Veri Kalitesi – Dönüm Noktası (Parvathy Menon)

"Veriler değerli bir şeydir ve sistemlerin kendisinden daha uzun süre dayanır." Öyle dedim

Tim Berners-Lee, World Wide Web'in mucidi. Verilerin gerçekten güvenilir olması, garantili ve tutarlı kalitede olması koşuluyla 'Değerli'. Ve müşteriler tartışmasız bir şekilde Veri Kalitesinin gerçekten de tüm veri yönetimi ve Analitik odaklı girişimlerinin temelini oluşturduğu gerçeğini kabul etmişlerdir.

Ama o zaman neden Veri kalitesi etrafındaki tüm öfke ve onun etrafındaki girişimlerin izi. . Müşterileri çoğu zaman şaşırtan şey, veri yaşam döngüsünün her bir aşamasındaki kontrol noktalarının muazzamlığıdır. Müşterinin kendi sistem ortamında sahip olduğu bir dizi veri yönetimi çözümü ile yani. Veri Ambarları, Veri Martları, Ana veri yönetimi çözümleri, Veri gölleri ve benzerleri, Veri Kalitesi yaklaşımında bir miktar belirsizlik ve şüphecilik var gibi görünüyor.

Ve veri yaşam döngüsünün genişliğine bakılacak olursa, kalite sorunları, kaynaktan ETL'ye veya herhangi bir ara yazılım dönüşümünden dünyanın konsolide veri ambarlarına ve veri göllerine kadar her bir noktada potansiyel olarak kırpılabilir. nihayet son kullanıcıyı veya müşteriyi bir tür raporlama analitiği, kullanıcı ekranı vb. ve kaboomuyla yakalar!!!!

Dolayısıyla, işletmelerde var olan çeşitli veri ve sistemler arasında, Veri Kalitesi iblisiyle neyin nerede ve nasıl mücadele edileceğine dair kesin ve hızlı bir kural var mı? Pekala, çoğu dilek listemizde. ama sonra, dilekler at olsaydı……Bir veri kalitesi programının tek amacı, iç veya dış tüketiciler olsun, tüm ilgili iş süreçleri için kutsal verilerin erişilebilir olmasını sağlamak olmalıdır.

Aşağıda, kuruluşunuzun Veri Kalitesi vizyonunu yönlendirmeye yardımcı olabilecek temel yönergelerin bir listesi bulunmaktadır:

Verilerinizi Sınıflandırın ve Önceliklendirin:

Mevcut çeşitli veri türleri arasında, yani. Ana veriler, İşlemsel/Operasyonel veriler, Referans verileri, analitik veriler, kullanıcıların verilerine eriştiği/kullandığı en yakın yer olduğundan, operasyonel veya analitik sistemlerin sınırları içindeki verileri temizlemek için acil bir dürtü olabilir, ancak buna bir kısa vadeli bir çözüm yetersiz kalır, çünkü sonuçta kişi sorunla olduğu gibi ve geldiği zaman ilgilenmektedir ve sorunu özünde ele almamaktadır. Bunun yerine, kuruluş çapında gerçekten kullanılan ve Müşteri, Ürün, Satıcı, Çalışan, Varlıklar ve Konum vb. Ana İşletme varlıklarınızdan başkası olmayan veri kategorisine bakmak daha mantıklıdır. Böylece Temizleme, Zenginleştirme Ana verilere uygulanan Eşleşme ve Hayatta Kalma süreçleri, ana kaydın en iyi sürümünü oluşturmak için kullanılabilir ve böylece temel ticari varlıklarınızın tek, birleştirilmiş ve tutarlı bir görünümünü sağlar.

 Kontrolleri yaşam döngüsünün başlarında uygulayın:

Verileri kaynağa mümkün olduğunca yakın bir yerde temizleyin ve artık bu temel bir en iyi uygulamadır ve elbette bir çöp girişi ve çöp çıkışı durumudur. kaynağın kendisi, çünkü bu sizi çok fazla çaba ve masraftan kurtarabilir. Kaynak sistemlerinizdeki verileri temizlemeye ve standartlaştırmaya ne kadar çalışsanız da, sonradan temizleme ihtiyacından kaçınmak için girişten önce kontroller yapmayı tercih edersiniz.

 Farklı Sorunlar Farklı Gecikmeler:

Bir kişinin kuruluşuyla ilgili belirli kritik süreçler, herhangi bir hileli veya mükerrer faaliyeti önlemek için kaçınılmaz olan gerçek zamanlı veri kalitesi kontrolleri gerektirebilir. Örnek, herhangi bir bankacılık işlemidir. İşi daha az etkileyen sürecin aksine. Her iki durumda da, veri kalitesi yönetimi ilkelerini ne kadar uygularsanız uygulayın, diğerlerine karşı yazma ihtiyaçlarını tanımanız ve göreve buna göre yaklaşmanız gerekir.

İşletmenin her aşamada dahil edilmesi:

Veri Kalitesi yolculuğu sırasında iş paydaşlarının katılımı daha fazla vurgulanamaz. DQ yolculuğunun başlangıcından itibaren, diğer bir adıyla Kalite değerlendirmesi, verilerin temizlenmesi ve tekilleştirilmesi için, İşletme tarafından beklenen çok yüksek düzeyde katılım vardır. Söylemeye bile gerek yok, Veri Kalitesi programı için İş taahhüdü ve sponsorluk, başarı olasılığını ifade ediyor

 Kapalı döngü İyileştirme süreci oluşturun:

Bu sürekli devam eden değerlendirme, temizleme, düzenleme faaliyeti, verilerin amaca uygun olmasını ve tek seferlik bir faaliyet yürütmek veya bir hata raporlamasına veya üst makama iletmeye misilleme yapmak yerine her zaman kullanılmasını sağlayacaktır.

 Çevik Sprintleri Benimseyin:

Agile ve DQ'nun kombinasyonu cennette yapılmış bir eşleşme olarak adlandırılabilir. Veri Kalitesi programınızda çevik bir yaklaşım benimsemek, paydaşlardan gelen gecikmiş geri bildirimlerden kaynaklanan gecikmeyi büyük ölçüde azaltmaya yardımcı olabilir. DQ'daki çevik bir yaklaşım, İş Paydaşları ürün yöneticisi rolünü oynayabileceğinden ve ek olarak sprint belirli bir iş alanına odaklanacağından, daha hızlı analiz ve dolayısıyla daha hızlı sonuçlar (Çevik'te değer okuma) sağladığından tüm süreci hızlandırmaya yardımcı olur.

 Araç setlerinden yararlanın:

Farklı sistemlerden çok büyük miktarda veri toplamak ve verileri gerçek değerini ortaya çıkarmak için analiz etmeye çalışmak analistler için oldukça zorlu bir görev olabilir, çünkü süreç yalnızca manuel olarak külfetli değil, aynı zamanda zaman açısından verimsiz ve hataya açık. Veri profili oluşturma ve temizleme, veri düzenleme için mevcut çok sayıda araç setiyle, işletmelerin doğru türde araca yatırım yapması zorunludur ve bu da işletmelerin değerli içgörüleri en uygun şekilde gerçekten sunmasını sağlar.

Veri kalitesine sürekli odaklanma, yatırımın her kuruşuna değer, çünkü yalnızca işletmenin verilere olan güvenini aşılamakla kalmaz, aynı zamanda yürürlükte olan diğer tüm kurumsal çözümlerin avantajlarından yararlanmaya da yardımcı olur. 

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• Plato blok zinciri. Web3 Metaverse Zekası. Bilgi Güçlendirildi. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://www.finextra.com/blogposting/23987/data-quality–the-tipping-point?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs