Adatminőség – A fordulópont (Parvathy Menon)

"Az adatok értékes dolgok, és tovább tartanak, mint maguk a rendszerek." Így mondták

Tim Berners-Lee, a világháló feltalálója. „Értékes”, feltéve, hogy az adatok valóban megbízhatóak, valamint biztos és állandó minőségűek. Az ügyfelek pedig vitathatatlanul elismerték, hogy az adatminőség valóban minden adatkezelési és Analytics-vezérelt kezdeményezésük alapját képezi.

De akkor miért dühöng az adatminőség és a körülötte járó vállalás. . Ami az ügyfeleket leggyakrabban megzavarja, az az ellenőrző pontok óriási száma az adatéletciklus minden szakaszában. Számos adatkezelési megoldással, amelyekkel az ügyfelek a rendszerükön belül rendelkeznek, pl. Data Warehouses, Data Marts, Master adatkezelési megoldások, Data Lakes és hasonlók, úgy tűnik, bizonyos szintű bizonytalanság és szkepticizmus uralkodik az adatminőség megközelítésével kapcsolatban.

És ha az adatok életciklusának kiterjedtségét nézzük, minőségi problémák minden egyes pillanatban felmerülhetnek, közvetlenül a forrástól az ETL-ig vagy bármilyen középső szoftver átalakításig, a világ konszolidált adattárházaiig és adattavaiig. végre megfogja a végfelhasználót vagy a vevőt valamilyen jelentéselemzés, felhasználói képernyő stb. formájában, és annak kabumja!!!!

Tehát a vállalatokon belüli sokféle adat és rendszer között létezik-e szigorú szabály arra vonatkozóan, hogy hol és hogyan kell megküzdeni az adatminőség-démonnal. Nos, a legtöbb kívánságlistánkon nagyon-nagyon. de akkor, ha a kívánság ló lenne……Az adatminőségi program egyetlen célja az lehet, hogy biztosítsa a szent adatok elérhetőségét minden vonatkozó üzleti folyamat számára, legyen szó belső vagy külső fogyasztókról.

Az alábbiakban felsoroljuk azokat a kulcsfontosságú irányelveket, amelyek segíthetik szervezete adatminőségi jövőképének irányítását:

Kategorizálja és rangsorolja adatait:

A rendelkezésre álló különféle típusú adatok közül pl. Törzsadatok, Tranzakciós/Működési adatok, Referencia adatok, analitikai adatok, nyomatékos késztetés lehet az adatok megtisztítása az operatív vagy analitikai rendszerek keretein belül, mivel ott van a legközelebb, ahol a felhasználók hozzáférnek/használják adataikat, de ezt egy A rövid hatótávolságú megoldás alábecsülés lenne, mert végül is az ember csak a problémával foglalkozik, ahogy és amikor az jön, és nem igazán foglalkozik vele a lényegével. Inkább az a célszerűbb, ha megvizsgáljuk az adatok azon kategóriáját, amelyet valóban a vállalat egészében használnak, és amelyek nem lennének mások, mint a Vevő, Termék, Eladó, Alkalmazott, Eszközök és Helyszín stb. fő üzleti entitásai. Így megtisztítás, gazdagítás A törzsadatokra alkalmazott egyezési és túlélési folyamatok felhasználhatók a törzsrekord legjobb verziójának létrehozására, és így egyetlen, egységes és konzisztens nézetet biztosítanak kulcsfontosságú üzleti entitásairól.

 Alkalmazza az ellenőrzéseket az életciklus elején:

Tisztítsa meg az adatokat a forráshoz a lehető legközelebb, és most ez egy alapvető bevált gyakorlat, és természetesen a szemét be- és kiszállítása. Mindig jobb stratégia, ha az adatminőségi problémákat a forráshoz lehető legközelebb kezeljük, vagy ami azt illeti: magát a forrást, mivel ezzel sok erőfeszítést és költséget takaríthat meg. És bármennyire megkísérli megtisztítani és szabványosítani az adatokat a forrásrendszerében, inkább szeretne ellenőrzéseket végezni a belépés előtt, hogy elkerülje a utólagos tisztítás szükségességét.

 Különböző problémák Különböző késések:

A szervezet bizonyos kritikus folyamataihoz valós idejű adatminőség-ellenőrzésre lehet szükség, amely elkerülhetetlen a csalárd vagy kettős tevékenységek elkerülése érdekében. Például bármilyen banki tranzakció. Ellentétben egy kevésbé üzleti hatású folyamattal. Mindkét esetben, bármennyire is alkalmazza az adatminőség-kezelés alapelveit, fel kell ismerni az égető igényeket a többihez képest, és ennek megfelelően kell megközelíteni a feladatot.

Üzleti integráció minden szakaszban:

Nem lehet jobban hangsúlyozni az üzleti érintettek részvételét az adatminőségi utazás során. A DQ-út (más néven Minőségértékelés) kezdetétől az adatok megtisztításáig és duplikációjának megszüntetéséig nagyon magas szintű részvétel várható az üzleti oldalról. És mondanom sem kell, hogy az adatminőségi program üzleti elkötelezettsége és szponzorálása jelzi a program sikerének valószínűségét

 Zárt hurkú helyreállítási folyamat létrehozása:

Ez a folyamatos, folyamatos értékelési, tisztítási és rendszerezési tevékenység biztosítja, hogy az adatok mindenkor alkalmasak legyenek a célnak és a felhasználásra, ahelyett, hogy egyszeri tevékenységet végeznének, vagy megtorlásként egy hibajelentésre vagy eszkalációra.

 Az agilis sprintek elfogadása:

Az Agile és a DQ kombinációját a mennyországban készült meccsnek nevezhetjük. Az agilis megközelítés alkalmazása az adatminőségi programban nagymértékben csökkentheti az érdekelt felektől érkező késedelmes visszajelzésekből adódó késleltetést. Az agilis megközelítés a DQ-ban segít a teljes folyamat felgyorsításában, mivel az üzleti érdekelt felek a termékmenedzser szerepét tölthetik be, emellett pedig, mivel a sprint egy adott üzleti területre összpontosulna, gyorsabb elemzést és ezáltal gyorsabb eredményeket tesz lehetővé (az Agile-ben olvasható érték)

 Eszközkészletek kihasználása:

Hatalmas mennyiségű adat rögzítése különböző rendszerekből és az adatok elemzésének kísérlete annak érdekében, hogy feltárja valódi értékét, az elemzők számára meglehetősen nehéz feladatnak bizonyulhat, mivel a folyamat nemcsak manuálisan nehézkes, hanem időigénytelen és hibalehetővé is válik. Az adatprofilalkotáshoz, -tisztításhoz és adatviszályhoz rendelkezésre álló eszközkészletek tárháza miatt elengedhetetlen, hogy a vállalkozások a megfelelő típusú eszközökbe fektessenek be, amelyek lehetővé teszik a vállalkozások számára, hogy valóban értékes betekintést nyújtsanak a legoptimálisabb módon.

Az adatminőségre való folyamatos összpontosítás megéri a befektetés minden fillért, mivel nem csak az adatokba vetett bizalmat segíti a vállalkozásban, hanem segít kiaknázni az összes többi vállalati megoldás előnyeit is. 

• SEO által támogatott tartalom és PR terjesztés. Erősödjön még ma.
• Platoblockchain. Web3 metaverzum intelligencia. Felerősített tudás. Hozzáférés itt.
• Forrás: https://www.finextra.com/blogposting/23987/data-quality–the-tipping-point?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs