1. Головна
  2. Компанія
  3. Блог
  4. Управління якістю даних: ...

Управління якістю даних: процес, показники та найкращі практики

Data quality management

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:

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.

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

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

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

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

Вимірюйте витрати на зберігання даних. Застарілі дані можуть втратити актуальність

data quality metrics

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:

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.