Качественные данные и 5 показателей, которым следует уделить приоритетное внимание.

Самая важная характеристика любой организации — это не просто данные; это качественные данные. Если они недостоверны, сотрудники начинают тратить время на очистку или исправление ошибок. Из-за этого могут появиться непредвиденные расходы. Помимо финансовых затрат, недостоверные данные становятся преградой между вами и вашими клиентами, партнерами и другими деловыми отношениями.

Что такое качество данных?
Качество данных означает что-то свое для каждой организации, поскольку все используют данные по разным причинам. Можно сказать, что хорошее качество данных означает, что они пригодны для использования в любых целях. В сфере бизнес-аналитики данные используются для составления прогнозов и принятия важных решений, и обеспечивает точность, правильность и надежность принимаемых решений.

Насколько хорошо ваши данные отражают реальность?
Ваши данные всегда должны быть правильными и отражать реальность. Существует множество причин, по которым в ваши данные могут быть неточными, но есть две наиболее распространенные причины этой проблемы:

Преобразование данных
Данные собираются из нескольких источников, таких как локальные файлы, реляционные базы данных, облачное хранилище и другие сторонние приложения. В процессе обработки данные подвергаются различным методам преобразования, включая профилирование, очистку и стандартизацию данных. Иногда эти операции изменяют реальные данные, и они больше не отображают действительные значения.

Непроверенный источник информации
Компания собирает данные из нескольких источников, либо от самих владельцев данных (например, от клиентов), либо от сторонних поставщиков (продающих данные о клиентах). Часто эти источники информации не предоставляют стопроцентно проверенную информацию, что приводит к тому, что вы храните данные, которые не соответствуют действительности или неверны.

Насколько полны ваши данные?
Полнота относится к наличию всех необходимых атрибутов данных. Перед сбором данных убедитесь, что вы определили данные, необходимые для выполнения бизнес-операций вашей организации. После этого убедитесь, что необходимые данные собираются и вводятся в ваши системы надлежащим образом. Неполные данные в основном связаны с недостаточным анализом. Компании обычно не понимают, какие данные им нужны, и поэтому они в конечном итоге вводят необходимые атрибуты на более поздних этапах жизненного цикла данных, что приводит к тому, что многие записи остаются пустыми и неполными.

Имеют ли разрозненные хранилища данных одинаковые совпадающие записи данных?
Организации обычно используют огромное количество приложений для управления данными различного типа, такими как: о сотрудниках, клиентах и финансах. Опрос показал, что предприятие использует около 123 приложений. Корпоративные данные часто хранятся и используются из этих разрозненных источников. Если эти разрозненные источники представляют разные формы одной и той же информации, это приведет к тому,
что ваши команды будут работать с противоречивой информацией. Поскольку качество данных является субъективным понятием, бизнес-лидеры часто задаются вопросом, как они могут измерить качество данных. В некоторой степени — измеряется тем, насколько согласуются данные из различных источников.

Насколько актуальны ваши данные?
Ваши данные ценны только в том случае, если они актуальны. Чем они старее, тем менее актуальны. Данные устаревают очень быстро (будь то сотрудник меняет адрес проживания, социальный профиль или фамилию из-за смены семейного положения). Если ваша структура интеграции данных сложна и отнимает много времени, возможно, вашим текущим данным уже недели или даже месяцы, что приводит к тому, что вы представляете и основываете важные решения на устаревшей информации.

Повторяются ли ваши записей?
Качество данных также можно измерить с точки зрения уникальности данных, что означает, что в ваших наборах данных нет повторяющихся записей для одного и того же объекта. Чтобы обеспечить уникальность данных, важно зафиксировать и выявить уникальные свойства для каждой записи. Это поможет вам сохранить новую запись только тогда, когда уникальный идентификатор не существует в базе данных.

Вывод
Организации становятся все более зависимыми от данных, однако важные решения, основанные на некачественных данных, могут привести к принятию неверных и ошибочных решений. Эти пять параметров качества данных — отличное подойдёт для начала, поскольку они помогут вам оценить текущее состояние ваших данных и определить, что вы можете сделать, чтобы ваши данные были более точными, полными, непротиворечивыми, достоверными, актуальными и уникальными.
И наша команда может Вам помочь разобрать и разложить все по полочкам.