Управління якістю даних: процес, показники та найкращі практики

Незважаючи на всі переваги даних для бізнесу, низькоякісні набори даних створюють реальні проблеми для підприємців. Одним із прикладів є втрачені рахунки-фактури разом із непотрібними витратами. І тут вступає в дію управління якістю даних, допомагаючи компаніям і керівникам підприємств уникнути неточної повторної обробки даних вручну та досягти відповідності нормативним вимогам. Розробники PNN Soft кваліфіковано допомагають компаніям у встановленні правил підтримки якості даних і впорядкуванні даних, таким чином розуміючи їх.

Як дізнатися, чи ваша компанія має справу з поганими даними? Ось кілька прикладів наборів даних, які потребують покращення:

• суперечливі дані

• неповні дані

• погано визначені дані

• погана безпека даних

• погано організовані або дубльовані дані.

Ми зупинимося на отриманні високоякісних даних – надійної основи для отримання інформації про бізнес-аналітику та розширеної аналітики.

Короткий посібник про те, як виміряти якість даних?

Найважливішим для показників якості даних є те, що вони мають бути чітко визначеними та першокласними. Це не одноразове завдання, натомість вимагає постійних зусиль. Регулярне вимірювання та покращення якості даних підвищить надійність і корисність ваших даних для прийняття кращих рішень. Тоді що таке категорії показників? Давайте тепер розглянемо, що вони означають.

• Точність

Критерії засновані на ступенях, в яких інформація відображає описуваний об’єкт або подію.

• Повнота

Інформація має бути достатньо вичерпною для задоволення потреб компанії. Дані є повними, якщо ви можете зробити з них глибокі та значущі потрясіння.

• Послідовність

Набори даних з двох джерел не суперечать один одному. Однак правильність наборів слід перевіряти окремо, оскільки узгодженість не завжди означає правильність.

• Цілісність

Критерій визначає ненавмисні помилки та визначає, чи відповідає певна інформація релевантному типу даних за допомогою тестування структурних даних.

• Своєчасність

Вимірюйте витрати на зберігання даних. Застарілі дані можуть втратити актуальність

Аналіз якості даних також включає додаткові показники, як-от співвідношення наборів даних і помилок, кількість порожніх значень, які вказують на відсутню інформацію або дані в неправильних полях. Останній індикатор працює таким чином: якщо вартість зберігання даних зменшується, але рівень роботи з даними залишається незмінним або трохи зростає, якість даних, швидше за все, покращиться. Не менш важливі оцінки часу до вартості даних про те, скільки часу потрібно, щоб отримати інформацію з інформації, і частота помилок перетворення даних, критична для аналізу ймовірності невдалого перетворення даних.

Процедури контролю якості даних

Як ми вже згадували, кожен крок роботи з даними полягає в підтримці їх точності. Процес управління даними складається з кількох етапів, що дозволяє компаніям отримувати, впроваджувати, поширювати та аналізувати інформацію. Отже, ви досягаєте розумнішого та більш обґрунтованого прийняття рішень щодо розробки продукту та комунікаційних стратегій у мінливих ринкових умовах.

Інструменти якості даних, надані компанією PNN Soft, мають низку функціональних можливостей. Найпоширеніші методи керування даними:

• Очищення. Спрямований на покращення представлення нестандартних даних, переформатування даних і видалення дубльованих записів. Крім того, цей інструмент незамінний для налаштування даних відповідно до вимог окремих компаній і правил стандартизації.

• Моніторинг. Зупинимося на впровадженні автоматизованих засобів перевірки якості даних. Зазвичай компанії створюють індивідуальні показники та KPI (ключові показники ефективності), тому подальша мета полягає в їх оцінці за налаштованими базовими показниками якості даних. У разі недотримання порогів якості система негайно сповіщає про це адміністраторів.

• Профілювання. Має на увазі інструменти моніторингу та очищення. Мета полягає в трьох аспектах: по-перше, встановити зв’язки даних; по-друге, перевірити інформацію за описами; і, нарешті, оцінити дані відповідно до стандартної статистичної бази. Завдяки профілюванню компанії можуть оперативно виявляти будь-які невідповідності інформації.

• Розбір. Підтримка автоматичного розпізнавання, що має вирішальне значення для покращення процесу якості даних. Наприклад, він визначає, чи відповідає інформація розпізнаваним шаблонам, таким як ім’я/прізвище особи або географічний код телефонного номера.

• Зіставлення. Аналізує всю інформацію, що дублюється в одному джерелі даних, включаючи приблизні та точні збіги.

• Стандартизація. Виправляє акроніми, непослідовне або неправильне використання великих літер і пунктуацію, якщо вони розміщені в неправильному полі. Іншими словами, підхід допомагає забезпечити узгодженість формату даних.

• Збагачення даних. Зосереджено на додаванні необхідної інформації, щоб запобігти неповним наборам даних. Він запитує відсутні частини даних з іншого джерела, щоб доповнити ваше поточне рішення (зазвичай використовується під час міграції).

Покращення якості даних за допомогою PNN Soft

Наша команда розробників має великий досвід у покращенні якості даних. Ми використовували різноманітні показники для ефективного вирішення проблем із даними.

Ми працюємо з лідерами ринку, аналізуючи індивідуальні потреби компаній і забезпечуючи постійну комунікацію з партнерами за допомогою методологій Agile і Scrum. Зв’яжіться з нашими експертами, якщо ви хочете залишатися конкурентоспроможними в мінливих умовах цифрового ринку та отримувати користь від Business Intelligence та інших інструментів аналізу даних. Ми з радістю допоможемо вам створити індивідуальну та ефективну стратегію покращення якості даних.