Управление качеством данных: процесс, метрики и лучшие практики

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:

• противоречивые данные
• неполные данные
• плохо определенные данные
• плохая безопасность данных
• плохо организованные или дублированные данные.

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.

• Точность

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

• Полнота

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

• Последовательность

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

• Честность

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

• Своевременность

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

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:

• Очищение. Направлен на улучшение некачественного представления данных, переформатирование данных и удаление повторяющихся записей. Кроме того, этот инструмент незаменим для настройки данных в соответствии с требованиями отдельных компаний и правилами стандартизации.
• Мониторинг. Остановимся на внедрении автоматизированных инструментов проверки качества данных. Обычно компании создают отдельные метрики и KPI (ключевые показатели эффективности), поэтому дальнейшая цель заключается в их оценке на основе настроенных базовых показателей качества данных. В случае несоответствия пороговым значениям качества система немедленно уведомляет об этом администраторов.
• Профилирование. Подразумевает как мониторинговые, так и очищающие инструменты. Цель тройная: во-первых, установить взаимосвязи данных; во-вторых, сверить информацию с описаниями; и, наконец, оценить данные в соответствии со стандартными статистическими базовыми показателями. Благодаря профилированию компании могут оперативно выявить любые несоответствия в информации.
• Разбор. Поддержка автоматического распознавания, которое имеет решающее значение для улучшения процесса качества данных. Например, он определяет, соответствует ли информация узнаваемым шаблонам, таким как имя/фамилия человека или географический код телефонного номера.
• Соответствие. Анализирует всю информацию, дублированную в одном источнике данных, включая приблизительные и точные совпадения.
• Стандартизация. Исправляет аббревиатуры, непоследовательные или неправильные заглавные буквы и пунктуацию, если они помещены в неправильное поле. Другими словами, этот подход помогает обеспечить согласованность формата данных.
• Обогащение данных. Основное внимание уделяется добавлению необходимой информации для предотвращения неполных наборов данных. Он запрашивает недостающие части данных из другого источника, чтобы дополнить ваше текущее решение (обычно используется во время миграции).

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.