Monitorizarea calității datelor: ce este și cum se implementează?

Un proces de monitorizare a calității datelor monitorizează și asigură calitatea fiecărei instanțe de date create, utilizate și menținute în cadrul unei organizații.

Companiile se străduiesc să crească acuratețea operațiunilor lor, dar inevitabil vor apărea erori. Dacă apare o greșeală, se poate întâmpla unul din două lucruri – cineva își asumă responsabilitatea, rectifică greșeala și se asigură că nu se va mai repeta. Fără îndoială, aceasta din urmă este cea mai bună opțiune și promovează eficiența operațională.

Companiile pot evita potențialele probleme să apară din nou în viitor atunci când ajustează în mod activ procesele sau procedurile legate de gafele anterioare; atunci când problemele sunt abordate în mod proactiv, accentul se mută de la o soluție rapidă la o soluție pe termen lung.

Ce este calitatea datelor?

Calitatea datelor descrie starea fiecărui set de date. Evaluează elemente obiective precum minuțiozitatea, precizia și consistența. În plus, evaluează elemente mai arbitrare, cum ar fi cât de bine se potrivește un set de date unui anumit scop. Determinarea calității datelor poate dura ocazional din cauza acestei componente subiective.

Un set de date de înaltă calitate poate fi utilizat în scopul propus, cum ar fi luarea unei decizii informate cu privire la creșterea viitoare, luarea unor decizii financiare importante sau îmbunătățirea operațiunilor.

Cu toate acestea, dacă calitatea datelor este slabă, toate aceste sectoare au de suferit. Poate duce la achiziții incorecte, operațiuni ineficiente și cheltuieli crescute ale companiei.

Ce este monitorizarea calității datelor?

Creșterea exponențială a datelor a făcut ca monitorizarea calității datelor să fie esențială pentru dezvoltarea sistemelor eficiente de învățare automată și bazate pe date. Mai mult, 42% dintre analiștii de date care au participat la studiul online Forrester la nivel mondial privind încrederea și fiabilitatea datelor spun că își petrec peste 40% din timp verificând și evaluând datele.

Calitatea datelor este măsurată, evaluată și îmbunătățită pentru a satisface așteptările și nevoile de afaceri. Poate ajuta organizațiile să-și îmbunătățească consistența, actualitatea și corectitudinea datelor.

Există multe modalități de a evalua calitatea datelor. Dar depinde doar de nevoile afacerii. Include revizuirea datelor, testarea, verificarea acurateței sau consecvenței sau auditarea datelor prin evaluarea periodică a calității datelor cu ajutorul instrumentelor de calitate a datelor.

Deoarece învățarea profundă în timp real și analiza datelor sunt atât de răspândite, singura modalitate de a valida datele este de a le monitoriza calitatea și de a le evalua folosind un set de criterii de calitate pertinente.

Importanța monitorizării calității datelor

Dacă doriți să garantați acuratețea și fiabilitatea datelor, atunci trebuie să implementați monitorizarea calității datelor. Calitatea datelor neconforme poate duce la luarea deciziilor incorecte, risipa de resurse și probleme legale.

Prin monitorizarea calității datelor, organizațiile pot detecta și aborda probleme înainte ca acestea să aibă un impact negativ mare. Următoarele sunt câteva avantaje ale monitorizării calității datelor:

1. Asigurarea completității și corectitudinii datelor: Monitorizarea calității datelor asigură că toate informațiile din baza de date a companiei sunt exacte și îndeplinesc toate criteriile pentru „date de calitate”.
2. Reducerea costurilor: atunci când o corporație își monitorizează datele, poate reduce suma de bani pe care altfel ar putea-o plăti dacă apare o greșeală sau o eroare cu calitatea datelor.
3. Creșterea mulțumirii clienților: clienții au mai multe șanse să aibă încredere într-o corporație cu date excelente decât în ​​una cu un management mediocru de date și o bază de date defectuoasă.
4. Îmbunătățirea discernământului: o luare mai mare a deciziilor are loc în întreaga organizație datorită calității mai ridicate a datelor. Puteți lua decizii cu mai multă încredere dacă aveți acces la mai multe date de înaltă calitate.
5. Îmbunătățirea eficienței operaționale: – Organizațiile pot reduce costurile de găsire și rezolvare a datelor incorecte din baza lor de date prin menținerea nivelurilor de calitate a datelor. În plus, companiile pot preveni gafele operaționale și eșecurile proceselor de afaceri.

Implementați monitorizarea calității datelor

Procedura cadrului de calitate a datelor începe atunci când fișierul (fișierele) de date sursă sosesc pe serverul SQL sau pe orice server ETL. După detectarea fișierului, începe cerințele privind calitatea datelor înainte de etapă. Administratorii de date primesc o notificare atunci când regulile Pre-Stage acţionează, iar rezultatele sunt gata pentru evaluare.

Dacă calitatea datelor pre-stage are erori, procesarea se termină. Procedura continuă numai dacă calitatea datelor pre-etape este satisfăcătoare. Datele sunt apoi adăugate la tabelul de etape.

După aceasta, sunt efectuate regulile de integritate a datelor post-etapă și îi informează pe Data Stewards când rezultatele sunt gata pentru revizuire. Sistemele din aval publică automat un fișier validat pentru utilizare dacă NU există erori ale regulilor Gating.

Administratorul de date poate opta fie să încheie ciclul și să solicite un fișier nou de la sursă dacă vreun criteriu de intrare post-etapă a eșuat, sau poate ignora eroarea de a încărca fișiere de date pentru procesare secundară.

Un magazin de date privind calitatea datelor este necesar pentru a implementa cadrul de monitorizare a calității datelor.

Tabelele ar oferi următoarele capabilități în calitatea datelor: -

• Un tabel în care sunt păstrate toate regulile predeterminate de calitate a datelor. (tabelul DATA_QUALITY_RULE)
• Un tabel care permite abilitatea de a activa și dezactiva regulile și stochează proporțiile pragului pentru fiecare regulă pentru domeniul de date asociat. (tabelul DATA_QUALITY_RULE_EXECUTE)
• Un tabel folosit ca depozit de rezultate pentru monitorizarea regulilor de calitate a datelor. Acesta stochează rezultatele regulilor de calitate a datelor. (DATA_QUALITY_RULE_RESULTS)

Indicatori de calitate a datelor

În sistemele de fișiere informatice, indicatorii de calitate a datelor (DQIs) sunt identificatori utilizați pentru a capta caracteristicile de calitate ale datelor. Deoarece DQIS se ocupă de variabilele de timp, setările acestora pot afecta ce valori sunt implicate într-un calcul și modul în care funcționează.

Două sisteme de baze de date semnificative implică utilizarea ideii DQI. Conform constatărilor, DQI simplifică programarea, gestionarea stocării și controlul procesării datelor.

Valori cheie: Calitatea datelor

Iată câteva exemple de indicatori care ajută adesea o companie în urmărirea eforturilor sale de îmbunătățire a calității datelor:

Proporția de greșeli în date

Acest tip de măsură a datelor calitative este cea mai evidentă. Permite monitorizarea relației dintre dimensiunea unui set de date și numărul de erori recunoscute, cum ar fi informațiile lipsă, imperfecte sau redundante. Calitatea datelor se îmbunătățește atunci când cineva descoperă rate de eroare mai mici, în timp ce cantitatea de date rămâne aceeași sau crește.

Proporția valorilor goale

În cadrul colectării datelor, proporția de valori goale este o abordare simplă pentru a monitoriza calitatea datelor, deoarece valorile goale semnalează de obicei că informațiile lipsesc sau sunt înregistrate în câmpul incorect. Astfel, puteți urmări câte câmpuri goale sunt într-un set de date.

Rata erorilor de transformare a datelor

Problemele de transformare a datelor, care includ colectarea de informații păstrate într-un stil și schimbarea acestora în altul, arată probleme de calitate a datelor. Puteți afla mai multe despre calitatea generală a datelor dvs. calculând frecvența operațiunilor de gestionare a datelor care eșuează sau durează prea mult timp pentru a fi finalizate.

Volumul datelor întunecate

Nu puteți utiliza aceste date în mod eficient din cauza problemelor legate de calitatea datelor. Probabil că veți avea mai multe probleme cu calitatea datelor.

Beneficiile monitorizării calității datelor

Pentru a rămâne competitivi și a profita de oportunități, gestionarea eficientă a datelor este esențială. Datele de înaltă calitate pot oferi firmelor câteva avantaje reale. Următoarele sunt câteva avantaje potențiale ale calității înalte a datelor:

#1. Luarea unor decizii mai inteligente

Calitatea datelor duce la o mai bună luare a deciziilor organizaționale. Datele de înaltă calitate pot ajuta companiile să ia decizii mai sigure. Datele bune pot reduce riscul și pot produce rezultate care sunt îmbunătățite constant.

#2. Direcționare îmbunătățită către public

Specialiștii în marketing încearcă mereu să ajungă la oamenii potriviți, dar pentru asta au nevoie de acces la date de înaltă calitate, iar datele relevante îi ajută să obțină setul potrivit de public. Dacă aveți date de înaltă calitate, vă puteți da seama cine ar trebui să fie publicul țintă.

Poate fi realizat prin colectarea de informații despre piața țintă și căutarea de noi clienți potențiali cu calități similare. Aceste date pot fi folosite pentru a dezvolta obiective mai specifice.

#3. Conexiuni mai bune cu clienții

Datele de înaltă calitate pot îmbunătăți relațiile cu clienții, ceea ce este esențial pentru succesul afacerii în orice industrie. Vă veți cunoaște mai bine clienții prin colectarea de date despre ei. Informațiile despre gusturile, interesele și cerințele consumatorilor vă vor ajuta să dezvoltați conținut care să-i atragă și chiar să prezică cerințele acestora.

Puteți forma parteneriate de lungă durată cu ajutorul lor. Prin întreținerea eficientă a datelor dvs., puteți preveni furnizarea de conținut duplicat și irelevant clienților.

#4. Implementarea datelor este mai simplă

Utilizarea datelor de înaltă calitate este mult mai simplă decât utilizarea datelor de calitate scăzută. Eficiența oricărei afaceri crește și atunci când are date fiabile la îndemână.

În cazul datelor de calitate scăzută, va trebui să investiți timp în curățarea datelor incomplete sau inconsecvente. Implică că aveți mai puțin timp pentru alte sarcini și va trebui să așteptați mai mult pentru a pune în practică ideile oferite de datele dvs.

Calitatea datelor ajută, de asemenea, multiplele departamente ale companiei dvs. să interacționeze cu mai mult succes, menținându-le pe toate pe aceeași pagină.

#5. Un avantaj față de rivali

Obții un avantaj competitiv dacă datele tale sunt de o calitate superioară decât rivalii tăi și le folosești mai abil. Atâta timp cât sunt de o calitate excelentă, datele reprezintă una dintre cele mai importante resurse disponibile pentru afaceri astăzi.

O calitate mai bună a datelor vă permite să identificați oportunitățile înaintea rivalilor. Procedând astfel, puteți anticipa cu mai multă precizie cerințele potențialilor dvs. și puteți vinde mai mult decât concurenții. Oportunitățile ratate și rămânerea în urmă față de concurență sunt consecințele datelor slabe.

#6. Rentabilitatea suplimentară

Datele de înaltă calitate pot duce în cele din urmă la venituri mai mari și pot fi folosite pentru a crea strategii de marketing care au mai mult succes și să stimuleze vânzările. Reduce risipa de publicitate, crescând eficiența inițiativelor dvs. de marketing.

În mod similar, statisticile pot dezvălui editorilor care categorii de conținut sunt cele mai populare și mai profitabile pe site-urile lor. Vă puteți concentra mai multe resurse și eforturi pe acest conținut dacă aveți aceste cunoștințe.

Provocări privind monitorizarea calității datelor

Dificultățile în verificarea calității datelor includ următoarele:

Măsurarea acurateței datelor

Înseamnă că datele din baza ta de date corespund cu lumea reală. Găsirea referințelor de încredere poate fi o provocare, dar nu este imposibil.

De exemplu, companiile pot utiliza învățarea automată pentru a identifica numele clienților sau produselor. Găsirea unui echilibru excelent între eforturi și recompensa așteptată poate fi încă dificilă, deoarece acest lucru trebuie să rezolve problema complet.

Evaluarea coerenței datelor

Înseamnă că nu există neconcordanțe în datele dvs. Cu toate acestea, situația în cauză ar putea fi mai complexă. De exemplu, un consumator poate fi un utilizator legitim sau un vizitator, în funcție de dacă dorește să-și furnizeze informațiile confidențiale în timp ce cumpără online.

Implică faptul că magazinul poate dezvălui identitatea sau nu. Clienții care doresc să evite să primească livrări pot renunța la furnizarea de adrese. În astfel de situații, comercianții riscă să aibă baze de date cu date conflictuale.

Resurse de învățare

Iată câteva dintre cele mai bune cărți pe care le puteți alege pentru a înțelege în profunzime monitorizarea calității datelor:-

#1. Întâmpinarea provocărilor managementului calității datelor

Autorul descrie ideile fundamentale ale managementului calității datelor și dificultățile sale în această carte.

previzualizare	Produs	Evaluare	Preț
	Întâmpinarea provocărilor managementului calității datelor		47,93 USD	Cumpărați pe Amazon

Abordând cele cinci provocări asociate managementului calității – provocarea sensului, provocarea fluxului de lucru, provocarea oamenilor, provocarea tehnologică și provocarea responsabilității – profesioniștii în managementul datelor își pot ajuta organizațiile să obțină mai multă valoare din date.

#2. Ghidul practicianului pentru îmbunătățirea calității datelor

Această carte oferă o analiză aprofundată a calității datelor pentru afaceri și IT. Acesta învață principiile înțelegerii efectelor calității proaste a datelor și direcționează managerii și practicienii deopotrivă în crearea de rețele, asigurarea sponsorizării, organizarea și dezvoltarea unui program de îmbunătățire a calității datelor.

previzualizare	Produs	Evaluare	Preț
	Ghidul practicianului pentru îmbunătățirea calității datelor (Seria Morgan Kaufmann despre afaceri...		50,96 USD	Cumpărați pe Amazon

Acesta oferă un exemplu de stabilire și gestionare a unui program de calitate a datelor, de la considerente și justificări inițiale până la întreținere și monitorizare continuă.

#3. Gestionarea calității datelor: un ghid practic

Datele sunt un activ crucial al afacerii care sprijină operațiunile organizaționale. Devine mai greu de gestionat pe măsură ce seturile și cantitățile de date cresc. Calitatea datelor, sau adecvarea datelor pentru un scop, este o componentă crucială a managementului datelor; neînțelegerea acesteia crește riscul organizațional și scade productivitatea și profitabilitatea.

previzualizare	Produs	Evaluare	Preț
	Gestionarea calității datelor: un ghid practic		38,99 USD	Cumpărați pe Amazon

Scopul și domeniul de aplicare al gestionării datelor și informațiilor, natura datelor în organizații și stabilirea unui sistem de monitorizare a calității datelor sunt cele trei subiecte majore abordate în această carte.

Concluzie

În concluzie, monitorizarea calității datelor răspunde dacă puteți avea încredere și să vă bazați pe datele dvs.: Cât de demne de încredere sunt datele pe care sistemul de date existent le ingerează prin conducta dvs. de date? Pentru a vă asigura că tehnologiile pe care le dezvoltați sunt de încredere și nu vor funcționa defectuos și nu vor afecta organizația dvs., inginerii trebuie să înțeleagă nivelul articolului la care lucrează.

Perspectivele inexacte și judecățile slabe pot apărea din lipsa de supraveghere sau de vizibilitate asupra calității datelor, ceea ce poate costa bani sau poate crea o experiență proastă pentru clienți. Deci, pentru o monitorizare mai bună a calității datelor, companiile pot parcurge cărțile menționate mai sus și pot urma cele mai bune practici din industrie.