Monitoring jakości danych: co to jest i jak go wdrożyć?

Proces monitorowania jakości danych monitoruje i zapewnia jakość każdej instancji danych tworzonej, wykorzystywanej i utrzymywanej w organizacji.

Firmy dążą do zwiększenia dokładności swoich działań, ale nieuchronnie wystąpią błędy. W przypadku pomyłki może się zdarzyć jedna z dwóch rzeczy — ktoś bierze odpowiedzialność, naprawi błąd i zadba o to, by się to więcej nie powtórzyło. Bezsprzecznie ta druga opcja jest najlepszą opcją i sprzyja efektywności operacyjnej.

Firmy mogą uniknąć ponownego wystąpienia potencjalnych problemów w przyszłości, jeśli aktywnie dostosują procesy lub procedury związane z wcześniejszymi błędami; kiedy problemy są rozwiązywane proaktywnie, punkt ciężkości przesuwa się z szybkiego rozwiązania na rozwiązanie długoterminowe.

Czym jest jakość danych?

Jakość danych opisuje stan każdego zestawu danych. Ocenia obiektywne elementy, takie jak dokładność, precyzja i spójność. Ponadto mierzy bardziej arbitralne elementy, takie jak stopień dopasowania zestawu danych do określonego celu. Określenie jakości danych może czasami zająć trochę czasu ze względu na ten subiektywny składnik.

Zestaw danych wysokiej jakości może być wykorzystany do zamierzonego celu, takiego jak podjęcie świadomej decyzji dotyczącej przyszłego wzrostu, podjęcie ważnych decyzji finansowych lub usprawnienie operacji.

Jeśli jednak jakość danych jest niska, cierpią na tym wszystkie te sektory. Może to prowadzić do błędnych zakupów, nieefektywnej działalności i zwiększonych wydatków firmy.

Co to jest monitorowanie jakości danych?

Gwałtowny wzrost ilości danych sprawił, że monitorowanie jakości danych stało się niezbędne do opracowania skutecznych systemów uczenia maszynowego i systemów opartych na danych. Co więcej, 42 procent analityków danych, którzy wzięli udział w ogólnoświatowym badaniu internetowym firmy Forrester dotyczącym zaufania i niezawodności danych, twierdzi, że spędza ponad 40 procent swojego czasu na sprawdzaniu i ocenie danych.

Jakość danych jest mierzona, oceniana i ulepszana w celu spełnienia oczekiwań i potrzeb biznesowych. Może pomóc organizacjom w zwiększeniu spójności, aktualności i poprawności ich danych.

Istnieje wiele sposobów oceny jakości danych. Ale to zależy wyłącznie od potrzeb biznesowych. Obejmuje przeglądanie danych, testowanie, sprawdzanie dokładności lub spójności lub audyt danych poprzez regularną ocenę jakości danych za pomocą narzędzi jakości danych.

Ponieważ głębokie uczenie się w czasie rzeczywistym i analiza danych są tak rozpowszechnione, jedynym sposobem weryfikacji danych jest monitorowanie ich jakości i ocena za pomocą zestawu odpowiednich kryteriów jakości.

Znaczenie monitorowania jakości danych

Jeśli chcesz zagwarantować dokładność i niezawodność danych, musisz wdrożyć monitorowanie jakości danych. Nieuczciwa jakość danych może prowadzić do błędnych decyzji, marnotrawstwa zasobów i problemów prawnych.

Monitorując jakość danych, organizacje mogą wykrywać i rozwiązywać problemy, zanim wywrą one duży negatywny wpływ. Oto niektóre zalety monitorowania jakości danych:

1. Zapewnienie kompletności i poprawności danych: Monitorowanie jakości danych zapewnia, że ​​wszystkie informacje w bazie danych firmy są dokładne i spełniają wszystkie kryteria „danych jakościowych”.
2. Cięcie kosztów: gdy korporacja monitoruje swoje dane, może zmniejszyć kwotę pieniędzy, którą mogłaby zapłacić w przypadku pomyłki lub błędu związanego z jakością danych.
3. Zwiększenie zadowolenia klientów: Klienci częściej ufają korporacji z doskonałymi danymi niż firmie z przeciętnym zarządzaniem danymi i błędną bazą danych.
4. Poprawa osądu: podejmowanie decyzji na większą skalę odbywa się w całej organizacji ze względu na wyższą jakość danych. Możesz podejmować decyzje z większą pewnością, jeśli masz dostęp do większej ilości danych wysokiej jakości.
5. Zwiększanie efektywności operacyjnej: – Organizacje mogą obniżyć koszty wyszukiwania i rozwiązywania błędnych danych w swoich bazach danych, utrzymując poziomy jakości danych. Ponadto firmy mogą zapobiegać błędom operacyjnym i awariom procesów biznesowych.

Implementuj monitorowanie jakości danych

Procedura struktury jakości danych rozpoczyna się, gdy źródłowe pliki danych dotrą do SQL Server lub dowolnego serwera ETL. Po wykryciu pliku rozpoczyna się wymaganie dotyczące jakości danych na etapie wstępnym. Stewardzi danych otrzymują powiadomienie, gdy działają reguły fazy wstępnej i wyniki są gotowe do oceny.

Jeśli jakość danych przed etapem zawiera błędy, przetwarzanie zostaje zakończone. Procedura jest kontynuowana tylko wtedy, gdy jakość danych wstępnych jest zadowalająca. Dane są następnie dodawane do tabeli etapu.

Następnie wdrażane są zasady integralności danych po etapie, które informują stewardów danych, gdy wyniki są gotowe do przeglądu. Systemy podrzędne automatycznie publikują zweryfikowany plik do użycia, jeśli NIE wystąpią błędy w regułach bramkowania.

Steward danych może zdecydować się na zakończenie cyklu i zażądanie nowego pliku ze źródła, jeśli którekolwiek z kryteriów bramkowania po etapie nie powiodły się, lub może zignorować błąd i przesłać pliki danych do wtórnego przetworzenia.

Zbiór danych o jakości danych jest niezbędny do wdrożenia ram monitorowania jakości danych.

Tabele zapewniłyby następujące możliwości w zakresie jakości danych: -

• Tabela, w której przechowywane są wszystkie z góry określone reguły jakości danych. (tabela DATA_QUALITY_RULE)
• Tabela umożliwiająca włączanie i wyłączanie reguł oraz przechowywanie progowych proporcji dla każdej reguły dla powiązanej domeny danych. (tabela DATA_QUALITY_RULE_EXECUTE)
• Tabela używana jako repozytorium wyników do monitorowania reguł jakości danych. Przechowuje wyniki zasad jakości danych. (DATA_QUALITY_RULE_RESULTS)

Wskaźniki jakości danych

W komputerowych systemach plików wskaźniki jakości danych (DQI) to identyfikatory używane do rejestrowania cech jakościowych danych. Ponieważ DQIS zajmuje się zmiennymi czasowymi, ich ustawienia mogą wpływać na to, które wartości są uwzględniane w obliczeniach i jak one działają.

Dwa znaczące systemy bazodanowe obejmują wykorzystanie idei DQI. Zgodnie z ustaleniami, DQI upraszcza programowanie, zarządzanie pamięcią masową i kontrolę przetwarzania danych.

Kluczowe wskaźniki: jakość danych

Oto kilka przykładów wskaźników, które często pomagają firmom w śledzeniu wysiłków zmierzających do poprawy jakości danych:

Udział błędów w danych

Ten rodzaj jakościowej miary danych jest najbardziej oczywisty. Umożliwia monitorowanie zależności między wielkością zbioru danych a liczbą wykrytych błędów, takich jak brakujące, niedoskonałe lub nadmiarowe informacje. Jakość danych poprawia się, gdy ktoś odkryje niższe poziomy błędów, podczas gdy ilość danych pozostaje taka sama lub wzrasta.

Proporcja pustych wartości

W ramach gromadzenia danych proporcja pustych wartości jest prostym podejściem do monitorowania jakości danych, ponieważ puste wartości zwykle sygnalizują brak informacji lub zapisanie jej w niewłaściwym polu. W ten sposób możesz śledzić, ile pustych pól znajduje się w zbiorze danych.

Wskaźnik błędów transformacji danych

Kwestie transformacji danych, które obejmują gromadzenie informacji utrzymanych w jednym stylu i zmianę ich na inny, pokazują problemy z jakością danych. Możesz dowiedzieć się więcej o ogólnej jakości swoich danych, obliczając częstotliwość operacji zarządzania danymi, które kończą się niepowodzeniem lub zajmują zbyt dużo czasu.

Ilość ciemnych danych

Nie możesz efektywnie wykorzystać tych danych z powodu problemów z jakością danych. Prawdopodobnie będziesz mieć więcej problemów z jakością danych.

Korzyści z monitorowania jakości danych

Skuteczne zarządzanie danymi ma kluczowe znaczenie dla utrzymania konkurencyjności i wykorzystywania możliwości. Dane wysokiej jakości mogą przynieść firmom kilka realnych korzyści. Oto kilka potencjalnych zalet wysokiej jakości danych:

# 1. Podejmowanie mądrzejszych decyzji

Jakość danych prowadzi do lepszego podejmowania decyzji w organizacji. Dane wysokiej jakości mogą pomóc firmom w podejmowaniu bardziej pewnych decyzji. Dobre dane mogą zmniejszyć ryzyko i zapewnić wyniki, które są stale poprawiane.

#2. Ulepszone kierowanie na odbiorców

Marketerzy zawsze starają się dotrzeć do właściwych osób, ale w tym celu potrzebują dostępu do wysokiej jakości danych, a odpowiednie dane pomagają im dotrzeć do odpowiedniego zestawu odbiorców. Jeśli masz dane wysokiej jakości, możesz dowiedzieć się, kim powinni być Twoi odbiorcy docelowi.

Można to osiągnąć, zbierając informacje o rynku docelowym i poszukując potencjalnych nowych klientów o podobnych cechach. Dane te można wykorzystać do opracowania bardziej szczegółowych celów.

#3. Lepsze połączenia z klientami

Dane wysokiej jakości mogą poprawić relacje z klientami, co ma kluczowe znaczenie dla sukcesu firmy w każdej branży. Lepiej poznasz swoich klientów, zbierając o nich dane. Informacje o gustach, zainteresowaniach i wymaganiach Twoich konsumentów pomogą Ci opracować treści, które do nich przemawiają, a nawet przewidują ich wymagania.

Z ich pomocą możesz tworzyć trwałe partnerstwa. Skutecznie utrzymując swoje dane, możesz zapobiec dostarczaniu zduplikowanych i nieistotnych treści klientom.

#4. Implementacja danych jest prostsza

Korzystanie z danych wysokiej jakości jest znacznie prostsze niż korzystanie z danych niskiej jakości. Efektywność każdej firmy wzrasta również wtedy, gdy ma ona wiarygodne dane na wyciągnięcie ręki.

W przypadku danych niskiej jakości będziesz musiał poświęcić czas na oczyszczenie niekompletnych lub niespójnych danych. Oznacza to, że masz mniej czasu na inne obowiązki i będziesz musiał dłużej czekać, aby wprowadzić w życie pomysły dostarczone przez Twoje dane.

Jakość danych pomaga również w skuteczniejszej współpracy wielu działów Twojej firmy, dzięki utrzymywaniu ich wszystkich na tej samej stronie.

#5. Przewaga nad rywalami

Zyskujesz przewagę konkurencyjną, jeśli Twoje dane są lepszej jakości niż twoi rywale i wykorzystujesz je bardziej umiejętnie. Dopóki dane są doskonałej jakości, stanowią jeden z najważniejszych zasobów dostępnych obecnie dla przedsiębiorstw.

Lepsza jakość danych pozwala identyfikować możliwości przed rywalami. W ten sposób możesz dokładniej przewidywać wymagania potencjalnych klientów i wyprzedzać konkurencję. Utracone szanse i pozostawanie w tyle za konkurencją to konsekwencje słabych danych.

#6. Dodatkowa rentowność

Dane wysokiej jakości mogą ostatecznie skutkować większymi przychodami i mogą być wykorzystane do tworzenia strategii marketingowych, które są bardziej skuteczne i zwiększają sprzedaż. Zmniejsza marnotrawstwo reklamy, zwiększając efektywność Twoich inicjatyw marketingowych.

Podobnie statystyki mogą ujawnić wydawcom, które kategorie treści są najpopularniejsze i najbardziej opłacalne na ich stronach internetowych. Możesz skoncentrować więcej swoich zasobów i wysiłków na tej treści, jeśli masz tę wiedzę.

Wyzwania związane z monitorowaniem jakości danych

Trudności w sprawdzaniu jakości danych obejmują:

Pomiar dokładności danych

Oznacza to, że dane w Twojej bazie odpowiadają rzeczywistości. Znalezienie godnych zaufania referencji może być trudne, ale nie jest niemożliwe.

Na przykład firmy mogą wykorzystywać uczenie maszynowe do identyfikowania nazw klientów lub produktów. Znalezienie doskonałej równowagi między wysiłkiem a oczekiwaną nagrodą może być nadal trudne, ponieważ musi to całkowicie rozwiązać problem.

Ocena spójności danych

Oznacza to, że w Twoich danych nie ma niespójności. Obecna sytuacja może być jednak bardziej złożona. Na przykład konsument może być uprawnionym użytkownikiem lub gościem, w zależności od tego, czy chce podać swoje poufne informacje podczas zakupów online.

Oznacza to, że sklep może ujawnić tożsamość lub nie. Klienci, którzy chcą uniknąć otrzymywania przesyłek, mogą zrezygnować z podawania adresów. W takich sytuacjach sprzedawcy ryzykują posiadanie baz danych zawierających sprzeczne dane.

Zasoby edukacyjne

Oto niektóre z najlepszych książek, które możesz wybrać, aby dogłębnie zrozumieć monitorowanie jakości danych: -

# 1. Sprostanie wyzwaniom zarządzania jakością danych

Autor opisuje w tej książce podstawowe idee zarządzania jakością danych i związane z nim trudności.

Zapowiedź	Produkt	Ocena	Cena £
	Sprostanie wyzwaniom zarządzania jakością danych		47,93 USD	Kup na Amazonie

Stawiając czoła pięciu wyzwaniom związanym z zarządzaniem jakością — wyzwaniom związanym ze znaczeniem, wyzwaniom związanym z przepływem pracy, wyzwaniom związanym z ludźmi, wyzwaniom technologicznym i wyzwaniom związanym z odpowiedzialnością — specjaliści ds. zarządzania danymi mogą pomóc swoim organizacjom w uzyskaniu większej wartości z danych.

#2. Praktyczny przewodnik dotyczący poprawy jakości danych

Ta książka zawiera dogłębną analizę jakości danych dla biznesu i IT. Uczy zasad rozumienia skutków złej jakości danych oraz kieruje menedżerów i praktyków w networkingu, pozyskiwaniu sponsorów, organizowaniu i rozwijaniu programu poprawy jakości danych.

Zapowiedź	Produkt	Ocena	Cena £
	Praktyczny przewodnik dotyczący poprawy jakości danych (Seria Morgana Kaufmanna o biznesie...		50,96 $	Kup na Amazonie

Zawiera przykład tworzenia i zarządzania programem jakości danych, od wstępnych rozważań i uzasadnień po utrzymanie i ciągłe monitorowanie.

#3. Zarządzanie jakością danych: praktyczny przewodnik

Dane to kluczowy zasób biznesowy, który wspiera operacje organizacyjne. Zarządzanie nimi staje się coraz trudniejsze w miarę zwiększania się zbiorów danych i ich ilości. Jakość danych lub przydatność danych do określonego celu jest kluczowym elementem zarządzania danymi; niezrozumienie go zwiększa ryzyko organizacyjne oraz obniża produktywność i rentowność.

Zapowiedź	Produkt	Ocena	Cena £
	Zarządzanie jakością danych: praktyczny przewodnik		38,99 USD	Kup na Amazonie

Cel i zakres zarządzania danymi i informacją, natura danych w organizacjach oraz ustanowienie systemu monitorowania jakości danych to trzy główne tematy omówione w tej książce.

Wniosek

Podsumowując, monitorowanie jakości danych odpowiada na pytanie, czy możesz ufać swoim danym i polegać na nich: Jak wiarygodne są dane, które istniejący system danych przetwarza przez Twój potok danych? Aby mieć pewność, że technologie, które rozwijasz, są niezawodne i nie będą działać nieprawidłowo ani szkodzić Twojej organizacji, inżynierowie muszą zrozumieć poziom przedmiotu, nad którym pracują.

Niedokładne spostrzeżenia i błędne osądy mogą wynikać z braku nadzoru lub wglądu w jakość danych, co może kosztować pieniądze lub powodować złe doświadczenia klientów. Tak więc, w celu lepszego monitorowania jakości danych, firmy mogą przejrzeć wyżej wymienione książki i postępować zgodnie z najlepszymi praktykami branżowymi.