Andmete kvaliteet – murdepunkt (Parvathy Menon)

"Andmed on väärtuslik asi ja kestavad kauem kui süsteemid ise." Nii öeldud

Tim Berners-Lee, World Wide Webi leiutaja. „Precious” eeldusel, et andmed on tõepoolest usaldusväärsed ning kindla ja ühtlase kvaliteediga. Ja kliendid on vaieldamatult möönnud tõsiasja, et andmekvaliteet on tõepoolest kõigi nende andmehaldus- ja Analyticsipõhiste algatuste aluseks.

Aga miks siis kogu see furoor andmete kvaliteedi ja sellega seotud ettevõtmiste ümber. . See, mis kliente sagedamini hämmeldab, on kontrollpunktide tohutu arv andmete elutsükli igas etapis. Mitmete andmehalduslahendustega, mis kliendil on oma süsteemimaastikul, nimelt. Andmeladud, Data Marts, põhiandmete haldamise lahendused, andmejärved ja muud sarnased, näib, et andmekvaliteedi lähenemisviisi suhtes valitseb teatav ebakindlus ja skeptitsism.

Ja kui vaadata andmete elutsükli ulatust, võivad kvaliteediprobleemid ilmneda igal ja igal etapil, alates allikast kuni ETL-i või mis tahes keskvara teisenduste kaudu kuni maailma konsolideeritud andmeladudesse ja andmejärvedeni. lõpuks tabab see lõppkasutaja või kliendi mingis vormis aruandlusanalüütika, kasutajaekraani jne ja selle kabuumiga!!!!

Seega on ettevõtetes olemasolevate andmete ja süsteemide hulgas mõni range reegel selle kohta, kus ja kuidas andmekvaliteedi deemoniga toime tulla. Väga-väga palju enamikus meie soovide nimekirjas. aga siis, kui soovid olid hobused……Andmekvaliteedi programmi ainus eesmärk peaks olema tagada pühade andmete kättesaadavaks tegemine kõigi asjakohaste äriprotsesside jaoks, olgu need siis sise- või välistarbijad.

Siin on nimekiri peamistest juhistest, mis aitavad teie organisatsiooni andmekvaliteedi visiooni juhtida.

Andmete kategoriseerimine ja tähtsuse järjekorda seadmine:

Erinevat tüüpi saadaolevate andmete hulgas on nt. Põhiandmed, tehingu-/operatsiooniandmed, võrdlusandmed, analüütilised andmed, võib tekkida tungiv tung andmete puhastamiseks operatiiv- või analüütiliste süsteemide piires, kuna see on lähim koht, kus kasutajad oma andmetele juurde pääsevad/kasutavad, kuid kutsudes seda lühikese ulatusega lahendus oleks alahinnatud, sest lõppude lõpuks tegeldakse probleemiga nii, nagu see tuleb, ega tegeleta sellega tegelikult selle tuumaga. Pigem on mõistlikum vaadata andmete kategooriat, mida tõepoolest kasutatakse kogu ettevõttes ja mis ei oleks keegi muu kui teie peamised äriüksused: klient, toode, müüja, töötaja, varad ja asukoht jne. Seega puhastamine, rikastamine Põhiandmetele rakendatud vaste- ja ellujäämisprotsesse saab kasutada põhikirje parima versiooni loomiseks ja seega ühtse, ühtse ja järjepideva ülevaate saamiseks teie peamistest äriüksustest.

 Rakendage kontrolle elutsükli alguses:

Puhastage andmed võimalikult allika lähedalt ja nüüd on see põhimõtteline parim tava ning loomulikult on prügi sisse- ja väljaminek. Alati on parem strateegia tegeleda andmekvaliteedi probleemidega allikale võimalikult lähedal või aadressil allikas ise, kuna see võib säästa palju vaeva ja kulusid. Ja nii palju kui võite püüda oma lähtesüsteemides olevaid andmeid puhastada ja standardida, eelistaksite enne sisestamist kontrollida, et vältida vajadust post facto puhastada.

 Erinevad probleemid, erinevad latentsused:

Teatud kriitilised protsessid organisatsioonis võivad nõuda reaalajas andmekvaliteedi kontrolli, mis on vältimatu, et vältida petturlikke või kahekordseid tegevusi. Näiteks mis tahes pangatehing. Erinevalt ettevõtlust vähem mõjutavast protsessist. Mõlemal juhul, nii palju kui ka rakendate andmekvaliteedi juhtimise põhimõtteid, tuleb ära tunda põletavad vajadused võrreldes teistega ja läheneda ülesandele vastavalt

Ettevõtluse kaasamine igas etapis:

Ettevõtluse sidusrühmade osalemist andmekvaliteedi teekonnal ei saa rohkem rõhutada. Alates DQ teekonna algusest ehk Kvaliteedi hindamisest kuni andmete puhastamiseni ja dubleerimisest vabastamiseni eeldatakse äripoolelt väga kõrget kaasatust. Ja ütlematagi selge, et andmekvaliteedi programmi äriline pühendumus ja sponsorlus näitab selle edu tõenäosust

 Looge suletud ahela heastamisprotsess:

See pidev hindamis-, puhastamis- ja korrastamistegevus tagab, et andmed on alati eesmärgipärased ja kasutuskõlblikud, selle asemel et viia läbi ühekordset tegevust või kättemaksuks veast teatamise või eskalatsiooni eest.

 Agiilsete sprintide kasutuselevõtt:

Agile'i ja DQ kombinatsiooni võib nimetada taevas tehtud vasteks. Agiilse lähenemisviisi kasutuselevõtt andmete kvaliteediprogrammis võib aidata oluliselt vähendada latentsust, mis tekib sidusrühmadelt saadud hilinenud tagasiside tõttu. Agiilne lähenemine DQ-s aitab kiirendada kogu protsessi, kuna ettevõtte sidusrühmad saavad täita tootejuhi rolli ning lisaks, kuna sprint oleks keskendunud konkreetsele ärivaldkonnale, võimaldab see kiiremat analüüsi ja seega ka kiiremaid tulemusi (Agile'is lugemisväärtus)

 Kasutage tööriistakomplekte:

Erinevatest süsteemidest tohutute andmemahtude hõivamine ja andmete analüüsimine nende tegeliku väärtuse avamiseks võib osutuda analüütikute jaoks üsna keeruliseks ülesandeks, kuna protsess pole mitte ainult käsitsi tülikas, vaid ka ajaliselt ebaefektiivne ja vigane. Andmete profiilide koostamiseks ja puhastamiseks ning andmete vaidlustamiseks on saadaval arvukalt tööriistakomplekte, mistõttu on hädavajalik, et ettevõtted investeeriksid õigesse tööriista, mis võimaldab ettevõtetel tõeliselt väärtuslikke teadmisi kõige optimaalsemal viisil edastada.

Pidev keskendumine andmete kvaliteedile on väärt iga investeeringu senti, kuna see mitte ainult ei aita sisendada ettevõtte usaldust andmete vastu, vaid aitab kasu saada ka kõigist muudest olemasolevatest ettevõttelahendustest. 

• SEO-põhise sisu ja PR-levi. Võimenduge juba täna.
• Platoblockchain. Web3 metaversiooni intelligentsus. Täiustatud teadmised. Juurdepääs siia.
• Allikas: https://www.finextra.com/blogposting/23987/data-quality–the-tipping-point?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs