Monitoraggio della qualità dei dati: cos'è e come implementarlo?

Un processo di monitoraggio della qualità dei dati monitora e garantisce la qualità di ogni istanza di dati creata, utilizzata e mantenuta all'interno di un'organizzazione.

Le aziende si sforzano di aumentare la precisione delle loro operazioni, ma inevitabilmente si verificheranno errori. Se si verifica un errore, può accadere una delle due cose: qualcuno si assume la responsabilità, corregge l'errore e si assicura che non accada di nuovo. Indiscutibilmente, quest'ultima è l'opzione migliore e promuove l'efficienza operativa.

Le aziende possono evitare che potenziali problemi si ripresentino in futuro quando adeguano attivamente i processi o le procedure legate a precedenti errori; quando i problemi vengono affrontati in modo proattivo, l'attenzione si sposta da una soluzione rapida a una soluzione a lungo termine.

Cos'è la qualità dei dati?

La qualità dei dati descrive lo stato di ogni set di dati. Valuta elementi oggettivi come completezza, precisione e coerenza. Inoltre, misura più elementi arbitrari, ad esempio quanto bene un set di dati si adatta a uno scopo specifico. La determinazione della qualità dei dati può occasionalmente richiedere del tempo a causa di questa componente soggettiva.

Un set di dati di alta qualità può essere utilizzato per lo scopo previsto, come prendere una decisione informata sulla crescita futura, prendere importanti decisioni finanziarie o migliorare le operazioni.

Tuttavia, se la qualità dei dati è scarsa, tutti questi settori ne risentono. Può portare ad acquisti errati, operazioni inefficienti e maggiori spese aziendali.

Cos'è il monitoraggio della qualità dei dati?

La crescita esponenziale dei dati ha reso il monitoraggio della qualità dei dati essenziale per lo sviluppo di sistemi efficaci di machine learning e data-driven. Inoltre, il 42% degli analisti di dati che hanno preso parte allo studio mondiale online di Forrester sulla fiducia e l'affidabilità dei dati afferma di dedicare oltre il 40% del proprio tempo a controllare e valutare i dati.

La qualità dei dati viene misurata, valutata e migliorata per soddisfare le aspettative e soddisfare le esigenze aziendali. Può aiutare le organizzazioni a migliorare la coerenza, la tempestività e la correttezza dei propri dati.

Esistono molti modi per valutare la qualità dei dati. Ma dipende esclusivamente dalle esigenze aziendali. Include la revisione dei dati, il test, il controllo dell'accuratezza o della coerenza o l'audit dei dati valutando regolarmente la qualità dei dati con gli strumenti di qualità dei dati.

Poiché il deep learning in tempo reale e l'analisi dei dati sono così diffusi, l'unico modo per convalidare i dati è monitorarne la qualità e valutarli utilizzando una serie di criteri di qualità pertinenti.

Importanza del monitoraggio della qualità dei dati

Se si desidera garantire l'accuratezza e l'affidabilità dei dati, è necessario implementare il monitoraggio della qualità dei dati. La qualità dei dati non autorizzati può portare a processi decisionali imprecisi, spreco di risorse e problemi legali.

Monitorando la qualità dei dati, le organizzazioni possono rilevare e affrontare i problemi prima che abbiano un grande impatto negativo. Di seguito sono riportati alcuni vantaggi del monitoraggio della qualità dei dati:

1. Garantire la completezza e la correttezza dei dati: il monitoraggio della qualità dei dati garantisce che tutte le informazioni nel database dell'azienda siano accurate e soddisfino tutti i criteri per i "dati di qualità".
2. Riduzione dei costi: quando un'azienda monitora i suoi dati, può ridurre la quantità di denaro che potrebbe altrimenti pagare se si verifica un errore o un errore con la qualità dei dati.
3. Aumento della soddisfazione del cliente: è più probabile che i clienti si fidino di un'azienda con dati eccellenti rispetto a una con una gestione dei dati mediocre e un database difettoso.
4. Miglioramento del giudizio: un maggiore processo decisionale si verifica in tutta l'organizzazione a causa della maggiore qualità dei dati. Puoi prendere decisioni con maggiore sicurezza se hai accesso a più dati di alta qualità.
5. Miglioramento dell'efficacia operativa: – Le organizzazioni possono ridurre i costi di ricerca e risoluzione dei dati errati nel loro database mantenendo i livelli di qualità dei dati. Inoltre, le aziende possono prevenire errori operativi e fallimenti dei processi aziendali.

Implementare il monitoraggio della qualità dei dati

La procedura del framework di qualità dei dati inizia quando il file di dati di origine arriva su SQL Server o qualsiasi server ETL. Dopo il rilevamento del file, inizia il requisito di qualità dei dati pre-stadio. I data steward ricevono una notifica quando le regole pre-stage entrano in vigore e i risultati sono pronti per la valutazione.

Se la qualità dei dati pre-stadio presenta errori, l'elaborazione termina. La procedura continua solo se la qualità dei dati preliminari è soddisfacente. I dati vengono quindi aggiunti alla Stage Table.

Successivamente, vengono eseguite le regole di integrità dei dati post-fase e informa i data steward quando i risultati sono pronti per la revisione. I sistemi a valle pubblicano automaticamente un file convalidato per l'utilizzo se NON ci sono errori delle regole di gating.

Il Data Steward può scegliere di terminare il ciclo e richiedere un nuovo file dalla fonte se uno qualsiasi dei criteri di gating post-fase non è riuscito, oppure può ignorare l'errore per caricare i file di dati per l'elaborazione secondaria.

Un data mart sulla qualità dei dati è necessario per implementare il quadro di monitoraggio della qualità dei dati.

Le tabelle fornirebbero le seguenti funzionalità nella qualità dei dati: -

• Una tabella in cui vengono mantenute tutte le regole di Data Quality prefissate. (tabella DATA_QUALITY_RULE)
• Una tabella che consente di abilitare e disabilitare le regole e memorizza le proporzioni di soglia per ogni regola per il dominio di dati associato. (tabella DATA_QUALITY_RULE_EXECUTE)
• Una tabella utilizzata come archivio dei risultati per il monitoraggio delle regole di qualità dei dati. Memorizza i risultati delle regole di qualità dei dati. (DATA_QUALITY_RULE_RESULTS)

Indicatori di qualità dei dati

Nei file system dei computer, gli indicatori di qualità dei dati (DQI) sono identificatori utilizzati per acquisire le caratteristiche di qualità dei dati. Poiché DQIS si occupa di variabili temporali, le loro impostazioni possono influenzare quali valori sono coinvolti in un calcolo e come funziona.

Due importanti sistemi di database implicano l'utilizzo dell'idea DQI. Secondo i risultati, DQI semplifica la programmazione, la gestione dell'archiviazione e il controllo dell'elaborazione dei dati.

Metriche chiave: qualità dei dati

Ecco alcuni esempi di indicatori che spesso aiutano un'azienda a monitorare i propri sforzi per migliorare la qualità dei dati:

La percentuale di errori nei dati

Questo tipo di misura dei dati qualitativi è il più ovvio. Consente di monitorare la relazione tra le dimensioni di un set di dati e il numero di errori riconosciuti, come informazioni mancanti, imperfette o ridondanti. La qualità dei dati migliora quando qualcuno scopre tassi di errore inferiori mentre la quantità di dati rimane la stessa o aumenta.

La proporzione di valori vuoti

All'interno della raccolta dei dati, la proporzione di valori vuoti è un approccio diretto per monitorare la qualità dei dati perché i valori vuoti in genere segnalano che le informazioni sono mancanti o registrate nel campo errato. Pertanto, puoi tenere traccia di quanti campi vuoti ci sono in un set di dati.

Il tasso di errori di trasformazione dei dati

I problemi di trasformazione dei dati, che includono la raccolta di informazioni mantenute in uno stile e la loro modifica in un altro, mostrano problemi di qualità dei dati. Puoi saperne di più sulla qualità generale dei tuoi dati calcolando la frequenza delle operazioni di gestione dei dati che falliscono o richiedono troppo tempo per essere completate.

Il volume dei dati oscuri

Non è possibile utilizzare questi dati in modo efficiente a causa di problemi di qualità dei dati. Probabilmente avrai più problemi con la qualità dei dati.

Vantaggi del monitoraggio della qualità dei dati

Per rimanere competitivi e cogliere le opportunità, è essenziale una gestione efficace dei dati. Dati di alta qualità possono offrire diversi vantaggi reali alle imprese. Di seguito sono riportati alcuni potenziali vantaggi dell'elevata qualità dei dati:

#1. Prendere decisioni più intelligenti

La qualità dei dati porta a un migliore processo decisionale organizzativo. Dati di alta qualità possono aiutare le aziende a prendere decisioni più sicure. Buoni dati possono ridurre il rischio e produrre risultati costantemente migliorati.

#2. Targeting per pubblico migliorato

Gli esperti di marketing cercano sempre di raggiungere le persone giuste, ma per questo hanno bisogno di accedere a dati di alta qualità e i dati pertinenti li aiutano a ottenere il giusto insieme di segmenti di pubblico. Se disponi di dati di alta qualità, puoi capire chi dovrebbe essere il tuo pubblico di destinazione.

Può essere realizzato raccogliendo informazioni sul tuo mercato di riferimento e cercando potenziali nuovi clienti con qualità simili. Questi dati possono essere utilizzati per sviluppare obiettivi più specifici.

#3. Migliori connessioni con i clienti

I dati di alta qualità possono migliorare le relazioni con i clienti, il che è fondamentale per il successo aziendale in qualsiasi settore. Conoscerai meglio i tuoi clienti raccogliendo dati su di loro. Le informazioni sui gusti, gli interessi e le richieste dei tuoi consumatori ti aiuteranno a sviluppare contenuti che li attirino e addirittura prevedano le loro esigenze.

Puoi formare partnership durature con la loro assistenza. Mantenendo efficacemente i tuoi dati, puoi evitare di fornire contenuti duplicati e irrilevanti ai clienti.

#4. L'implementazione dei dati è più semplice

L'utilizzo di dati di alta qualità è significativamente più semplice rispetto all'utilizzo di dati di bassa qualità. L'efficienza di qualsiasi azienda aumenta anche quando dispone di dati affidabili a portata di mano.

Nei dati di bassa qualità, dovrai investire tempo nella pulizia di dati incompleti o incoerenti. Implica che hai meno tempo per altri compiti e dovrai aspettare più a lungo per mettere in pratica le idee fornite dai tuoi dati.

La qualità dei dati aiuta anche i vari reparti della tua azienda a interagire in modo più efficace mantenendoli tutti sulla stessa pagina.

#5. Un vantaggio sui rivali

Ottieni un vantaggio competitivo se i tuoi dati sono di qualità superiore rispetto ai tuoi rivali e li usi in modo più abile. Finché sono di ottima qualità, i dati rappresentano oggi una delle risorse più importanti a disposizione delle imprese.

Una migliore qualità dei dati ti consente di identificare le opportunità prima dei tuoi rivali. In questo modo, puoi prevedere con maggiore precisione le richieste dei tuoi potenziali clienti e superare i concorrenti. Le opportunità mancate e il ritardo rispetto alla concorrenza sono conseguenze di dati scadenti.

#6. Redditività aggiuntiva

I dati di alta qualità possono in definitiva portare a maggiori entrate e possono essere utilizzati per creare strategie di marketing che hanno più successo e incrementano le vendite. Riduce gli sprechi pubblicitari, aumentando l'efficienza delle tue iniziative di marketing.

Allo stesso modo, le statistiche possono rivelare agli editori quali categorie di contenuti sono le più popolari e redditizie sui loro siti web. Puoi concentrare più risorse e sforzi su questo contenuto se hai questa conoscenza.

Sfide del monitoraggio della qualità dei dati

Le difficoltà nel controllo della qualità dei dati includono quanto segue: -

Misurazione dell'accuratezza dei dati

Significa che i dati nel tuo database corrispondono al mondo reale. Trovare riferimenti affidabili può essere difficile, ma non impossibile.

Ad esempio, le aziende possono utilizzare l'apprendimento automatico per identificare i nomi dei clienti o dei prodotti. Trovare un ottimo equilibrio tra gli sforzi e la ricompensa attesa può essere ancora difficile perché questo deve affrontare completamente il problema.

Valutazione della coerenza dei dati

Significa che non ci sono incongruenze nei tuoi dati. Tuttavia, la situazione attuale potrebbe essere più complessa. Ad esempio, un consumatore può essere un utente legittimo o un visitatore a seconda che desideri fornire le proprie informazioni riservate durante l'acquisto online.

Implica che il negozio possa rivelare o meno l'identità. I clienti che desiderano evitare di ricevere consegne possono scegliere di non fornire gli indirizzi. In situazioni come questa, i rivenditori rischiano di avere database con dati contrastanti.

Risorse di apprendimento

Ecco alcuni dei migliori libri che puoi scegliere per comprendere in profondità il monitoraggio della qualità dei dati: -

#1. Affrontare le sfide della gestione della qualità dei dati

L'autore descrive le idee fondamentali della gestione della qualità dei dati e le sue difficoltà in questo libro.

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Affrontando le cinque sfide associate alla gestione della qualità (la sfida del significato, la sfida del flusso di lavoro, la sfida delle persone, la sfida tecnologica e la sfida della responsabilità), i professionisti della gestione dei dati possono aiutare le loro organizzazioni a ottenere più valore dai dati.

#2. La guida del professionista al miglioramento della qualità dei dati

Questo libro fornisce un'analisi approfondita della qualità dei dati per il business e l'IT. Insegna i principi per comprendere gli effetti di una cattiva qualità dei dati e dirige manager e professionisti allo stesso modo nel networking, assicurando la sponsorizzazione, l'organizzazione e lo sviluppo di un programma per migliorare la qualità dei dati.

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Fornisce un esempio di impostazione e gestione di un programma di qualità dei dati, dalle considerazioni e giustificazioni iniziali alla manutenzione e al monitoraggio continuo.

#3. Gestione della qualità dei dati: una guida pratica

I dati sono una risorsa aziendale cruciale che supporta le operazioni organizzative. Diventa più difficile da gestire man mano che i set di dati e le quantità aumentano. La qualità dei dati, o l'idoneità dei dati per uno scopo, è una componente cruciale della gestione dei dati; non riuscire a comprenderlo aumenta il rischio organizzativo e riduce la produttività e la redditività.

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L'obiettivo e l'ambito della gestione dei dati e delle informazioni, la natura dei dati nelle organizzazioni e l'istituzione di un sistema di monitoraggio della qualità dei dati sono i tre argomenti principali trattati in questo libro.

Conclusione

In conclusione, il monitoraggio della qualità dei dati risponde se puoi fidarti e fare affidamento sui tuoi dati: quanto sono affidabili i dati che il sistema di dati esistente sta ingerendo attraverso la tua pipeline di dati? Per garantire che le tecnologie che stai sviluppando siano affidabili e non funzionino male e danneggino la tua organizzazione, gli ingegneri devono comprendere il livello dell'elemento su cui stanno lavorando.

Approfondimenti imprecisi e giudizi inadeguati possono emergere dalla mancanza di supervisione o visibilità sulla qualità dei dati, il che può costare denaro o creare una cattiva esperienza del cliente. Pertanto, per un migliore monitoraggio della qualità dei dati, le aziende possono consultare i libri sopra menzionati e seguire le migliori pratiche relative al settore.