کیفیت داده - نقطه اوج (پارواثی منون)

"داده ها چیز گرانبهایی هستند و بیشتر از خود سیستم ها دوام خواهند داشت." اینطور گفت

تیم برنرز لی، مخترع شبکه جهانی وب. "گرانبها" به شرطی که داده ها واقعاً قابل اعتماد و با کیفیت مطمئن و ثابت باشند. و مشتریان بدون شک به این واقعیت اعتراف کرده اند که کیفیت داده در واقع پایه و اساس تمام ابتکارات مدیریت داده و تجزیه و تحلیل آنها را تشکیل می دهد.

اما پس چرا این همه غوغا در مورد کیفیت داده ها و ردپای تعهد در اطراف آن وجود دارد. . چیزی که مشتریان را بیشتر گیج می کند، تعداد بسیار زیاد نقاط بازرسی در هر مرحله از چرخه عمر داده است. با مجموعه ای از راه حل های مدیریت داده که مشتری در چشم انداز سیستم خود دارد. انبارهای داده، Data Marts، راه‌حل‌های مدیریت داده اصلی، دریاچه‌های داده و موارد مشابه، به نظر می‌رسد سطحی از عدم قطعیت و شک در رویکرد کیفیت داده وجود دارد.

و اگر بخواهیم به گستردگی چرخه عمر داده ها نگاه کنیم، مسائل کیفیت به طور بالقوه می تواند در هر مقطعی رخ دهد، درست از منبع تا ETL یا هر تبدیل میان افزار تا انبارهای داده تلفیقی و دریاچه های داده در جهان و تا زمانی که در نهایت کاربر نهایی یا مشتری را به شکلی از تجزیه و تحلیل گزارش، صفحه نمایش کاربر و غیره جذب می کند و کابوم آن است!!!!

بنابراین در میان انواع داده‌ها و سیستم‌هایی که در شرکت‌ها وجود دارد، آیا قانون سخت و سریعی در مورد اینکه کجا و چگونه باید با شیطان کیفیت داده مقابله کرد وجود دارد. خب خیلی خیلی در لیست آرزوهای ما زیاد است. اما پس از آن، اگر مایل بودیم... تنها هدف یک برنامه کیفیت داده باید اطمینان از این باشد که داده های مقدس برای همه فرآیندهای تجاری قابل اجرا، خواه مصرف کنندگان داخلی یا خارجی، در دسترس باشند.

در اینجا لیستی از دستورالعمل‌های کلیدی وجود دارد که می‌تواند به هدایت چشم‌انداز کیفیت داده سازمان شما کمک کند:

داده های خود را دسته بندی و اولویت بندی کنید:

در میان انواع مختلف داده های موجود به عنوان مثال. داده‌های اصلی، داده‌های معاملاتی/عملیاتی، داده‌های مرجع، داده‌های تحلیلی، ممکن است نیاز مبرمی برای پاکسازی داده‌ها در محدوده سیستم‌های عملیاتی یا تحلیلی وجود داشته باشد، زیرا این نزدیک‌ترین جایی است که کاربران به داده‌های خود دسترسی دارند/از آنها استفاده می‌کنند، اما این موضوع راه‌حل کوتاه‌مدت می‌تواند دست کم‌گرفته باشد، زیرا به هر حال، فرد فقط با مشکل در زمان بروز آن برخورد می‌کند و واقعاً در اصل به آن نمی‌پردازد. به جای آن چیزی که منطقی تر است نگاهی به دسته داده هایی است که واقعاً در سطح سازمانی مورد استفاده قرار می گیرند و هیچ چیز دیگری جز نهادهای تجاری اصلی شما مانند مشتری، محصول، فروشنده، کارمند، دارایی ها، و مکان و غیره نیست. بنابراین پاکسازی، غنی سازی فرآیندهای Match و Survivorship اعمال شده روی داده‌های Master می‌توانند برای ایجاد بهترین نسخه از رکورد اصلی استفاده شوند و بنابراین یک نمای واحد، یکپارچه و منسجم از موجودیت‌های تجاری کلیدی شما ارائه دهند.

 بررسی ها را در اوایل چرخه عمر اعمال کنید:

داده‌ها را تا حد امکان نزدیک به منبع پاک کنید و اکنون این یک بهترین روش اساسی است و البته یک مورد زباله در داخل و خارج کردن زباله است. همیشه راهبرد بهتری برای رسیدگی به مسائل کیفیت داده‌ها تا حد امکان نزدیک به منبع یا برای آن موضوع در خود منبع، زیرا می تواند از تلاش و هزینه شما صرفه جویی کند. و تا آنجا که می توانید سعی کنید داده ها را در سیستم های منبع خود تمیز و استاندارد کنید، ترجیح می دهید قبل از ورود چک کنید تا از نیاز به پاکسازی post facto اجتناب کنید.

 مشکلات مختلف تأخیرهای مختلف:

برخی از فرآیندهای حیاتی در سازمان ممکن است به بررسی کیفیت داده در زمان واقعی نیاز داشته باشند که برای جلوگیری از هرگونه فعالیت متقلبانه یا دوگانه اجتناب ناپذیر است. به عنوان مثال هر تراکنش بانکی. برخلاف فرآیندی که تأثیر کمتری بر کسب و کار دارد. در هر دو مورد، به همان اندازه که شما می توانید اصول مدیریت کیفیت داده ها را به کار ببرید، باید نیازهای سوزان را در مقابل دیگران تشخیص دهید و بر اساس آن به کار نزدیک شوید.

گنجاندن کسب و کار در هر مرحله:

مشارکت ذینفعان کسب و کار در طول سفر کیفیت داده نمی تواند بیشتر مورد تاکید قرار گیرد. درست از شروع سفر DQ که با نام ارزیابی کیفیت تا پاکسازی و حذف مجدد داده ها، سطح بسیار بالایی از مشارکت از طرف تجاری انتظار می رود. و نیازی به گفتن نیست، تعهد تجاری و حمایت مالی برای برنامه کیفیت داده، احتمال موفقیت آن را نشان می دهد.

 یک فرآیند اصلاح حلقه بسته ایجاد کنید:

این فعالیت مستمر ارزیابی، پاکسازی، سازمان‌دهی تضمین می‌کند که داده‌ها برای هدف و استفاده در همه زمان‌ها مناسب هستند نه انجام یک فعالیت یکباره یا در تلافی گزارش یا تشدید خطا.

 سرعت های چابک را بپذیرید:

می توان ترکیب Agile و DQ را یک مسابقه ساخته شده در بهشت ​​نامید. اتخاذ یک رویکرد چابک در برنامه کیفیت داده شما می تواند تا حد زیادی به کاهش تأخیر ناشی از بازخورد تاخیری سهامداران کمک کند. یک رویکرد چابک در DQ به تسریع کل فرآیند کمک می کند زیرا سهامداران تجاری می توانند نقش مدیر محصول را ایفا کنند و علاوه بر این، از آنجایی که اسپرینت روی یک حوزه تجاری خاص متمرکز می شود، تجزیه و تحلیل سریعتر و در نتیجه نتایج سریعتر را امکان پذیر می کند (مقدار را در Agile بخوانید)

 مجموعه ابزارهای اهرمی:

گرفتن حجم وسیعی از داده‌ها از سیستم‌های متفاوت و تلاش برای تجزیه و تحلیل داده‌ها به‌منظور بازگشایی ارزش واقعی آن، می‌تواند ثابت کند که این کار برای تحلیل‌گران بسیار دشوار است، زیرا این فرآیند نه تنها به صورت دستی دست‌وپاگیر است، بلکه زمان ناکارآمد و مستعد خطا است. با وجود مجموعه‌ای از ابزارهای موجود برای نمایه‌سازی و پاکسازی داده‌ها، جدال داده‌ها، بسیار ضروری است که کسب‌وکارها روی ابزار مناسب سرمایه‌گذاری کنند و کسب‌وکارها را قادر می‌سازد که واقعاً بینش‌های ارزشمند را به بهینه‌ترین روش ارائه دهند.

تمرکز مداوم بر کیفیت داده ارزش هر پنی سرمایه گذاری را دارد، زیرا نه تنها به القای اعتماد کسب و کار به داده ها کمک می کند، بلکه به بهره گیری از مزایای سایر راه حل های سازمانی موجود نیز کمک می کند. 

• محتوای مبتنی بر SEO و توزیع روابط عمومی. امروز تقویت شوید.
• پلاتوبلاک چین. Web3 Metaverse Intelligence. دانش تقویت شده دسترسی به اینجا.
• منبع: https://www.finextra.com/blogposting/23987/data-quality–the-tipping-point?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs