Zarządzanie jakością danych – co to jest?
Aby wytwarzać produkty wysokiej jakości, potrzebujesz materiałów wysokiej jakości. Podobnie, musisz mieć dane wysokiej jakości, aby tworzyć najlepsze analizy biznesowe dla swojej firmy. Ale jak ocenić jakość danych? Jakich narzędzi powinieneś użyć, aby upewnić się, że Twoje informacje są dokładne? Z tego artykułu dowiesz się, jakie czynniki są najważniejsze przy określaniu jakości danych i jakie informacje są raczej bezużyteczne dla Twojej firmy. Ponadto opowiemy Ci o procesie zarządzania jakością danych i doradzimy w zakresie najlepszych praktyk w tej dziedzinie. Czytaj dalej, jeśli chcesz wiedzieć, jakich narzędzi możesz użyć, aby poprawić jakość swoich danych i zapewnić wiarygodne wyniki analiz. A jeśli szukasz najlepszych rozwiązań dla swojej firmy, odwiedź nasze usługi automatyzacji potoków danych.
Zarządzanie jakością danych – co to jest?
Wyobraźmy sobie na chwilę, że nie piszemy o technologii... Jako osoba prowadząca firmę, codziennie otrzymujesz wszelkiego rodzaju informacje. Z pewnością wiele z nich ignorujesz, ponieważ nie są one wartościowe dla rozwoju Twojej firmy lub po prostu nie ma ich wystarczająco dużo, aby podejmować na ich podstawie decyzje. To są informacje niskiej jakości.
Co to jest jakość danych?
Firmy, które zajmują się big data, używają narzędzi analitycznych, aby podejmować krótkoterminowe i długoterminowe decyzje oparte na danych i działać efektywnie. Dla tych marek kluczowe jest, aby zebrane dane były wartościowe i umożliwiały generowanie równie wartościowych analiz biznesowych. Jakość danych to zdolność danych do służenia swojemu celowi – pomagania w tworzeniu użytecznych, wiarygodnych analiz dla Twojej firmy. Informacje, które prowadzą do podjęcia właściwej decyzji biznesowej, są informacjami wysokiej jakości.
Jak więc oceniamy dane? Niektóre artykuły mogą wspominać o pięciu, sześciu, a nawet dziesięciu czynnikach, o których musisz pamiętać. Oto niektóre z cech używanych do opisywania jakości danych:
- Kompletność – niekompletne dane nie zawierają wszystkich informacji, które mogłyby być przydatne. Tam, gdzie w zbiorach danych występują luki, istnieje możliwość generowania nierzetelnych analiz i podejmowania błędnych decyzji dla Twojej firmy, co może mieć straszne skutki.
- Dokładność i niezawodność – co, jeśli dane w ogóle nie są poprawne lub pochodzą z niepewnego źródła? Mylące informacje prowadzą – po raz kolejny – do złych decyzji. Bez dokładności Twoje dane mogą wyrządzić tyle samo szkody, co pożytku.
- Dostępność – w firmie jest wiele osób, które pracują z danymi i mogą ich używać, aby lepiej wykonywać swoją pracę. Jeśli niektóre dane nie są dostępne dla niektórych pracowników, którzy mogliby skorzystać z ich użycia, nie spełniają one swojego celu. Upewnij się, że eksperci, którzy potrzebują konkretnych informacji, mają do nich dostęp.
- Aktualność – w niektórych przypadkach używanie danych historycznych do podejmowania decyzji nie jest dobrym pomysłem. Jeśli Twoja firma musi generować analizy w krótkim czasie po zebraniu danych, powinieneś dowiedzieć się więcej o analizie dużych zbiorów danych w czasie rzeczywistym. Pamiętaj, że poleganie na przestarzałych informacjach może doprowadzić Cię do niedokładnej decyzji.
- Szczegółowość – dane mogą dać Ci wiedzę o szczegółach lub ogólnym stanie czegoś. W wielu przypadkach nie możesz podjąć dobrej decyzji, działając tylko na ogólnych danych.
- Istotność – niektóre dane mogą nie być przydatne. Więc..., jaki jest sens w ogóle je przechowywać? Informacje, które uważasz za całkowicie bezużyteczne, nie powinny być brane pod uwagę podczas analizy danych.
Dlaczego jakość danych jest ważna?
Używając fałszywych lub niedokładnych danych, nie będziesz w stanie podejmować właściwych decyzji dla swojej firmy i będziesz musiał tracić czas i zasoby, aby rozwiązywać problemy, które sam stworzyłeś, zamiast inwestować w rozwój.
Kiedy jakość danych jest niska?
Nie powinieneś opierać swoich osądów na nierzetelnych informacjach – jeśli nie znasz źródła lub nie jesteś pewien, czy możesz polegać na niektórych danych, powinieneś naprawić problem, eliminując nierzetelne źródła. Niekompletne dane również powinny zostać wyeliminowane, ponieważ nie dają Tobie (ani Twoim systemom analitycznym) jasnego, rzeczywistego obrazu sytuacji. Niektóre dane mogą być niejednoznaczne – łatwe do błędnej interpretacji – i dlatego prowadzić do złych wniosków.
Poważne problemy mogą być spowodowane przez zduplikowane dane. Wyobraź sobie, że masz wiele profili tego samego klienta w swojej bazie danych. Oprócz wprowadzania zamieszania wśród personelu i zajmowania dodatkowej przestrzeni dyskowej, prowadzi to również do niedokładnej liczby klientów i osłabia analizę marketingową itp. Musisz pamiętać o aktualizacji danych – jeśli chcesz ulepszyć swoją ofertę i kampanie marketingowe. Niektórzy z Twoich klientów mogli być studentami zaledwie kilka lat temu, ale dziś mogą mieć dwoje dzieci i psa – i zupełnie inne potrzeby niż wcześniej. Możesz użyć nowych informacji, aby polecić lepiej dopasowane produkty lub zoptymalizować reklamę.
Proces zarządzania jakością danych
Zarządzanie jakością danych to proces, którego celem jest eliminacja bezużytecznych danych w celu utrzymania wysokiej jakości zbiorów informacji, które mają być wykorzystywane do analiz.
- Określenie wymaganej jakości danych
Zapewnienie wysokiej jakości danych zaczyna się od określenia, jakie te dane właściwie powinny być. Robisz to, ustalając progi i reguły – wymagania dla Twoich informacji. Idealne dane będą w 100% zgodne z Twoimi cechami jakości danych (dokładność itp.). Jak prawdopodobnie podejrzewasz, osiągnięcie 100% dla wszystkich atrybutów jest bardzo trudne. Zazwyczaj firma decyduje, które dane i cechy są najważniejsze.
- Sprawdzanie dokładności danych
Po ustawieniu reguł musisz przyjrzeć się swoim danym i sprawdzić, czy spełniają one ustawione przez Ciebie reguły. Ten proces umożliwia oddzielenie informacji niskiej jakości od informacji wysokiej jakości w celu zapewnienia dobrych analiz biznesowych.
- Zidentyfikuj, co powoduje niską jakość danych
Musi istnieć przyczyna zbierania danych niskiej jakości. Czy zastanawiałeś się kiedyś, dlaczego informacje zebrane przez Twoją firmę nie są wystarczająco dobre, aby generować przydatne analizy biznesowe? Eliminacja źródeł niekompletnych lub nierzetelnych danych jest pierwszym krokiem w kierunku poprawy procesu podejmowania decyzji. Czasami można to zrobić łatwo, czyniąc formularz, którego używasz do zbierania danych, bardziej przejrzystym. Możesz ustawić regułę walidacji w swoim systemie, aby nie akceptował danych, jeśli są one nieprawidłowe.
- Monitoruj i kontroluj dane
Proces zarządzania jakością danych nigdy się nie kończy – musisz regularnie przeglądać jakość swoich danych, aby ją poprawić. Nie możesz zapomnieć, że środowisko biznesowe cały czas się zmienia. Inne dane mogą stać się ważne lub powinny być oceniane w inny sposób.
Najlepsze praktyki zarządzania jakością danych
Jakość danych powinna być Twoim priorytetem. Zacznij od jej poprawy, a następnie upewnij się, że wszyscy Twoi pracownicy rozumieją, jak fatalne może być podejmowanie decyzji biznesowych na podstawie złych informacji. Zapewnienie odpowiedniej jakości danych w Twojej firmie nie jest jednak łatwe. Musisz zaprojektować odpowiednią strategię, wybrać odpowiednie narzędzia i skonfigurować proces jakości. Automatyzacja procesów wprowadzania danych w celu zmniejszenia liczby błędów ludzkich jest również dobrym pomysłem. Ważne jest, aby zapobiegać wielokrotnemu zbieraniu złych danych, zamiast ciągle je eliminować. Tworzenie specjalnych reguł może pomóc w wykrywaniu zduplikowanych danych – informacja nie może być wprowadzona do tej samej bazy danych więcej niż raz. Istnieje wiele metod zapewnienia wysokiej jakości danych używanych do analizy – nasi najlepsi konsultanci mogą pomóc Ci wybrać spośród dostępnych narzędzi do zarządzania jakością danych – skontaktuj się z nami. Niektóre pozwalają dzielić dane na komponenty, nad którymi można pracować; inne usuwają lub modyfikują zduplikowane informacje. Nie możesz zapomnieć o odpowiednich narzędziach do monitorowania danych. Zainwestuj w najlepsze systemy dla swojej firmy.
Power bi od danych do-zaawansowanych-raportow
Eksploracja-danych definicja-i-techniki
