Calitatea datelor – Punctul de cotitură (Parvathy Menon)

„Datele sunt un lucru prețios și vor dura mai mult decât sistemele în sine.” Așa spus

Tim Berners-Lee, inventatorul World Wide Web. „Prețios”, cu condiția ca datele să fie într-adevăr de încredere și de calitate asigurată și consecventă. Și clienții au recunoscut fără îndoială faptul că calitatea datelor formează într-adevăr fundația tuturor inițiativelor lor de gestionare a datelor și de analiză.

Dar atunci de ce toată furora în jurul calității datelor și traseul întreprinderii în jurul acesteia. . Ceea ce deranjează clienții de cele mai multe ori este enormitatea punctelor de control în fiecare etapă a ciclului de viață al datelor. Cu o gamă largă de soluții de gestionare a datelor pe care clienții le au în cadrul sistemului lor, adică. Depozite de date, Data Marts, soluții de gestionare a datelor principale, lacuri de date și altele asemenea, pare să existe un anumit nivel de incertitudine și scepticism cu privire la abordarea calității datelor.

Și dacă ar fi să se uite la extinderea ciclului de viață al datelor, problemele de calitate pot apărea în fiecare moment, chiar de la sursă la ETL sau orice transformări middle ware până la depozitele de date consolidate și lacurile de date ale lumii și până la în cele din urmă prinde utilizatorul final sau clientul într-o formă de analiză de raportare, ecran de utilizator etc. și kaboom-ul său!!!!

Deci, printre varietatea de date și sisteme care există în cadrul întreprinderilor, există vreo regulă strictă și rapidă cu privire la ce unde și cum să abordăm demonul calității datelor. Ei bine, foarte, foarte mult pe lista noastră de dorințe. dar apoi, dacă dorințele ar fi cai……Singul scop al unui program de calitate a datelor ar trebui să fie acela de a se asigura că datele sacrosante sunt puse la dispoziție pentru toate procesele de afaceri aplicabile, fie ele consumatori interni sau externi.

Iată o listă de linii directoare cheie care pot ajuta la conducerea viziunii privind calitatea datelor a organizației dvs.:

Clasificați și prioritizați datele dvs.:

Printre diferitele tipuri de date disponibile, adică. Date de bază, date tranzacționale/operaționale, date de referință, date analitice, ar putea exista o nevoie presantă de a curăța datele în limitele sistemelor operaționale sau analitice, deoarece acesta este cel mai aproape de unde utilizatorii își accesează/utiliza datele, dar numind asta un o soluție de scurtă durată ar fi o eufemizare, pentru că, la urma urmei, cineva se ocupă doar de problema pe măsură ce apare și nu o abordează cu adevărat în centrul ei. Mai degrabă, ceea ce are mai mult sens este să te uiți la categoria de date care este într-adevăr utilizată în întreaga întreprindere și care nu ar fi altceva decât entitățile tale Master Business: client, produs, furnizor, angajat, active și locație etc. Astfel, curățare, îmbogățire Procesele de potrivire și de supraviețuire aplicate datelor de bază pot fi utilizate pentru a crea cea mai bună versiune a înregistrării principale și, astfel, pentru a oferi o vedere unică, unificată și consecventă a entităților dvs. cheie de afaceri.

 Aplicați verificările la începutul ciclului de viață:

Curățați datele cât mai aproape de sursă posibil și acum aceasta este o bună practică fundamentală și, desigur, un caz de gunoi in și garbage out. Este întotdeauna o strategie mai bună de a aborda problemele de calitate a datelor cât mai aproape de sursă sau, în acest caz, la sursa în sine, deoarece aceasta vă poate economisi mult efort și cheltuieli. Și oricât de mult puteți încerca să curățați și să standardizați datele din sistemele dumneavoastră sursă, mai degrabă doriți să verificați înainte de intrare, astfel încât să evitați nevoia de curățare post facto

 Probleme diferite Latențe diferite:

Anumite procese critice cu organizația cuiva pot necesita verificări ale calității datelor în timp real, care sunt inevitabile pentru a evita orice activități frauduloase sau duplicitate. Un exemplu este orice tranzacție bancară. Spre deosebire de un proces care are un impact mai mic asupra afacerii. În ambele cazuri, oricât de mult aplicați principiile managementului calității datelor, trebuie să recunoașteți nevoile de ardere față de celelalte și să abordați sarcina în consecință.

Incluziunea afacerilor în fiecare etapă:

Participarea părților interesate de afaceri în timpul călătoriei privind calitatea datelor nu poate fi mai accentuată. Chiar de la începutul călătoriei DQ, alias Evaluarea calității, până la curățarea și deduplicarea datelor, se așteaptă un nivel foarte ridicat de implicare din partea afacerii. Și inutil să spun că angajamentul de afaceri și sponsorizarea pentru programul de calitate a datelor indică probabilitatea succesului acestuia

 Stabiliți un proces de remediere în buclă închisă:

Această activitate continuă și continuă de evaluare, curățare, organizare va asigura că datele sunt potrivite scopului și sunt utilizate în orice moment, mai degrabă decât să desfășoare o activitate unică sau ca răzbunare la o raportare sau escaladare a erorilor.

 Adoptă sprinturi agile:

Se poate numi combinația dintre Agile și DQ o potrivire făcută în rai. Adoptarea unei abordări agile în programul dvs. de calitate a datelor poate ajuta la reducerea în mare măsură a latenței care rezultă din feedback-ul întârziat din partea părților interesate. O abordare agilă în DQ ajută la accelerarea întregului proces, deoarece părțile interesate de afaceri pot juca rolul de manager de produs și, în plus, deoarece sprintul s-ar concentra pe o anumită zonă de afaceri, permite o analiză mai rapidă și astfel rezultate mai rapide (citiți valoarea în Agile)

 Seturi de instrumente de pârghie:

Captarea unor cantități mari de date din sisteme disparate și încercarea de a analiza datele astfel încât să le deblocheze adevărata valoare se poate dovedi că este o sarcină destul de dificilă pentru analiști, deoarece procesul nu este doar greoi manual, ci și ineficient în timp și predispus la erori. Având o multitudine de seturi de instrumente disponibile pentru profilarea și curățarea datelor, dezbaterea datelor, este imperativ ca întreprinderile să investească în tipul potrivit de instrumente, permițând companiilor să furnizeze cu adevărat informații valoroase în cel mai optim mod.

O concentrare continuă asupra calității datelor merită fiecare bănuț din investiție, deoarece nu numai că va contribui la insuflarea încrederii afacerii în date, dar va ajuta și la obținerea beneficiilor tuturor celorlalte soluții de întreprindere existente. 

• Distribuție de conținut bazat pe SEO și PR. Amplifică-te astăzi.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Cunoștințe amplificate. Accesați Aici.
• Sursa: https://www.finextra.com/blogposting/23987/data-quality–the-tipping-point?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs