och resultat kommer fler att aktivt engagera sig i förbättringsprojekten. Att dokumentera framsteg, åtgärder och resultat bidrar ytterligare till den organisatoriska kunskapsbasen för att driva framtida initiativ.
det finns två intressanta stunder i livet för en bit data: det ögonblick det skapas och det ögonblick det används. Om du kan minimera fel just nu data skapas och alltid ta itu med kvalitetsproblem vid källan, kan du säkerställa datakvalitet just nu den används. Att förstå dina data och främja en datadriven kultur går långt för att förbättra datakvaliteten under sin resa.