איכות נתונים - נקודת המפנה (Parvathy Menon)

"נתונים הם דבר יקר ויימשך זמן רב יותר מהמערכות עצמן." כך נאמר

טים ברנרס לי, ממציא ה-World Wide Web. 'יקר' בתנאי שהנתונים אכן אמינים ובאיכות בטוחה ועקבית. ולקוחות ללא עוררין הודו בעובדה שאיכות הנתונים אכן מהווה את הבסיס לכל היוזמות המונעות על ניהול הנתונים והאנליטיקס שלהם

אבל אז למה כל המהומה סביב איכות הנתונים והמסלול של ההתחייבות סביבם. . מה שמבלבל את הלקוחות לעתים קרובות יותר מאשר לא, הוא גודל המחסומים בכל שלב ושלב של מחזור חיי הנתונים. עם מגוון פתרונות ניהול נתונים שיש ללקוח בתוך נוף המערכת שלהם, כלומר. מחסני נתונים, Data Marts, פתרונות ניהול נתונים מאסטר, Data Lakes וכדומה, נראה שיש רמה מסוימת של אי ודאות וספקנות לגבי הגישה לאיכות נתונים.

ואם היו מסתכלים על הרחבה של מחזור חיי הנתונים, בעיות איכות עלולות לצוץ בכל צומת וצומת, ממש מהמקור ל-ETL או כל טרנספורמציה של כלי האמצע ועד למחסני הנתונים המאוחדים ואגמי הנתונים של העולם ועד זה סוף סוף תופס את משתמש הקצה או את הלקוח בצורה כלשהי של ניתוח דיווח, מסך משתמש וכו' והקאבום שלו!!!!

אז בין מגוון הנתונים והמערכות שקיימים בתוך ארגונים, האם יש כלל קשה ומהיר לגבי מה איפה ואיך להתמודד עם שד איכות הנתונים. ובכן, הרבה מאוד ברשימת המשאלות שלנו. אבל אז, אם משאלות היו סוסים... המטרה היחידה של תוכנית איכות נתונים צריכה להיות להבטיח שנתוני קודש יהיו זמינים עבור כל התהליכים העסקיים הרלוונטיים בין אם הם צרכנים פנימיים או חיצוניים.

להלן רשימה של קווים מנחים מרכזיים שיכולים לעזור לנווט את חזון איכות הנתונים של הארגון שלך:

סיווג ותעדוף את הנתונים שלך:

בין סוגי הנתונים השונים הזמינים, כלומר. נתוני אב, נתוני עסקאות/תפעול, נתוני התייחסות, נתונים אנליטיים, יכול להיות דחף דחוף לנקות את הנתונים בגבולות המערכות התפעוליות או האנליטיות שכן זה הכי קרוב למקום שבו המשתמשים ניגשים/משתמשים בנתונים שלהם, אבל קוראים לזה פתרון קצר טווח יהיה אנדרסטייטמנט, כי אחרי הכל רק מתמודדים עם הבעיה כשהיא מגיעה ולא ממש מטפלים בה בבסיסה. מה שהגיוני יותר הוא להסתכל על קטגוריית הנתונים שאכן נמצאים בשימוש רחב הארגון וזו תהיה לא אחרת מאשר הישויות הראשיות העסקיות שלך של לקוח, מוצר, ספק, עובד, נכסים ומיקום וכו'. כך ניקוי, העשרה ניתן להשתמש בתהליכי התאמה והישרדות המיושמים על נתוני האב כדי ליצור את הגרסה הטובה ביותר של רשומת האב ובכך לספק תצוגה אחת, מאוחדת ועקבית של הישויות העסקיות המרכזיות שלך.

 החל את ההמחאות בשלב מוקדם של מחזור החיים:

נקה את הנתונים כמה שיותר קרוב למקור ועכשיו זה שיטת עבודה מומלצת בסיסית וכמובן מקרה של אשפה פנימה ואשפה החוצה. זו תמיד אסטרטגיה טובה יותר לטפל בבעיות איכות הנתונים קרוב למקור או לצורך העניין בכתובת המקור עצמו, שכן זה יכול לחסוך לך הרבה מאמץ והוצאות. ועד כמה שאתה יכול לנסות לנקות ולתקן את הנתונים במערכות המקור שלך, אתה מעדיף להכניס בדיקות לפני הכניסה כדי להתחמק מהצורך בניקוי לאחר מעשה

 בעיות שונות עיכובים שונים:

תהליכים קריטיים מסוימים בארגון עשויים לדרוש בדיקות איכות נתונים בזמן אמת שהן בלתי נמנעות כדי למנוע כל פעילות הונאה או כפולה. דוגמה לכך היא כל עסקה בנקאית. בניגוד לתהליך בעל השפעה עסקית פחותה. בשני המקרים, ככל שאתה יכול ליישם את העקרונות של ניהול איכות נתונים, צריך להכיר בצרכים הבוערים לעומת האחרים ולגשת למשימה בהתאם.

הכללת עסקים בכל שלב:

לא ניתן להדגיש יותר את השתתפותם של בעלי העניין העסקיים במהלך מסע איכות הנתונים. ממש מתחילת מסע ה-DQ המכונה הערכת איכות ועד ניקוי וביטול כפילות הנתונים, צפויה רמה גבוהה מאוד של מעורבות מהצד העסקי. ומיותר לציין שהמחויבות העסקית והחסות לתוכנית איכות הנתונים מאייתת את ההסתברות להצלחתה

 קבע תהליך תיקון בלולאה סגורה:

פעילות מתמשכת זו של הערכה, ניקוי, ארגון תבטיח שהנתונים מתאימים למטרה ולשימוש בכל עת במקום ביצוע פעילות חד פעמית או כנקמה על דיווח על שגיאה או הסלמה.

 אמצו ספרינטים זריזים:

אפשר לקרוא לשילוב של Agile ו-DQ התאמה משמיים. אימוץ גישה זריזה בתוכנית איכות הנתונים שלך יכולה לעזור במידה רבה להפחית את זמן ההשהיה שצומח כתוצאה ממשוב מושהה מבעלי עניין. גישה זריזה ב-DQ מסייעת להאיץ את התהליך כולו מכיוון שבעלי העניין העסקיים יכולים לשחק את התפקיד של מנהל המוצר ובנוסף מכיוון שהספרינט יתמקד בתחום עסקי מסוים, היא מאפשרת ניתוח מהיר יותר ובכך תוצאות מהירות יותר (קריאה של ערך באג'ייל)

 מינוף ערכות כלים:

לכידת כמויות עצומות של נתונים ממערכות שונות וניסיון לנתח את הנתונים כדי לפתוח את ערכם האמיתי יכולים להוכיח להיות משימה די עלייה עבור אנליסטים, שכן התהליך הוא לא רק מסורבל ידנית, אלא גם זמן לא יעיל ונוטה לשגיאות. עם שפע של ערכות כלים זמינות ליצירת פרופיל נתונים וניקוי, סכסוך נתונים, אך הכרחי שעסקים ישקיעו בכלים מהסוג הנכון, שיאפשרו לעסקים באמת לספק תובנות יקרות ערך בצורה האופטימלית ביותר

התמקדות מתמשכת באיכות הנתונים שווה כל אגורה מההשקעה, שכן לא רק שהיא תעזור להשרות את האמון של העסק בנתונים אלא גם תעזור לקצור את היתרונות של כל שאר הפתרונות הארגוניים הקיימים 

• הפצת תוכן ויחסי ציבור מופעל על ידי SEO. קבל הגברה היום.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. ידע מוגבר. גישה כאן.
• מקור: https://www.finextra.com/blogposting/23987/data-quality–the-tipping-point?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs