Мониторинг качества данных: что это такое и как его реализовать?

Процесс мониторинга качества данных отслеживает и обеспечивает качество каждого экземпляра данных, созданного, используемого и поддерживаемого в организации.

Компании стремятся повысить точность своих операций, но ошибки неизбежно случаются. Если произошла ошибка, может произойти одно из двух: кто-то берет на себя ответственность, исправляет ошибку и гарантирует, что она больше не повторится. Несомненно, последний вариант является наилучшим и способствует эффективности работы.

Компании могут избежать повторения потенциальных проблем в будущем, если они активно корректируют процессы или процедуры, связанные с предыдущими ошибками; когда проблемы решаются упреждающе, акцент смещается с быстрого решения на долгосрочное решение.

Что такое качество данных?

Качество данных описывает состояние каждого набора данных. Он оценивает объективные элементы, такие как тщательность, точность и последовательность. Кроме того, он измеряет более произвольные элементы, например, насколько хорошо набор данных соответствует конкретной цели. Определение качества данных иногда может занять некоторое время из-за этого субъективного компонента.

Высококачественный набор данных можно использовать по назначению, например, для принятия обоснованного решения о будущем росте, принятия важных финансовых решений или улучшения операций.

Однако при низком качестве данных страдают все эти отрасли. Это может привести к неправильным закупкам, неэффективной работе и увеличению расходов компании.

Что такое мониторинг качества данных?

Экспоненциальный рост данных сделал мониторинг качества данных необходимым для разработки эффективных систем машинного обучения и систем, управляемых данными. Более того, 42% аналитиков данных, принявших участие в глобальном онлайн-исследовании Forrester, посвященном доверию и надежности данных, говорят, что они тратят более 40% своего времени на проверку и оценку данных.

Качество данных измеряется, оценивается и улучшается, чтобы соответствовать ожиданиям и потребностям бизнеса. Это может помочь организациям повысить согласованность, своевременность и правильность своих данных.

Существует множество способов оценки качества данных. Но это зависит исключительно от потребностей бизнеса. Он включает в себя просмотр данных, тестирование, проверку на точность или непротиворечивость или аудит данных путем регулярной оценки качества данных с помощью инструментов контроля качества данных.

Поскольку глубокое обучение в реальном времени и аналитика данных настолько распространены, единственный способ проверить данные — это отслеживать их качество и оценивать его с использованием набора соответствующих критериев качества.

Важность мониторинга качества данных

Если вы хотите гарантировать точность и надежность данных, вы должны внедрить мониторинг качества данных. Мошенническое качество данных может привести к неточным решениям, растрате ресурсов и юридическим проблемам.

Отслеживая качество данных, организации могут обнаруживать и устранять проблемы до того, как они окажут серьезное негативное влияние. Ниже приведены некоторые преимущества мониторинга качества данных:

1. Обеспечение полноты и правильности данных: мониторинг качества данных гарантирует, что вся информация в базе данных компании является точной и удовлетворяет всем критериям «качественных данных».
2. Сокращение затрат: когда корпорация отслеживает свои данные, она может уменьшить сумму денег, которую она могла бы заплатить, если возникнет ошибка или ошибка в качестве данных.
3. Повышение удовлетворенности клиентов: клиенты с большей вероятностью будут доверять корпорации с отличными данными, чем с посредственным управлением данными и неисправной базой данных.
4. Улучшение суждений: более эффективное принятие решений происходит во всей организации благодаря более высокому качеству данных. Вы можете принимать решения с большей уверенностью, если у вас есть доступ к более качественным данным.
5. Повышение операционной эффективности: – Организации могут снизить затраты на поиск и устранение неправильных данных в своей базе данных, поддерживая уровни качества данных. Кроме того, предприятия могут предотвратить операционные ошибки и сбои в бизнес-процессах.

Внедрение мониторинга качества данных

Процедура структуры качества данных начинается, когда исходный файл(ы) данных поступает на сервер SQL или любой сервер ETL. После обнаружения файла вступают в силу требования к качеству данных Pre-Stage. Распорядители данных получают уведомление, когда вступают в силу правила Pre-Stage и результаты готовы для оценки.

Если качество данных Pre-Stage содержит ошибки, обработка завершается. Процедура продолжается только в том случае, если качество предварительных данных является удовлетворительным. Затем данные добавляются в таблицу этапов.

После этого выполняются правила целостности данных после этапа, и он информирует распорядителей данных, когда результаты готовы для проверки. Нижестоящие системы автоматически публикуют проверенный файл для использования, если НЕТ сбоев правил Gating.

Data Steward может решить либо завершить цикл и запросить новый файл из источника, если какие-либо критерии Gating после этапа не сработали, либо он может проигнорировать ошибку и загрузить файлы данных для вторичной обработки.

Витрина данных о качестве данных необходима для реализации системы мониторинга качества данных.

Таблицы обеспечат следующие возможности качества данных:

• Таблица, в которой хранятся все заданные правила качества данных. (таблица DATA_QUALITY_RULE)
• Таблица, которая позволяет включать и отключать правила и хранить пороговые доли для каждого правила для связанной с ним области данных. (таблица DATA_QUALITY_RULE_EXECUTE)
• Таблица, используемая в качестве репозитория результатов для мониторинга правил качества данных. В нем хранятся результаты правил качества данных. (DATA_QUALITY_RULE_RESULTS)

Показатели качества данных

В компьютерных файловых системах индикаторы качества данных (DQI) — это идентификаторы, используемые для фиксации характеристик качества данных. Поскольку DQIS имеет дело с временными переменными, их настройки могут влиять на то, какие значения участвуют в расчете и как он работает.

Две важные системы баз данных используют идею DQI. Согласно полученным данным, DQI упрощает программирование, управление хранением и контроль над обработкой данных.

Ключевые показатели: качество данных

Вот несколько примеров индикаторов, которые часто помогают бизнесу отслеживать свои усилия по улучшению качества данных:

Доля ошибок в данных

Этот вид качественной меры данных является наиболее очевидным. Это позволяет контролировать взаимосвязь между размером набора данных и количеством распознанных ошибок, таких как отсутствующая, неполная или избыточная информация. Качество данных улучшается, когда кто-либо обнаруживает более низкую частоту ошибок, в то время как количество данных остается прежним или увеличивается.

Доля пустых значений

При сборе данных доля пустых значений является прямым подходом к мониторингу качества данных, поскольку пустые значения обычно сигнализируют об отсутствии информации или о том, что она записана в неверном поле. Таким образом, Вы можете отслеживать, сколько пустых полей в наборе данных.

Скорость ошибок преобразования данных

Проблемы преобразования данных, которые включают сбор информации, хранящейся в одном стиле, и изменение ее на другой, показывают проблемы с качеством данных. Вы можете узнать больше об общем качестве ваших данных, рассчитав частоту операций по управлению данными, которые завершаются со сбоем или занимают слишком много времени.

Объем темных данных

Вы не можете эффективно использовать эти данные из-за проблем с качеством данных. Вероятно, у вас будет больше проблем с качеством данных.

Преимущества мониторинга качества данных

Чтобы оставаться конкурентоспособными и использовать возможности, необходимо эффективное управление данными. Высококачественные данные могут предложить фирмам несколько реальных преимуществ. Ниже приведены некоторые потенциальные преимущества высокого качества данных:

№1. Принятие более разумных решений

Качество данных способствует лучшему принятию организационных решений. Высококачественные данные могут помочь компаниям принимать более уверенные решения. Надежные данные могут снизить риск и давать результаты, которые постоянно улучшаются.

№ 2. Улучшенный таргетинг на аудиторию

Маркетологи всегда пытаются привлечь нужных людей, но для этого им нужен доступ к высококачественным данным, а релевантные данные помогают им получить правильный набор аудиторий. Если у вас есть качественные данные, вы можете выяснить, кто должен быть вашей целевой аудиторией.

Этого можно достичь путем сбора информации о вашем целевом рынке и поиска потенциальных новых клиентов с аналогичными качествами. Эти данные могут быть использованы для разработки более конкретных целей.

№3. Улучшенные связи с клиентами

Высококачественные данные могут улучшить отношения с клиентами, что имеет решающее значение для успеха бизнеса в любой отрасли. Вы лучше узнаете своих клиентов, собирая данные о них. Информация о вкусах, интересах и потребностях ваших потребителей поможет вам разработать контент, который им понравится и даже предскажет их потребности.

С их помощью вы можете установить долгосрочные партнерские отношения. Эффективно поддерживая свои данные, вы можете предотвратить предоставление дублирующегося и нерелевантного контента клиентам.

№ 4. Реализация данных проще

Использование высококачественных данных значительно проще, чем использование низкокачественных данных. Эффективность любого бизнеса также повышается, когда у него всегда под рукой надежные данные.

В данных низкого качества вам придется потратить время на очистку неполных или противоречивых данных. Это означает, что у вас меньше времени на другие обязанности, и вам придется ждать дольше, чтобы воплотить в жизнь идеи, содержащиеся в ваших данных.

Качество данных также помогает нескольким отделам вашей компании более успешно взаимодействовать, сохраняя их все на одной странице.

№ 5. Преимущество перед соперниками

Вы получаете конкурентное преимущество, если ваши данные более высокого качества, чем у конкурентов, и вы используете их более умело. Пока данные отличного качества, они представляют собой один из самых важных ресурсов, доступных для бизнеса сегодня.

Лучшее качество данных позволяет вам выявлять возможности раньше, чем ваши конкуренты. Поступая таким образом, вы сможете более точно прогнозировать потребности ваших потенциальных клиентов и превзойти конкурентов в продажах. Упущенные возможности и отставание от конкурентов — последствия плохих данных.

№ 6. Дополнительная прибыль

Высококачественные данные могут в конечном итоге привести к увеличению доходов и могут быть использованы для создания более успешных маркетинговых стратегий и увеличения продаж. Это уменьшает рекламные отходы, повышая эффективность ваших маркетинговых инициатив.

Точно так же статистика может показать издателям, какие категории контента являются наиболее популярными и прибыльными на их веб-сайтах. Вы можете сосредоточить больше своих ресурсов и усилий на этом контенте, если у вас есть эти знания.

Проблемы мониторинга качества данных

К трудностям проверки качества данных относятся следующие:

Измерение точности данных

Это означает, что данные в вашей базе данных соответствуют реальному миру. Поиск заслуживающих доверия ссылок может быть сложным, но не невозможным.

Например, предприятия могут использовать машинное обучение для определения имен клиентов или продуктов. Найти отличный баланс между усилиями и ожидаемым вознаграждением все еще может быть сложно, потому что это должно полностью решить проблему.

Оценка согласованности данных

Это означает, что в ваших данных нет противоречий. Однако ситуация может быть более сложной. Например, потребитель может быть законным пользователем или посетителем в зависимости от того, хочет ли он предоставить свою конфиденциальную информацию при покупке в Интернете.

Это подразумевает, что магазин может раскрывать личность или нет. Клиенты, которые хотят избежать доставки, могут отказаться от предоставления адресов. В подобных ситуациях ритейлеры рискуют иметь базы данных с противоречивыми данными.

Учебные ресурсы

Вот некоторые из лучших книг, которые вы можете выбрать для более глубокого понимания мониторинга качества данных:

№1. Решение задач управления качеством данных

В этой книге автор описывает фундаментальные идеи управления качеством данных и связанные с ним трудности.

Предварительный просмотр	Продукт	Рейтинг	Цена
	Решение задач управления качеством данных		$47,93	Купить на Амазоне

Решая пять проблем, связанных с управлением качеством, — осмысленная проблема, проблема рабочего процесса, проблема людей, технологическая задача и задача ответственности — специалисты по управлению данными могут помочь своим организациям получить больше пользы от данных.

№ 2. Практическое руководство по улучшению качества данных

В этой книге представлен тщательный анализ качества данных для бизнеса и ИТ. Он учит принципам понимания последствий плохого качества данных и направляет менеджеров и практиков в создании сетей, обеспечении спонсорства, организации и разработке программы по улучшению качества данных.

Предварительный просмотр	Продукт	Рейтинг	Цена
	Практическое руководство по улучшению качества данных (серия Моргана Кауфмана о бизнесе...		$50,96	Купить на Амазоне

Он представляет собой пример создания и управления программой качества данных, от первоначальных соображений и обоснований до обслуживания и постоянного мониторинга.

№3. Управление качеством данных: практическое руководство

Данные — это важнейший бизнес-актив, который поддерживает организационные операции. Управлять становится все труднее по мере увеличения наборов данных и их количества. Качество данных или пригодность данных для какой-либо цели является важнейшим компонентом управления данными; непонимание этого повышает организационный риск и снижает производительность и прибыльность.

Предварительный просмотр	Продукт	Рейтинг	Цена
	Управление качеством данных: практическое руководство		$38,99	Купить на Амазоне

Цель и объем управления данными и информацией, характер данных в организациях и создание системы мониторинга качества данных — вот три основные темы, рассматриваемые в этой книге.

Заключение

В заключение, мониторинг качества данных отвечает на вопрос, можете ли вы доверять своим данным и полагаться на них: насколько надежными являются данные, которые существующая система данных принимает через ваш конвейер данных? Чтобы убедиться, что разрабатываемые вами технологии надежны и не будут работать со сбоями и не навредят вашей организации, инженеры должны понимать уровень предмета, над которым они работают.

Неверные выводы и неверные суждения могут возникнуть из-за отсутствия надзора или контроля за качеством данных, что может стоить денег или негативно сказаться на клиентском опыте. Таким образом, для лучшего мониторинга качества данных компании могут ознакомиться с вышеупомянутыми книгами и следовать передовым отраслевым практикам.