डेटा गुणवत्ता - महत्वपूर्ण बिंदु (पार्वती मेनन)

"डेटा एक कीमती चीज है और सिस्टम की तुलना में अधिक समय तक चलेगा।" जैसा कहा गया है

टिम बर्नर्स - ली, वर्ल्ड वाइड वेब के आविष्कारक। 'कीमती' बशर्ते डेटा वास्तव में भरोसेमंद और सुनिश्चित और सुसंगत गुणवत्ता वाला हो। और ग्राहकों ने निर्विवाद रूप से इस तथ्य को स्वीकार किया है कि डेटा गुणवत्ता वास्तव में उनके सभी डेटा प्रबंधन और एनालिटिक्स संचालित पहलों की नींव बनाती है।

लेकिन फिर डेटा की गुणवत्ता और उसके चारों ओर उपक्रम के निशान को लेकर इतना हंगामा क्यों। . जो चीज ग्राहकों को सबसे अधिक बार चकित करती है, वह डेटा जीवनचक्र के प्रत्येक चरण में चौकियों की विशालता है। डेटा प्रबंधन समाधानों की एक श्रृंखला के साथ जो ग्राहक के पास उनके सिस्टम परिदृश्य के भीतर है। डेटा वेयरहाउस, डेटा मार्ट, मास्टर डेटा प्रबंधन समाधान, डेटा झील और इसी तरह, डेटा गुणवत्ता के दृष्टिकोण पर कुछ स्तर की अनिश्चितता और संदेह प्रतीत होता है।

और यदि कोई डेटा जीवनचक्र के विस्तार को देखे, तो गुणवत्ता के मुद्दे संभावित रूप से प्रत्येक मोड़ पर उत्पन्न हो सकते हैं, स्रोत से लेकर ईटीएल तक या दुनिया के समेकित डेटा गोदामों और डेटा झीलों तक किसी भी मिडिल वेयर ट्रांसफॉर्मेशन तक और जब तक यह अंत में अंतिम उपयोगकर्ता या ग्राहक को रिपोर्टिंग एनालिटिक्स, उपयोगकर्ता स्क्रीन आदि और उसके कबूम के रूप में पकड़ता है !!!!

तो उद्यमों के भीतर मौजूद विभिन्न प्रकार के डेटा और सिस्टम के बीच, क्या कोई कठिन और तेज़ नियम है कि डेटा गुणवत्ता दानव से कहाँ और कैसे निपटा जाए। खैर, हमारी अधिकांश इच्छा सूची में बहुत कुछ। लेकिन फिर, यदि इच्छाएँ घोड़े की होतीं ... डेटा गुणवत्ता कार्यक्रम का एकमात्र उद्देश्य यह सुनिश्चित करना होना चाहिए कि पवित्र डेटा सभी लागू व्यावसायिक प्रक्रियाओं के लिए उपलब्ध कराया जाए, चाहे वे आंतरिक या बाहरी उपभोक्ता हों।

यहां उन प्रमुख दिशानिर्देशों की सूची दी गई है, जो आपके संगठन के डेटा गुणवत्ता दृष्टिकोण को आगे बढ़ाने में मदद कर सकते हैं:

अपने डेटा को वर्गीकृत और प्राथमिकता दें:

उपलब्ध विभिन्न प्रकार के डेटा के बीच। मास्टर डेटा, ट्रांजैक्शनल/ऑपरेशनल डेटा, रेफरेंस डेटा, एनालिटिकल डेटा, ऑपरेशनल या एनालिटिकल सिस्टम की सीमा के भीतर डेटा को साफ करने के लिए दबाव डालने वाला आग्रह हो सकता है क्योंकि यह निकटतम है जहां उपयोगकर्ता अपने डेटा का उपयोग / उपयोग करते हैं, लेकिन यह कहते हुए कि ए शॉर्ट रेंज समाधान एक ख़ामोशी होगी, क्योंकि आखिरकार कोई भी समस्या से निपट रहा है और जब यह आता है और वास्तव में इसे इसके मूल में संबोधित नहीं करता है। इसके बजाय जो बेहतर समझ में आता है वह डेटा की श्रेणी को देखना है जो वास्तव में पूरे उद्यम में उपयोग किया जा रहा है और यह ग्राहक, उत्पाद, विक्रेता, कर्मचारी, संपत्ति और स्थान आदि की आपकी मास्टर व्यावसायिक संस्थाओं के अलावा कोई नहीं होगा। इस प्रकार सफाई, संवर्धन मास्टर डेटा पर लागू मिलान और उत्तरजीविता प्रक्रियाओं का उपयोग मास्टर रिकॉर्ड का सबसे अच्छा संस्करण बनाने के लिए किया जा सकता है और इस प्रकार आपके प्रमुख व्यावसायिक संस्थाओं का एकल, एकीकृत और सुसंगत दृश्य प्रदान करता है।

 जीवनचक्र की शुरुआत में ही चेकों को लागू करें:

जितना संभव हो स्रोत के करीब डेटा को साफ करें और अब यह एक मौलिक सर्वोत्तम अभ्यास है और निश्चित रूप से कचरा अंदर और कचरा बाहर का मामला है। डेटा गुणवत्ता के मुद्दों को स्रोत के करीब या उस मामले के लिए हमेशा एक बेहतर रणनीति है। स्रोत ही, क्योंकि इससे आपका काफी प्रयास और खर्च बच सकता है। और जितना आप अपने स्रोत सिस्टम में डेटा को शुद्ध और मानकीकृत करने का प्रयास कर सकते हैं, बल्कि आप प्रविष्टि से पहले जांच करना चाहेंगे ताकि कार्योत्तर सफाई की आवश्यकता से बचा जा सके

 विभिन्न समस्याएं विभिन्न विलंबताएं:

किसी के संगठन के साथ कुछ महत्वपूर्ण प्रक्रियाओं के लिए रीयल-टाइम डेटा गुणवत्ता जांच की आवश्यकता हो सकती है जो किसी भी कपटपूर्ण या नकली गतिविधियों को रोकने के लिए अनिवार्य है। उदाहरण कोई बैंकिंग लेनदेन है। व्यवसाय को कम प्रभावित करने वाली प्रक्रिया के विपरीत। दोनों ही मामलों में, आप जितना अधिक डेटा गुणवत्ता प्रबंधन के सिद्धांतों को लागू कर सकते हैं, किसी को अन्य की तुलना में ज्वलनशील जरूरतों को पहचानने और तदनुसार कार्य करने की आवश्यकता है

प्रत्येक चरण में व्यवसाय समावेशन:

डेटा गुणवत्ता यात्रा के दौरान व्यावसायिक हितधारकों की भागीदारी पर अधिक बल नहीं दिया जा सकता है। DQ यात्रा उर्फ ​​गुणवत्ता मूल्यांकन की शुरुआत से लेकर डेटा की सफाई और डी-डुप्लिकेटिंग तक, व्यावसायिक पक्ष से बहुत उच्च स्तर की भागीदारी अपेक्षित है। और कहने की जरूरत नहीं है, डेटा गुणवत्ता कार्यक्रम के लिए व्यावसायिक प्रतिबद्धता और प्रायोजन इसकी सफलता की संभावना को बताता है

 एक बंद लूप उपचारात्मक प्रक्रिया स्थापित करें:

मूल्यांकन, सफाई, आयोजन की यह निरंतर चल रही गतिविधि यह सुनिश्चित करेगी कि डेटा उद्देश्य के लिए फिट है और हर समय उपयोग करने के बजाय एक बार गतिविधि करने या त्रुटि रिपोर्टिंग या वृद्धि के प्रतिशोध में

 फुर्तीली दौड़ को अपनाएं:

एजाइल और डीक्यू के कॉम्बिनेशन को स्वर्ग में बना जोड़ी कहा जा सकता है। अपने डेटा गुणवत्ता कार्यक्रम में एक चुस्त दृष्टिकोण अपनाने से उस विलंबता को काफी हद तक कम करने में मदद मिल सकती है जो हितधारकों से विलंबित प्रतिक्रिया से उत्पन्न होती है। डीक्यू में एक चुस्त दृष्टिकोण पूरी प्रक्रिया को तेज करने में मदद करता है क्योंकि व्यावसायिक हितधारक उत्पाद प्रबंधक की भूमिका निभा सकते हैं और इसके अलावा स्प्रिंट को एक विशेष व्यावसायिक क्षेत्र पर केंद्रित किया जाएगा, यह तेजी से विश्लेषण को सक्षम बनाता है और इस प्रकार तेज परिणाम (एजाइल में मूल्य पढ़ें)

 उत्तोलन टूलसेट:

असमान प्रणालियों से बड़ी मात्रा में डेटा प्राप्त करना और डेटा का विश्लेषण करने का प्रयास करना ताकि इसके वास्तविक मूल्य को अनलॉक किया जा सके, विश्लेषकों के लिए काफी कठिन कार्य साबित हो सकता है, क्योंकि प्रक्रिया न केवल मैन्युअल रूप से बोझिल है, बल्कि समय अक्षम और त्रुटि प्रवण भी है। डेटा प्रोफाइलिंग और सफाई, डेटा की तकरार के लिए उपलब्ध टूलसेट की अधिकता के साथ, यह अनिवार्य है कि व्यवसाय सही प्रकार के टूल में निवेश करें, जो व्यवसायों को वास्तव में सबसे इष्टतम तरीके से मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्रदान करने में सक्षम बनाता है।

डेटा गुणवत्ता पर निरंतर ध्यान निवेश के हर पैसे के लायक है, क्योंकि यह न केवल डेटा में व्यवसाय के विश्वास को जगाने में मदद करेगा बल्कि अन्य सभी उद्यम समाधानों का लाभ उठाने में भी मदद करेगा। 

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