Veri Kalitesi İzleme: Nedir ve Nasıl Uygulanır?

Bir veri kalitesi izleme süreci, bir kuruluş içinde oluşturulan, kullanılan ve sürdürülen her veri örneğini izler ve kalitesini garanti eder.

Şirketler operasyonlarının doğruluğunu artırmaya çalışırlar, ancak hatalar kaçınılmaz olarak ortaya çıkacaktır. Bir hata meydana gelirse, iki şeyden biri olabilir – birisi sorumluluğu alır, hatayı düzeltir ve bir daha olmamasını sağlar. Kuşkusuz, ikincisi en iyi seçenektir ve operasyonel verimliliği artırır.

Şirketler, önceki hatalarla bağlantılı süreçleri veya prosedürleri aktif olarak ayarladığında, potansiyel sorunların gelecekte yeniden oluşmasını önleyebilir; sorunlar proaktif bir şekilde ele alındığında, odak hızlı bir çözümden uzun vadeli bir çözüme kayar.

Veri Kalitesi Nedir?

Veri kalitesi, her veri kümesinin durumunu tanımlar. Kapsamlılık, kesinlik ve tutarlılık gibi nesnel unsurları değerlendirir. Ek olarak, bir veri kümesinin belirli bir amaca ne kadar iyi uyduğu gibi daha rasgele öğeleri ölçer. Bu sübjektif bileşen nedeniyle veri kalitesinin belirlenmesi bazen zaman alabilir.

Yüksek kaliteli bir veri seti, gelecekteki büyüme hakkında bilinçli bir karar vermek, önemli finansal kararlar almak veya operasyonları geliştirmek gibi amaçlanan amaç için kullanılabilir.

Ancak, veri kalitesi düşükse, tüm bu sektörler zarar görür. Yanlış satın almalara, verimsiz operasyonlara ve artan şirket giderlerine yol açabilir.

Veri Kalitesi İzleme Nedir?

Verilerin üstel büyümesi, etkili makine öğrenimi ve veri odaklı sistemler geliştirmek için veri kalitesi izlemeyi zorunlu hale getirdi. Ayrıca, Forrester'ın veri güveni ve güvenilirliği üzerine dünya çapındaki çevrimiçi çalışmasına katılan veri analistlerinin yüzde 42'si, zamanlarının yüzde 40'ından fazlasını verileri kontrol etmek ve değerlendirmek için harcadıklarını söylüyor.

Veri kalitesi, beklentileri karşılamak ve iş ihtiyaçlarını karşılamak için ölçülür, değerlendirilir ve geliştirilir. Kuruluşlara, verilerinin tutarlılığını, güncelliğini ve doğruluğunu artırmada yardımcı olabilir.

Veri kalitesini değerlendirmenin birçok yolu vardır. Ancak bu yalnızca iş gereksinimlerine bağlıdır. Veri kalitesi araçlarıyla veri kalitesini düzenli olarak değerlendirerek verilerin gözden geçirilmesini, test edilmesini, doğruluğunun veya tutarlılığının kontrol edilmesini veya verilerin denetlenmesini içerir.

Gerçek zamanlı derin öğrenme ve veri analitiği çok yaygın olduğundan, verileri doğrulamanın tek yolu, kalitesini izlemek ve bir dizi uygun kalite kriteri kullanarak değerlendirmektir.

Veri Kalitesi İzlemenin Önemi

Verilerin doğruluğunu ve güvenilirliğini garanti etmek istiyorsanız, veri kalitesi izleme uygulamanız gerekir. Hileli veri kalitesi, yanlış karar verme, kaynak israfı ve yasal sorunlara yol açabilir.

Kuruluşlar, veri kalitesini izleyerek sorunları büyük bir olumsuz etkiye sahip olmadan önce tespit edebilir ve ele alabilir. Aşağıdakiler, veri kalitesi izlemenin bazı avantajlarıdır:

1. Veri tamlığının ve doğruluğunun sağlanması: Veri kalitesi izleme, şirketin veri tabanındaki tüm bilgilerin doğru olmasını ve “kaliteli veri” için tüm kriterleri karşılamasını sağlar.
2. Maliyet düşürme: Bir şirket verilerini izlediğinde, verilerin kalitesiyle ilgili bir hata veya hata ortaya çıkarsa normalde ödeyebileceği para miktarını azaltabilir.
3. Artan müşteri memnuniyeti: Müşterilerin, vasat veri yönetimi ve hatalı bir veritabanı olan bir şirkete göre mükemmel verilere sahip bir şirkete güvenme olasılığı daha yüksektir.
4. Yargı geliştirme: Daha yüksek veri kalitesi nedeniyle bir kuruluşta daha fazla karar verme gerçekleşir. Daha yüksek kaliteli verilere erişiminiz varsa, daha fazla güvenle karar verebilirsiniz.
5. Operasyonel etkinliği artırma: – Kuruluşlar, veri kalite düzeylerini koruyarak veritabanlarında yanlış verileri bulma ve çözme maliyetlerini düşürebilir. Ek olarak, işletmeler operasyonel hataları ve iş süreci hatalarını önleyebilir.

Veri Kalitesi İzlemeyi Uygulayın

Veri kalitesi çerçevesi prosedürü, kaynak veri dosya(lar)ı SQL Sunucusuna veya herhangi bir ETL Sunucusuna ulaştığında başlar. Dosya algılamanın ardından, Aşama Öncesi veri kalitesi gereksinimi başlar. Veri Görevlileri, Aşama Öncesi kurallar harekete geçtiğinde ve sonuçlar değerlendirmeye hazır olduğunda bir bildirim alır.

Ön Aşama veri kalitesinde hatalar varsa işleme sonlandırılır. Prosedür, yalnızca ön aşama verilerinin kalitesi tatmin ediciyse devam eder. Veriler daha sonra Aşama Tablosuna eklenir.

Bunu takiben, Aşama Sonrası Veri Bütünlüğü Kuralları yürütülür ve sonuçlar incelemeye hazır olduğunda Veri Sorumlularını bilgilendirir. Aşağı akış sistemleri, HİÇBİR Gating kuralı hatası yoksa kullanım için doğrulanmış bir dosyayı otomatik olarak yayınlar.

Veri Sorumlusu, herhangi bir aşama sonrası Gating kriteri başarısız olursa, döngüyü sonlandırmayı ve kaynaktan yeni bir dosya talep etmeyi seçebilir veya ikincil işleme için veri dosyalarını yükleme hatasını göz ardı edebilir.

Veri kalitesi izleme çerçevesini uygulamak için bir veri kalitesi veri pazarı gereklidir.

Tablolar, veri kalitesinde aşağıdaki yetenekleri sağlar: -

• Önceden belirlenmiş tüm Veri Kalitesi kurallarının tutulduğu bir tablo. (DATA_QUALITY_RULE tablosu)
• Kuralları etkinleştirme ve devre dışı bırakma olanağı sağlayan ve ilişkili veri alanı için her kural için eşik oranlarını depolayan bir tablo. (DATA_QUALITY_RULE_EXECUTE tablosu)
• Veri Kalitesi Kural İzleme için sonuç havuzu olarak kullanılan bir tablo. Veri Kalitesi Kurallarının sonuçlarını saklar. (DATA_QUALITY_RULE_RESULTS)

Veri Kalitesi Göstergeleri

Bilgisayar dosya sistemlerinde, veri kalitesi göstergeleri (DQI'ler), verilerin kalite özelliklerini yakalamak için kullanılan tanımlayıcılardır. DQIS, zaman değişkenleriyle ilgilendiği için, ayarları, bir hesaplamaya hangi değerlerin dahil edildiğini ve nasıl çalıştığını etkileyebilir.

İki önemli veritabanı sistemi, DQI fikrinin kullanımını içerir. Bulgulara göre DQI, programlamayı, depolama yönetimini ve veri işleme kontrolünü basitleştiriyor.

Temel Metrikler: Veri Kalitesi

Bir işletmenin veri kalitesini iyileştirme çabalarını izlemesine genellikle yardımcı olan bazı gösterge örnekleri aşağıda verilmiştir:

Verilerdeki hataların oranı

Bu tür niteliksel veri ölçümü en bariz olanıdır. Bir veri kümesinin boyutu ile eksik, kusurlu veya gereksiz bilgiler gibi tanınan hataların sayısı arasındaki ilişkinin izlenmesini sağlar. Veri miktarı aynı kalırken veya artarken herhangi biri daha düşük hata oranları keşfettiğinde veri kalitesi iyileşir.

Boş değerlerin oranı

Veri toplama içinde, boş değerlerin oranı, veri kalitesini izlemek için doğrudan bir yaklaşımdır çünkü boş değerler tipik olarak bilgilerin eksik olduğunu veya yanlış alana kaydedildiğini gösterir. Böylece bir veri setinde kaç tane boş alan olduğunu takip edebilirsiniz.

Veri dönüştürme hatalarının oranı

Bir stilde tutulan bilgilerin toplanıp başka bir stile dönüştürülmesini içeren veri dönüştürme sorunları, veri kalitesi sorunlarını gösterir. Başarısız olan veya tamamlanması çok uzun süren veri yönetimi işlemlerinin sıklığını hesaplayarak verilerinizin genel kalitesi hakkında daha fazla bilgi edinebilirsiniz.

Karanlık veri hacmi

Veri kalitesiyle ilgili sorunlar nedeniyle bu verileri verimli kullanamazsınız. Veri kalitesiyle ilgili daha fazla sorun yaşamanız muhtemeldir.

Veri Kalitesi İzlemenin Faydaları

Rekabetçi kalabilmek ve fırsatları yakalayabilmek için etkin veri yönetimi çok önemlidir. Yüksek kaliteli veriler, firmalara birkaç gerçek avantaj sunabilir. Aşağıdakiler, yüksek veri kalitesinin bazı potansiyel avantajlarıdır:

1 numara. Daha Akıllı Kararlar Vermek

Veri kalitesi daha iyi kurumsal karar almaya yol açar. Yüksek kaliteli veriler, şirketlerin daha güvenli kararlar almasına yardımcı olabilir. İyi veriler riski azaltabilir ve sürekli olarak iyileştirilen sonuçlar üretebilir.

2 numara. Geliştirilmiş Kitle Hedefleme

Pazarlamacılar her zaman doğru insanlara ulaşmaya çalışırlar, ancak bunun için yüksek kaliteli verilere erişmeleri gerekir ve alakalı veriler, doğru hedef kitle grubunu elde etmelerine yardımcı olur. Yüksek kaliteli verileriniz varsa, hedef kitlenizin kim olması gerektiğini anlayabilirsiniz.

Hedef pazarınız hakkında bilgi toplayarak ve benzer niteliklere sahip olası yeni müşteriler arayarak başarılabilir. Bu veriler daha spesifik hedefler geliştirmek için kullanılabilir.

#3. Müşterilerle Daha İyi Bağlantılar

Yüksek kaliteli veriler, herhangi bir sektörde iş başarısı için kritik olan müşteri ilişkilerini geliştirebilir. Onlar hakkında veri toplayarak müşterilerinizi daha iyi tanıyacaksınız. Tüketicilerinizin zevkleri, ilgi alanları ve talepleri hakkındaki bilgiler, onlara hitap eden ve hatta ihtiyaçlarını tahmin eden içerikler geliştirmenize yardımcı olacaktır.

Onların yardımıyla uzun süreli ortaklıklar kurabilirsiniz. Verilerinizi etkili bir şekilde koruyarak, müşterilere yinelenen ve alakasız içerik sağlanmasını önleyebilirsiniz.

#4. Veri Uygulaması daha basittir

Yüksek kaliteli verileri kullanmak, düşük kaliteli verileri kullanmaktan çok daha kolaydır. Herhangi bir işletmenin verimliliği, güvenilir veriler parmaklarının ucunda olduğunda da artar.

Düşük kaliteli verilerde, eksik veya tutarsız verileri temizlemek için zaman harcamanız gerekecektir. Diğer görevler için daha az zamanınız olduğu ve verilerinizin sağladığı fikirleri eyleme geçirmek için daha uzun süre beklemeniz gerekeceği anlamına gelir.

Veri kalitesi aynı zamanda, şirketinizin birden çok departmanının hepsini aynı sayfada tutarak daha başarılı etkileşim kurmasına yardımcı olur.

# 5. Rakiplere Karşı Bir Avantaj

Verileriniz rakiplerinizden daha kaliteliyse ve daha ustaca kullanırsanız rekabet avantajı elde edersiniz. Mükemmel kalitede olduğu sürece, veriler bugün işletmeler için mevcut olan en önemli kaynaklardan birini temsil eder.

Daha iyi veri kalitesi, rakiplerinizden önce fırsatları belirlemenizi sağlar. Bunu yaparak, potansiyel müşterilerinizin taleplerini daha doğru bir şekilde tahmin edebilir ve rakiplerinizi geride bırakabilirsiniz. Kaçırılan fırsatlar ve rekabetin gerisinde kalmak, zayıf verilerin sonuçlarıdır.

#6. Ek Kârlılık

Yüksek kaliteli veriler sonuçta daha fazla gelir sağlayabilir ve daha başarılı olan ve satışları artıran pazarlama stratejileri oluşturmak için kullanılabilir. Pazarlama girişimlerinizin verimliliğini artırarak reklam israfını azaltır.

Benzer şekilde istatistikler, yayıncılara web sitelerinde hangi içerik kategorilerinin en popüler ve kârlı olduğunu gösterebilir. Bu bilgiye sahipseniz, kaynaklarınızın ve çabalarınızın çoğunu bu içeriğe yoğunlaştırabilirsiniz.

Veri Kalitesi İzleme Zorlukları

Veri kalitesini kontrol etmedeki zorluklar şunları içerir:-

Veri Doğruluğunun Ölçümü

Bu, veri tabanınızdaki verilerin gerçek dünya ile örtüştüğü anlamına gelir. Güvenilir referanslar bulmak zor olabilir, ancak imkansız değildir.

Örneğin işletmeler, müşteri veya ürün adlarını belirlemek için makine öğrenimini kullanabilir. Çabalar ile beklenen ödül arasında mükemmel bir denge bulmak yine de zor olabilir çünkü bunun sorunu tamamen çözmesi gerekir.

Veri Tutarlılık Değerlendirmesi

Bu, verilerinizde herhangi bir tutarsızlık olmadığı anlamına gelir. Ancak, eldeki durum daha karmaşık olabilir. Örneğin, bir tüketici çevrimiçi satın alırken gizli bilgilerini vermek isteyip istemediğine bağlı olarak meşru bir kullanıcı veya ziyaretçi olabilir.

Mağazanın kimliği ifşa edip edemeyeceğini ima eder. Teslimatları almaktan kaçınmak isteyen müşteriler, adres sağlamayı devre dışı bırakabilir. Bu gibi durumlarda, perakendeciler çelişkili veriler içeren veritabanlarına sahip olma riskini alırlar.

Öğrenme Kaynakları

Veri kalitesi izlemeyi derinlemesine anlamak için seçebileceğiniz en iyi kitaplardan bazıları şunlardır: -

1 numara. Veri Kalitesi Yönetiminin zorluklarını karşılama

Yazar, bu kitapta veri kalitesi yönetiminin temel fikirlerini ve zorluklarını anlatıyor.

Ön izleme	Ürün	Değerlendirme	Fiyat
	Veri Kalitesi Yönetiminin Zorluklarını Aşmak		47,93 dolar	Amazon'da satın al

Veri yönetimi uzmanları, kalite yönetimiyle ilgili beş zorluğun (anlam sorunu, iş akışı sorunu, insan sorunu, teknolojik zorluk ve sorumluluk sorunu) üstesinden gelerek kuruluşlarının verilerden daha fazla değer elde etmelerine yardımcı olabilir.

2 numara. Uygulayıcının Veri Kalitesini İyileştirme Rehberi

Bu kitap, işletme ve BT için veri kalitesinin kapsamlı bir analizini sağlar. Kötü veri kalitesinin etkilerini kavramanın ilkelerini öğretir ve yöneticileri ve uygulayıcıları ağ oluşturma, sponsorluk sağlama, veri kalitesini iyileştirmeye yönelik bir program düzenleme ve geliştirme konularında yönlendirir.

Ön izleme	Ürün	Değerlendirme	Fiyat
	Uygulayıcının Veri Kalitesini İyileştirme Rehberi (Morgan Kaufmann İş Dünyası Dizisi...		50,96 dolar	Amazon'da satın al

İlk değerlendirmeler ve gerekçelendirmelerden bakım ve sürekli izlemeye kadar bir veri kalitesi programı oluşturmaya ve yönetmeye ilişkin bir örnek sağlar.

#3. Veri Kalitesini Yönetme: Pratik bir rehber

Veriler, kurumsal operasyonları destekleyen çok önemli bir iş varlığıdır. Veri kümeleri ve miktarları arttıkça yönetmek zorlaşıyor. Veri kalitesi veya verilerin bir amaca uygunluğu, veri yönetiminin çok önemli bir bileşenidir; bunu kavrayamamak kurumsal riski artırır ve üretkenliği ve karlılığı düşürür.

Ön izleme	Ürün	Değerlendirme	Fiyat
	Veri Kalitesini Yönetme: Pratik bir rehber		38,99 $	Amazon'da satın al

Veri yönetimi ve bilgilerinin amacı ve kapsamı, kuruluşlardaki verilerin doğası ve bir veri kalitesi izleme sisteminin oluşturulması bu kitapta ele alınan üç ana konudur.

Çözüm

Sonuç olarak, veri kalitesi izleme, verilerinize güvenip güvenemeyeceğinizi yanıtlar: Mevcut veri sisteminin veri boru hattınız yoluyla aldığı veriler ne kadar güvenilir? Geliştirmekte olduğunuz teknolojilerin güvenilir olmasını ve arıza yapmamasını ve kuruluşunuza zarar vermemesini sağlamak için mühendislerin üzerinde çalıştıkları öğenin seviyesini kavramaları gerekir.

Hatalı içgörüler ve kötü muhakemeler, veri kalitesi üzerindeki denetim veya görünürlük eksikliğinden kaynaklanabilir, bu da paraya mal olabilir veya kötü bir müşteri deneyimi yaratabilir. Bu nedenle, daha iyi veri kalitesi izleme için şirketler yukarıda bahsedilen kitapları inceleyebilir ve sektörle ilgili en iyi uygulamaları takip edebilir.