Kakovost podatkov – točka preloma (Parvathy Menon)

"Podatki so dragocena stvar in bodo trajali dlje kot sistemi sami." Tako rečeno

Tim Berners-Lee, izumitelj svetovnega spleta. „Dragoceno“, če so podatki res vredni zaupanja ter zagotovljene in dosledne kakovosti. In stranke so nedvomno priznale dejstvo, da je kakovost podatkov dejansko temelj vseh njihovih pobud za upravljanje podatkov in analitiko

Ampak zakaj potem ves hrup okoli kakovosti podatkov in sled podjetij okoli tega. . Tisto, kar kupce pogosteje bega kot ne, je ogromno število kontrolnih točk na vsaki stopnji življenjskega cikla podatkov. Z nizom rešitev za upravljanje podatkov, ki jih imajo stranke v svojem sistemskem okolju, tj. Podatkovna skladišča, podatkovne marce, rešitve za upravljanje glavnih podatkov, podatkovna jezera in podobno, se zdi, da obstaja določena stopnja negotovosti in skepticizma glede pristopa k kakovosti podatkov.

In če bi pogledali širino življenjskega cikla podatkov, se lahko težave s kakovostjo pojavijo na vsakem križišču, vse od vira do ETL ali katere koli transformacije srednje opreme do konsolidiranih podatkovnih skladišč in podatkovnih jezer sveta in do končno ujame končnega uporabnika ali stranko v neki obliki analitike poročanja, uporabniškega zaslona itd. in kar bum!!!!

Torej med različnimi podatki in sistemi, ki obstajajo v podjetjih, obstaja kakšno trdo in hitro pravilo o tem, kaj, kje in kako se spopasti z demonom kakovosti podatkov. No, zelo, veliko na našem seznamu želja. ampak potem, če bi bile želje konji …… Edini namen programa za kakovost podatkov bi moral biti zagotoviti, da so nedotaknjeni podatki na voljo za vse veljavne poslovne procese, ne glede na to, ali gre za notranje ali zunanje uporabnike.

Tukaj je seznam ključnih smernic, ki vam lahko pomagajo usmerjati vizijo kakovosti podatkov vaše organizacije:

Kategorizirajte in prednostno razvrstite svoje podatke:

Med različnimi vrstami podatkov, ki so na voljo, npr. Glavni podatki, transakcijski/operacijski podatki, referenčni podatki, analitični podatki, morda obstaja nujna potreba po čiščenju podatkov v mejah operativnih ali analitičnih sistemov, saj je to najbližje, kjer uporabniki dostopajo do svojih podatkov/uporabljajo svoje podatke, vendar to imenujemo Kratkoročna rešitev bi bila podcenjena, saj se navsezadnje le ukvarjamo s problemom, ko in ko pride, in ga ne obravnavamo v bistvu. Namesto tega je bolj smiselno pogledati kategorijo podatkov, ki se dejansko uporabljajo v celotnem podjetju in to ne bi bili nihče drug kot vaši glavni poslovni subjekti stranke, izdelka, prodajalca, zaposlenega, sredstev in lokacije itd. Tako čiščenje, obogatitev Postopke ujemanja in preživetja, ki se uporabljajo za glavne podatke, je mogoče uporabiti za ustvarjanje najboljše različice glavnega zapisa in tako zagotoviti enoten, enoten in dosleden pogled na vaše ključne poslovne subjekte.

 Preverjanje uporabite zgodaj v življenjskem ciklu:

Očistite podatke čim bližje viru in zdaj je to temeljna najboljša praksa in seveda primer smeti noter in garbaft ven. Vedno je boljša strategija obravnavati težave s kakovostjo podatkov čim bližje viru ali kar se tega tiče pri sam vir, saj vam to lahko prihrani veliko truda in stroškov. In kolikor lahko poskušate očistiti in standardizirati podatke v svojih izvornih sistemih, raje vnesite preverjanja pred vnosom, da se izognete potrebi po čiščenju post facto

 Različne težave Različne zakasnitve:

Določeni kritični procesi v organizaciji lahko zahtevajo preverjanja kakovosti podatkov v realnem času, ki so neizogibna, da se prepreči kakršna koli goljufiva ali dvolična dejanja. Primer je katera koli bančna transakcija. V nasprotju s procesom, ki manj vpliva na poslovanje. V obeh primerih, ne glede na to, ali uporabljate načela upravljanja kakovosti podatkov, morate prepoznati pereče potrebe v primerjavi z drugimi in se ustrezno lotiti naloge.

Poslovna vključenost na vseh stopnjah:

Sodelovanje poslovnih deležnikov med potovanjem kakovosti podatkov ni mogoče bolj poudariti. Vse od začetka DQ potovanja, imenovanega ocena kakovosti, do čiščenja in odstranjevanja podvajanj podatkov se od poslovne strani pričakuje zelo visoka stopnja vključenosti. In ni treba posebej poudarjati, da poslovna zaveza in sponzorstvo za program kakovosti podatkov določata verjetnost njegovega uspeha

 Vzpostavite postopek popravljanja zaprte zanke:

Ta neprekinjena stalna dejavnost ocenjevanja, čiščenja in organiziranja bo zagotovila, da bodo podatki ves čas primerni za namen in uporabo, namesto da bi izvajali enkratno dejavnost ali kot povračilo za poročanje o napaki ali stopnjevanje

 Sprejmite agilne sprinte:

Kombinacijo Agile in DQ lahko imenujemo tekma, narejena v nebesih. Sprejem agilnega pristopa v vašem programu kakovosti podatkov lahko v veliki meri pomaga zmanjšati zakasnitev, ki izhaja iz zapoznelih povratnih informacij zainteresiranih strani. Agilni pristop v DQ pomaga pospešiti celoten proces, saj lahko poslovni deležniki igrajo vlogo produktnega vodje in poleg tega, ker bi bil sprint osredotočen na določeno poslovno področje, omogoča hitrejšo analizo in s tem hitrejše rezultate (berite vrednost v Agile)

 Nabor orodij vzvoda:

Zajemanje ogromnih količin podatkov iz različnih sistemov in poskus analiziranja podatkov, da bi odklenili njihovo pravo vrednost, se lahko izkaže za precej zahtevno nalogo za analitike, saj postopek ni samo ročno okoren, ampak tudi časovno neučinkovit in nagnjen k napakam. Z obilico naborov orodij, ki so na voljo za profiliranje in čiščenje podatkov, prepir podatkov, je nujno, da podjetja vlagajo v pravo vrsto orodja, ki podjetjem omogoča resnično zagotavljanje dragocenih vpogledov na najbolj optimalen način

Nenehna osredotočenost na kakovost podatkov je vredna vsakega penija naložbe, saj ne bo samo pomagala vlivati ​​zaupanja podjetja v podatke, ampak bo tudi pomagala izkoristiti prednosti vseh drugih rešitev za podjetja, ki so na voljo. 

• Distribucija vsebine in PR s pomočjo SEO. Okrepite se še danes.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Razširjeno znanje. Dostopite tukaj.
• vir: https://www.finextra.com/blogposting/23987/data-quality–the-tipping-point?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs