Chất lượng dữ liệu – Điểm bùng phát (Parvathy Menon)

Chất lượng dữ liệu – Điểm bùng phát (Parvathy Menon)

Dấu thời gian: Ngày 4 tháng 2023 năm 10 30:XNUMX sáng
Chất lượng dữ liệu – Điểm bùng phát (Parvathy Menon) Trí thông minh dữ liệu PlatoBlockchain. Tìm kiếm dọc. Ái.

“Dữ liệu là một thứ quý giá và sẽ tồn tại lâu hơn bản thân các hệ thống.” Vì vậy, nói

Tim Berners-Lee, người phát minh ra World Wide Web. 'Quý giá' miễn là dữ liệu thực sự đáng tin cậy và có chất lượng đảm bảo và nhất quán. Và chắc chắn khách hàng đã thừa nhận một thực tế rằng Chất lượng dữ liệu thực sự tạo thành nền tảng cho tất cả các sáng kiến ​​quản lý dữ liệu và dựa trên Analytics của họ

Nhưng sau đó tại sao tất cả những tranh cãi xung quanh Chất lượng dữ liệu và quá trình thực hiện xung quanh nó. . Điều khiến khách hàng thường xuyên bối rối nhất là số lượng lớn các điểm kiểm tra ở mỗi và mọi giai đoạn của vòng đời dữ liệu. Với một loạt các giải pháp quản lý dữ liệu mà khách hàng có trong bối cảnh hệ thống của họ. Kho dữ liệu, Chợ dữ liệu, Giải pháp quản lý dữ liệu chính, Hồ dữ liệu và những thứ tương tự, dường như có một số mức độ không chắc chắn và hoài nghi về cách tiếp cận đối với Chất lượng dữ liệu.

Và nếu một người xem xét phạm vi mở rộng của vòng đời dữ liệu, thì các vấn đề về chất lượng có thể xảy ra ở mọi thời điểm, ngay từ nguồn đến ETL hoặc bất kỳ chuyển đổi phần mềm trung gian nào sang kho dữ liệu hợp nhất và hồ dữ liệu của thế giới và cho đến khi cuối cùng thì nó cũng bắt được người dùng cuối hoặc khách hàng ở một số dạng phân tích báo cáo, màn hình người dùng, v.v. và sự bùng nổ của nó!!!!

Vì vậy, trong số nhiều loại dữ liệu và hệ thống tồn tại trong các doanh nghiệp, liệu có quy tắc cứng rắn và nhanh chóng nào về địa điểm và cách thức giải quyết con quỷ Chất lượng dữ liệu hay không. Vâng, rất nhiều trong hầu hết danh sách mong muốn của chúng tôi. nhưng sau đó, nếu mong muốn là ngựa…… Mục đích duy nhất của chương trình chất lượng dữ liệu phải là đảm bảo rằng dữ liệu bất khả xâm phạm được cung cấp cho tất cả các quy trình kinh doanh hiện hành cho dù họ là người tiêu dùng nội bộ hay bên ngoài.

Dưới đây là danh sách các nguyên tắc chính có thể giúp định hướng tầm nhìn Chất lượng dữ liệu của tổ chức bạn:

Phân loại và ưu tiên dữ liệu của bạn:

Trong số các loại dữ liệu có sẵn viz. Dữ liệu chính, Dữ liệu giao dịch/hoạt động, Dữ liệu tham chiếu, dữ liệu phân tích, có thể có nhu cầu cấp thiết phải làm sạch dữ liệu trong giới hạn của hệ thống vận hành hoặc phân tích vì đó là nơi gần nhất mà người dùng truy cập/sử dụng dữ liệu của họ, nhưng gọi đó là giải pháp phạm vi ngắn sẽ là một cách đánh giá thấp, bởi vì sau tất cả, người ta chỉ giải quyết vấn đề khi nó xảy ra và không thực sự giải quyết vấn đề cốt lõi của nó. Thay vào đó, điều hợp lý hơn là xem xét danh mục dữ liệu thực sự đang được sử dụng trong toàn doanh nghiệp và đó không gì khác chính là các thực thể Doanh nghiệp Chính của bạn gồm Khách hàng, Sản phẩm, Nhà cung cấp, Nhân viên, Tài sản và Vị trí, v.v. Có thể sử dụng các quy trình Đối sánh và Tồn tại được áp dụng cho Dữ liệu chính để tạo phiên bản tốt nhất của bản ghi chính và do đó cung cấp chế độ xem duy nhất, thống nhất và nhất quán về các thực thể kinh doanh chính của bạn.

 Áp dụng kiểm tra sớm trong vòng đời:

Làm sạch dữ liệu càng gần nguồn càng tốt và giờ đây, đó là một phương pháp hay nhất cơ bản và tất nhiên là cả trường hợp rác vào và rác ra. Luôn là một chiến lược tốt hơn để giải quyết các vấn đề về chất lượng dữ liệu càng gần nguồn hoặc cho vấn đề đó tại chính nguồn đó, vì điều đó có thể giúp bạn tiết kiệm rất nhiều công sức và chi phí. Và bạn có thể cố gắng làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu trong hệ thống nguồn của mình nhiều nhất có thể, nhưng bạn muốn thực hiện kiểm tra trước khi truy cập để tránh phải làm sạch sau thực tế

 Các vấn đề khác nhau Độ trễ khác nhau:

Một số quy trình quan trọng nhất định với tổ chức của một người có thể yêu cầu kiểm tra chất lượng dữ liệu theo thời gian thực, điều này là không thể tránh khỏi để ngăn chặn mọi hoạt động gian lận hoặc trùng lặp. Ví dụ là bất kỳ giao dịch ngân hàng nào. Trái ngược với một quy trình tác động đến Doanh nghiệp ít hơn. Trong cả hai trường hợp, bạn có thể áp dụng các nguyên tắc quản lý chất lượng dữ liệu nhiều như thế nào, thì bạn cần nhận ra nhu cầu cấp thiết so với những nhu cầu khác và tiếp cận nhiệm vụ phù hợp

Hòa nhập doanh nghiệp ở mọi giai đoạn:

Không thể nhấn mạnh hơn sự tham gia của các bên liên quan trong kinh doanh trong hành trình Chất lượng dữ liệu. Ngay từ khi bắt đầu hành trình DQ hay còn gọi là Đánh giá chất lượng để làm sạch và loại bỏ trùng lặp dữ liệu, phía Doanh nghiệp mong đợi mức độ tham gia rất cao. Và không cần phải nói, cam kết và tài trợ của Doanh nghiệp cho chương trình Chất lượng Dữ liệu nói lên khả năng thành công của nó

 Thiết lập một quy trình khắc phục khép kín:

Hoạt động đánh giá, làm sạch, sắp xếp liên tục này sẽ đảm bảo rằng dữ liệu luôn phù hợp với mục đích và mục đích sử dụng thay vì tiến hành hoạt động một lần hoặc để trả đũa việc báo cáo lỗi hoặc leo thang

 Áp dụng Sprint nhanh nhẹn:

Người ta có thể gọi sự kết hợp giữa Agile và DQ là sự kết hợp trời định. Việc áp dụng phương pháp tiếp cận linh hoạt trong chương trình Chất lượng dữ liệu của bạn có thể giúp giảm đáng kể độ trễ phát sinh do phản hồi chậm trễ từ các bên liên quan. Cách tiếp cận linh hoạt trong DQ giúp đẩy nhanh toàn bộ quy trình vì Các bên liên quan trong kinh doanh có thể đóng vai trò là người quản lý sản phẩm và ngoài ra, vì chạy nước rút sẽ tập trung vào một lĩnh vực kinh doanh cụ thể, nó cho phép phân tích nhanh hơn và do đó đưa ra kết quả nhanh hơn (đọc giá trị trong Agile)

 Bộ công cụ đòn bẩy:

Việc thu thập một lượng lớn dữ liệu từ các hệ thống khác nhau và cố gắng phân tích dữ liệu để mở khóa giá trị thực của nó có thể chứng tỏ là một nhiệm vụ khá khó khăn đối với các nhà phân tích, vì quy trình này không chỉ cồng kềnh theo cách thủ công mà còn không hiệu quả về thời gian và dễ xảy ra lỗi. Với rất nhiều bộ công cụ có sẵn để lập hồ sơ và làm sạch dữ liệu, sắp xếp dữ liệu, điều bắt buộc là các doanh nghiệp phải đầu tư vào đúng loại công cụ, cho phép doanh nghiệp thực sự cung cấp những hiểu biết có giá trị theo cách tối ưu nhất

 

Việc liên tục tập trung vào chất lượng dữ liệu xứng đáng với từng xu đầu tư, vì nó không chỉ giúp củng cố niềm tin của doanh nghiệp vào dữ liệu mà còn giúp thu được lợi ích từ tất cả các giải pháp doanh nghiệp khác hiện có 

Dấu thời gian:

Thêm từ tài chính