Niezawodność danych jest jednym z wielu data quality metrics, które powinieneś ocenić, aby upewnić się, że dane, których używasz, naprawdę pomogą Ci poprawić efektywność Twojej firmy. Zanim ustalisz proces, który pomoże Ci ocenić, czy Twoje dane są niezawodne, musisz dowiedzieć się, co dokładnie oznacza reliability. Przeczytaj nasz artykuł, aby się dowiedzieć.
Wykorzystując dane niskiej jakości (low quality data), firmy na całym świecie tracą miliony. Często wynika to z braku świadomości lub niewystarczającej wiedzy. Wiele firm wdraża nowe rozwiązania, które wykorzystują dane biznesowe (analytic tools, automation systems, recommendation engines), ale niewiele wiedzą o data quality. Zasadniczą prawdą, której takie organizacje powinny się nauczyć przed wdrożeniem nowych rozwiązań, jest to, że high quality data może zwiększyć efektywność, podczas gdy low quality data może narazić firmę na ryzyko. Bardzo ważnym wskaźnikiem, który powinieneś ocenić, jest reliability Twoich danych. Czy wiesz, jak określić, czy możesz zaufać swoim informacjom biznesowym?
Jakie są najważniejsze data quality metrics?
Data quality metrics pozwalają organizacji mierzyć jakość danych wykorzystywanych do celów biznesowych. Celem jest ocena, czy zebrane dane są wystarczająco dobre, aby mogły być wykorzystywane w określonych procesach realizowanych w firmie. Wśród danych, które zbierasz cały czas, zwykle znajdują się informacje nieprawidłowe lub niekompletne. Dlatego mogą one negatywnie wpływać na efektywność Twojej firmy. Właśnie dlatego mierzenie data quality jest tak kluczowe dla sukcesu firmy.
Różne źródła wymieniają różne istotne data metrics, oto niektóre z nich:
- Completeness – za pomocą tego wskaźnika mierzysz, czy zbiory danych zawierają wszystkie wymagane informacje.
- Accuracy – bardzo ważne jest, aby używać danych, które są zgodne z rzeczywistością.
- Timeliness – ten wskaźnik odzwierciedla dokładność danych w określonym okresie.
- Validity – validity ocenia, czy dane mają wszystkie właściwe wartości określonych atrybutów.
- Consistency – możesz przechowywać i używać swoich danych w różnych aplikacjach. Jeśli przenosisz dane między różnymi systemami, musisz utrzymać leveraged data quality metric.
- Uniqueness – dany element danych nie powinien być rejestrowany więcej niż raz.
Niektóre z tych wskaźników są wykorzystywane do oceny reliability danych. Informacje są reliable, jeśli są complete, accurate i niezbędne do budowania data trust. Data reliability jest kluczowym data metric do ustanowienia najlepszych data practices w organizacji biznesowej i uczynienia firmy bardziej data-driven.
A reliability of data – definition
Zgodnie z krótkim wyjaśnieniem powyżej, data reliability jest dość złożonym data quality metric i jest fundamentalna dla wielu firm. Zapewnienie jej jest kluczowe dla zagwarantowania data quality, integrity, security i compliance w całej organizacji. Zdolność do zaufania danym i business insights generowanym na ich podstawie jest wymagana dla każdego, kto chce w pełni wykorzystać swoją business intelligence. Upewnij się, że Twoje informacje są reliable. Zmniejsz swoje ryzyko i podejmuj data-driven decisions. Ale jak to zrobić? Istnieją oczywiście narzędzia, procesy i zasady, które możesz wdrożyć, aby poprawić reliability danych w Twojej firmie, ale…
Zanim zaczniesz wdrażać nowe rozwiązania, powinieneś dowiedzieć się, które dane są reliable, a które nie. Możesz to osiągnąć, przeprowadzając proces zwany data reliability assessment.
Data reliability assessment
Mierzenie data reliability może ujawnić problemy z danymi w Twojej organizacji, o których nawet nie wiedziałeś. Proces ten zwykle obejmuje ocenę trzech różnych aspektów reliability: validity, completeness i uniqueness. Musisz upewnić się, że Twoje dane biznesowe są przechowywane prawidłowo we właściwym formacie. Informacje w Twoich zbiorach danych muszą zawierać wszystkie wartości wymagane przez Twój system. Sprawdź również, czy Twoje dane się nie powtarzają. W Twoich zbiorach danych nie powinno być zduplikowanych informacji.
Proces oceny data reliability może się nieco różnić w różnych firmach. Możesz wziąć pod uwagę inne czynniki przy projektowaniu data reliability assessment dla swojej organizacji. Dlatego powinieneś dokładnie przestudiować data quality metrics – dowiedzieć się, co oznacza high quality data i jak możesz ją zapewnić. Jednym ze sposobów jest napisanie własnych data quality tests w preferowanym języku, takim jak Python lub SQL. Dostępne są również specjalne narzędzia, które mogą okazać się przydatne. Wiele zaawansowanych i złożonych data engineering platforms ma swoje funkcje do data testing – dobrymi przykładami są Azure Data Factory lub Informatica PowerCenter. Inne, takie jak GreatExpectations Python package, zostały zaprojektowane specjalnie w celu oceny data reliability. Wszystkie wymienione rozwiązania można zastosować do ujawniania low quality data. Low quality business information można naprawić w procesie data cleaning.
Nie możesz podejmować naprawdę data-driven decisions, zanim upewnisz się, że Twoje dane są naprawdę reliable. Data reliability assessment może być również czasami określana jako trust assessment. Pokazuje, jak bardzo możesz zaufać swoim danym i jest bardzo ważna dla budowania data trust w Twojej firmie. W związku z tym ma ogromny wpływ na efektywność organizacji.
Data reliability and process automation
Wiele firm inwestuje w data reliability – w taki czy inny sposób. Prawdopodobnie robisz to, ustanawiając określone validation rules, zatrudniając data engineers z doświadczeniem w sprawdzaniu data quality lub weryfikując aktualnie zebrane dane ręcznie itp. Trudno jest jednak ocenić reliability danych bez profesjonalnych narzędzi i metod. Za każdym razem, gdy jakieś unreliable data pozostają niezauważone i na ich podstawie generujesz business insights, Twoja firma ryzykuje podjęcie złej decyzji. Czy nie wolałbyś wybrać rozwiązań, które minimalizują możliwość pominięcia low quality data?
Dziś inżynierowie mają dostęp do wielu zaawansowanych narzędzi i mogą wykorzystać automation, aby poprawić efektywność procesów data reliability assessment lub data cleaning. Istnieją również machine learning-based platforms, które można wykorzystać do znacznie łatwiejszego osiągnięcia data reliability. Jeśli nigdy nie korzystałeś z takich rozwiązań, chętnie doradzimy Ci w wyborze najlepszych dostępnych systemów i pomożemy we wdrożeniu. Pamiętaj, że chociaż wdrożenie nowych narzędzi wymaga inwestycji, pomoże Ci to zaoszczędzić znacznie więcej pieniędzy, eliminując złe decyzje w przyszłości.
Ensuring data reliability in your company
Proces sprawdzania reliability danych może wydawać się prosty w teorii, ale wymaga stworzenia dobrej strategii, użycia odpowiednich narzędzi i posiadania odpowiedniego doświadczenia, zwłaszcza w dużych firmach, które zbierają i zarządzają ogromnymi ilościami danych. Istnieją pewne kroki, które musisz podjąć przed wyborem właściwego podejścia dla Twojej organizacji:
- Identyfikacja unreliable data.
- Poznanie niektórych problemów, które powodują, że Twoje dane są low quality.
- Określenie wizji naprawy problemów w Twojej firmie (jakie ulepszenia można wprowadzić).
Podczas gdy niektóre nowe praktyki można wdrożyć od razu i poprawić jakość Twoich danych po krótkim czasie, musisz zrozumieć, że inne zmiany zajmą więcej czasu, ale ostatecznie zapewnią długoterminowy sukces Twojej firmy. Możesz zdecydować się na dbanie o data reliability we własnym zakresie, z pomocą własnego zespołu. Aby to zrobić, musisz zatrudnić doświadczonych data engineers zdolnych do oceny data reliability. Możesz również rozważyć managed services – powierzenie swoich danych zewnętrznym IT service providers. Możemy pomóc Ci w pełni wykorzystać Twoje dane biznesowe. Skontaktuj się z nami, aby uzyskać więcej informacji o naszych usługach.
Skontaktuj się z nami Więcej informacji na temat naszych usług.
Databricks: Federacja Lakehouse - przewodnik.
