Βήματα για βελτιωμένη ποιότητα δεδομένων

Το προφίλ δεδομένων είναι ένα κρίσιμο μέρος:

• Έργα αποθήκης δεδομένων και επιχειρηματικής ευφυΐας (DW/BI).—Το προφίλ δεδομένων μπορεί να αποκαλύψει ζητήματα ποιότητας δεδομένων σε πηγές δεδομένων και τι πρέπει να διορθωθεί στις διαδικασίες εξαγωγής-μετασχηματισμού-φόρτωσης (ETL).
• Έργα μετατροπής δεδομένων και μετεγκατάστασης—Το προφίλ δεδομένων μπορεί να εντοπίσει ζητήματα ποιότητας δεδομένων, τα οποία μπορούν να αντιμετωπιστούν σε σενάρια και μέσω εργαλείων ενοποίησης δεδομένων που αντιγράφουν δεδομένα από πηγή σε στόχο. Μπορεί επίσης να αποκαλύψει νέες απαιτήσεις για το σύστημα-στόχο λόγω κρυφών επιχειρηματικών κανόνων.
• Έργα ποιότητας δεδομένων συστήματος πηγής— η δημιουργία προφίλ δεδομένων μπορεί να επισημάνει δεδομένα που πάσχουν από σοβαρά ή πολυάριθμα προβλήματα ποιότητας και την πηγή των προβλημάτων (π.χ. εισροές χρηστών, σφάλματα στις διεπαφές, καταστροφή δεδομένων).

Το προφίλ δεδομένων περιλαμβάνει:

• Προσδιορισμός σχετικού δείγματος δεδομένων από ένα σύνολο δεδομένων/βάση δεδομένων
• Συλλογή περιγραφικών στατιστικών (π.χ. ελάχ., μέγ., μέτρηση και άθροισμα) σε σχέση με κρίσιμα δεδομένα στο σύνολο δεδομένων – συμπεριλαμβανομένων στατιστικών για ελλιπή ή ελλιπή δεδομένα
• Συλλογή τύπων δεδομένων, μήκους και επαναλαμβανόμενων μοτίβων για προσδιορισμένα κρίσιμα δεδομένα
• Προσθήκη ετικετών σε δεδομένα με λέξεις-κλειδιά, περιγραφές ή κατηγορίες για επιβεβαίωση της σημασίας και της χρήσης
• Ανακάλυψη μεταδεδομένων και αξιολόγηση της ακρίβειάς τους έναντι των προσδοκιών
• Εκτέλεση διαδικασιών αξιολόγησης ποιότητας δεδομένων για την αξιολόγηση των αποτελεσμάτων
• Προσδιορισμός διανομών, βασικών υποψηφίων, υποψηφίων ξένων κλειδιών, λειτουργικών εξαρτήσεων, εξαρτήσεων ενσωματωμένων τιμών και εκτέλεσης ανάλυσης μεταξύ πινάκων (προηγμένο προφίλ)

4. Καθαρίστε τα υπάρχοντα δεδομένα

Ανακρίβειες ή ασυνέπειες στα δεδομένα θα επηρεάσουν την ποιότητα των δεδομένων και θα εμποδίσουν τη χρήση τους για αποτελεσματική λήψη αποφάσεων ή εξορθολογισμό των λειτουργιών. Καθαρισμός δεδομένων είναι η διαδικασία διόρθωσης ελλιπών ή ανακριβών πληροφοριών, επίλυσης προβλημάτων μορφοποίησης, παροχής ακριβών μεταδεδομένων κ.λπ. Τα ζητήματα που απαιτούν εκκαθάριση δεδομένων περιλαμβάνουν:

• Τυπογραφικά λάθη και άλλα λάθη στις καταχωρίσεις δεδομένων
• Ελλιπή στοιχεία – στοιχεία που λείπουν – μερικώς συμπληρωμένες εγγραφές
• Ασυνεπής μορφοποίηση διευθύνσεων ή στοιχείων επικοινωνίας
• Ασυνεπής χρήση δεδομένων αναφοράς – διαφορετική ανάλογα με την εφαρμογή ή το τμήμα
• Ελλιπή ή παλιά στοιχεία επικοινωνίας
• Μη ολοκληρωμένες εγγραφές συναλλαγών
• Διπλότυπες καταχωρήσεις δεδομένων (πλήρης αντιγραφή ή μερική)

Η επίλυση (καθαρισμός) σφαλμάτων ποιότητας δεδομένων υποστηρίζει την πιο σίγουρη χρήση των δεδομένων για λειτουργίες και αποφάσεις. Υπάρχει μια ποικιλία διαθέσιμων εργαλείων για τον καθαρισμό δεδομένων, ανάλογα με την τεχνική πλατφόρμα και τους επιχειρηματικούς στόχους, αλλά η εστίαση θα πρέπει να είναι σε συνεπείς διαδικασίες για τη διαχείριση δεδομένων και όχι στην εξάρτηση από εργαλεία. Προσδιορίστε και διορθώστε ζητήματα ποιότητας δεδομένων στα δεδομένα προέλευσης, προτού τα μετακινήσετε σε μια βάση δεδομένων προορισμού. Μετακινήστε μόνο επιβεβαιωμένα “καθαρά” δεδομένα σε οποιοδήποτε αρχείο προορισμού ή βάση δεδομένων

5. Καθιερώστε ένα σχέδιο συλλογής δεδομένων για βελτιωμένη διαχείριση ποιότητας δεδομένων

Επειδή τα ζητήματα συλλογής δεδομένων είναι σχεδόν αναπόφευκτα, αναπτύξτε ένα σαφές σχέδιο για να μειώσετε την εμφάνιση αυτών των ζητημάτων και να τα αντιμετωπίσετε εάν προκύψουν. Η ομάδα ποιότητας δεδομένων θα πρέπει να συνεργάζεται με τη διακυβέρνηση δεδομένων και τις κατάλληλες ομάδες τεχνολογίας για να προσδιορίσει τα βήματα της διαδικασίας, τις μετρήσεις και τις οδηγίες για να αποτρέψει την είσοδο δεδομένων κακής ποιότητας στο περιβάλλον και να αξιολογεί με συνέπεια την ποιότητα των δεδομένων που είναι αποθηκευμένα αυτήν τη στιγμή. Οι μέθοδοι που πρέπει να συμπεριληφθούν σε ένα αποτελεσματικό σχέδιο συλλογής δεδομένων περιλαμβάνουν:

• Χρήση εργαλείων και υποστηρίξεων χρήστη για τη διασφάλιση της ακρίβειας κατά την εισαγωγή, συμπεριλαμβανομένης της δημιουργίας απαιτούμενων πεδίων σε φόρμες, της χρήσης συνεπών δεδομένων αναφοράς και της παροχής ορισμών δεδομένων κατά την εισαγωγή δεδομένων
• Τακτικές, περιοδικές διαδικασίες καθαρισμού δεδομένων που εκτελούνται από την ομάδα ποιότητας δεδομένων και υποστηρίζονται από διαχειριστές επιχειρηματικών δεδομένων για την αναγνώριση σφαλμάτων ή τον εντοπισμό ανακριβών/ελλιπών πληροφοριών
• Παροχή κατάλληλων, τακτικών εκπαίδευση σε όλο το προσωπικό σχετικά με τις έννοιες, τις διαδικασίες και τις κατευθυντήριες γραμμές για την υποστήριξη συλλογής και χρήσης δεδομένων υψηλής ποιότητας

Ένα σαφές σχέδιο συλλογής δεδομένων και διαχείρισης ποιότητας δεδομένων εξοικονομεί πολύτιμο χρόνο και χρήμα (λιγότερα λάθη, λιγότερος χρόνος για την επίλυση προβλημάτων ποιότητας δεδομένων) και αυξάνει την εμπιστοσύνη στα δεδομένα για επιχειρησιακούς και στρατηγικούς σκοπούς.

6. Αναπτύξτε ένα σχέδιο για τη συντήρηση και τη βελτίωση της ποιότητας των δεδομένων

Για να διατηρήσετε ισχυρή ποιότητα δεδομένων και να βελτιώσετε συνεχώς τις δυνατότητες διαχείρισης δεδομένων σε ολόκληρο τον οργανισμό, αναπτύξτε και εφαρμόστε ένα σχέδιο για την τακτική αξιολόγηση της ποιότητας των δεδομένων και της χρηστικότητάς τους. Οι λειτουργίες και οι αποφάσεις που βασίζονται σε δεδομένα απαιτούν μια συνεχώς εξελισσόμενη εταιρική προσέγγιση στη διαχείριση δεδομένων (διακυβέρνηση δεδομένων, διαχείριση μεταδεδομένων, ποιότητα δεδομένων).

Οποιοδήποτε σχέδιο διαχείρισης ποιότητας δεδομένων θα πρέπει να περιλαμβάνει παρουσίαση των αποτελεσμάτων για τη δημιουργία προφίλ δεδομένων, τον καθαρισμό δεδομένων και τη μέτρηση της αποτελεσματικότητας της διαδικασίας ποιότητας δεδομένων. Η ανάπτυξη ενός πίνακα ελέγχου ποιότητας δεδομένων είναι ένας εξαιρετικός τρόπος για να παραδώσετε αυτές τις πληροφορίες σε διάφορα κοινά. Οι τακτικές ενημερώσεις στον πίνακα εργαλείων είναι απαραίτητες, καθώς μπορούν να καταδείξουν τις βελτιώσεις στην ποιότητα των δεδομένων και να αυξήσουν την ευαισθητοποίηση σχετικά με τις συνεχιζόμενες προκλήσεις.

Συμπεριλάβετε ευθύνες ποιότητας δεδομένων σε όλες τις περιγραφές ρόλων των διαχειριστών επιχειρηματικών δεδομένων και παρέχετε κατάλληλη εκπαίδευση σε δραστηριότητες ποιότητας δεδομένων για διαχειριστές δεδομένων, υπό την καθοδήγηση των ειδικών ποιότητας δεδομένων. Κάτι τέτοιο θα υποστηρίξει τη δημιουργία μιας κουλτούρας που θα επικεντρώνεται στην ποιότητα των δεδομένων και θα επιβεβαιώσει την ανάγκη για μια επιχειρηματική προσέγγιση στη διαχείριση δεδομένων και την αξία της διακυβέρνησης δεδομένων.

Τα αποτελεσματικά σχέδια για τη συντήρηση και τη βελτίωση της ποιότητας των δεδομένων απαιτούν συνεπή υποστήριξη από ολόκληρο τον οργανισμό – ηγεσία, επιχειρηματική και τεχνική διοίκηση και προσωπικό. Μια επιχείρηση που βασίζεται σε δεδομένα θα πρέπει να καλλιεργεί μια υγιή κουλτούρα βελτίωσης, μια κουλτούρα που να αναγνωρίζει άνετα πότε η αλλαγή είναι απαραίτητη και να δεσμεύεται να κάνει αυτή την αλλαγή. Η αναγνώριση πότε προκύπτουν ζητήματα όπως λανθασμένες μέθοδοι συλλογής ή αποθήκευσης δεδομένων ή ασυνεπής παρακολούθηση της ποιότητας των δεδομένων, είναι απαραίτητη για τη διατήρηση της επιχειρηματικής ανάπτυξης. Η αναγνώριση αυτών των ζητημάτων, η τακτική επικοινωνία της οργανωτικής αξίας των δεδομένων υψηλής ποιότητας και η ανάπτυξη κατάλληλης απόκρισης για τη διαχείριση των δεδομένων ως πραγματικό περιουσιακό στοιχείο της επιχείρησης επιτρέπει στον οργανισμό να ανθίσει και να εκπληρώσει τους στόχους και τους στόχους του.

συμπέρασμα

Η εφαρμογή διαδικασιών διαχείρισης ποιότητας δεδομένων σε μια εταιρεία μπορεί να υποστηρίξει και να υποστηριχθεί από τη διακυβέρνηση δεδομένων και τις σχετικές προσπάθειες, συμπεριλαμβανομένης της επιβολής συνεπών προτύπων δεδομένων σε ολόκληρο τον οργανισμό. Η προσοχή στη βελτίωση της ποιότητας των δεδομένων μπορεί να διασφαλίσει ότι τα δεδομένα μπορούν να χρησιμοποιηθούν πιο εύκολα για τη λήψη αποφάσεων και πιο αποτελεσματικές λειτουργίες.