Управление качеством данных: процесс, метрики и лучшие практики

Data quality management

Несмотря на все преимущества данных для бизнеса, наборы данных низкого качества создают реальные проблемы для предпринимателей. Одним из примеров является потеря счетов и ненужные расходы. И здесь в игру вступает управление качеством данных , помогающее компаниям и бизнес-лидерам избежать неточной ручной обработки данных и обеспечить соответствие нормативным требованиям. Разработчики PNN Soft имеют опыт оказания помощи компаниям в установлении правил поддержки качества данных и организации данных, тем самым придавая им смысл.

Как узнать, имеет ли ваша компания дело с некачественными данными? Вот несколько примеров наборов данных, которые нуждаются в улучшении:

Мы остановимся на получении качественных данных — надежной основы для получения аналитической информации и расширенной аналитики.

Краткое руководство о том, как измерить качество данных?

Для показателей качества данных решающее значение имеет то, что они должны быть четко определены и быть первоклассными. Это не разовая задача, она требует постоянных усилий. Регулярное измерение и улучшение качества данных повысит надежность и полезность ваших данных для более эффективного принятия решений. Что же тогда представляют собой категории показателей? Давайте теперь рассмотрим, что они подразумевают.

Критерии основаны на том, в какой степени информация отражает описываемый объект или событие.

Информация должна быть достаточно полной, чтобы удовлетворить потребности компании. Данные будут полными, если вы сможете извлечь из них проницательные и значимые выводы.

Наборы данных из двух источников не противоречат друг другу. Однако правильность наборов необходимо проверять отдельно, поскольку согласованность не всегда означает правильность.

Критерий определяет непреднамеренные ошибки и определяет, соответствует ли конкретная информация соответствующему типу данных посредством тестирования структурных данных.

Оцените затраты на хранение данных. Устаревшие данные могут со временем потерять актуальность и ценность.

data quality metrics

Анализ качества данных также включает дополнительные показатели, такие как соотношение наборов данных и ошибок, количество пустых значений, указывающих на недостающую информацию или данные в неправильных полях. Последний показатель работает следующим образом: если затраты на хранение данных уменьшаются, но уровень работы с данными остается прежним или немного возрастает, то качество данных, скорее всего, улучшится. Не менее важны оценки времени окупаемости данных, того, сколько времени требуется для получения ценной информации из информации, и коэффициент ошибок преобразования данных, критически важный для анализа вероятности неудачного преобразования данных.

Процедуры контроля качества данных

Как мы уже упоминали, каждый шаг работы с данными заключается в обеспечении их точности. Процесс управления данными состоит из нескольких этапов, что позволяет компаниям получать, внедрять, распространять и анализировать информацию. Следовательно, вы достигаете более разумного и обоснованного принятия решений по разработке продуктов и коммуникационным стратегиям в меняющихся рыночных условиях.

Инструменты качества данных, предоставляемые компанией PNN Soft, включают в себя целый ряд функциональных возможностей. Наиболее распространенными методами управления данными являются следующие:

Улучшение качества данных с помощью PNN Soft

Наша команда разработчиков имеет большой опыт в повышении качества данных. Мы используем различные показатели для эффективного решения проблем с данными.

Мы работаем с лидерами рынка, анализируя индивидуальные потребности конкретных компаний и обеспечивая постоянную связь с партнерами с помощью методологий Agile и Scrum. Свяжитесь с нашими экспертами, если вы хотите оставаться конкурентоспособными в меняющихся условиях цифрового рынка и получать выгоду от бизнес-аналитики и других инструментов анализа данных. Мы с радостью поможем вам разработать индивидуальную и эффективную стратегию повышения качества данных.