أفضل 5 ممارسات لتحسين جودة البيانات

تحسين جودة البيانات مهم للغاية للمؤسسات بجميع أحجامها. يمكن أن يؤدي الافتقار إلى بيانات نظيفة وموثوقة وعالية الجودة إلى أخطاء يمكن تجنبها بسهولة والتي قد تكون في بعض الأحيان مكلفة للمنظمة. مؤخرًا البيانات من Gartner يوضح أن البيانات غير المنظمة هي المسؤولة عن متوسط ​​الخسائر السنوية التي تصل إلى 15 مليون دولار.

نظرًا لأن بيئات العمل تزداد تعقيدًا وتستفيد المؤسسات من البيانات المتاحة في تنسيقات ملفات ومواقع سحابية مختلفة ، فإن تحسين جودة البيانات أمر بالغ الأهمية لضمان أن قراراتك لا تكون مدفوعة ببيانات غير موثوقة أو غير دقيقة. هل أنت مهتم بتحسين جودة بياناتك لاتخاذ قرارات عمل أفضل؟ إليك كل ما تحتاج لمعرفته حول تحسين جودة البيانات وكيف يمكن أن تساعد مؤسستك.

ما هي جودة البيانات ولماذا هي مهمة؟

يمكن أن تعني جودة البيانات أشياء مختلفة للمنظمات المختلفة. قد يعطي البعض الأولوية لمقاييس مثل الدقة والاتساق لقياس الجودة بينما قد يركز البعض الآخر بشكل أكبر على الموثوقية والاكتمال. بغض النظر عن كيفية تعريفك للمصطلح ، تمكّن البيانات عالية الجودة الشركات من بناء توقعات وتوقعات أكثر دقة بكثير ، وتوقع المشكلات التشغيلية وحلها ، وإنشاء استراتيجيات استباقية لكسب العملاء والتوقعات.

وغني عن القول، عند العمل مع البيانات التي لم يتم تنظيفها والتحقق من صحتها مسبقًا، يجب أن تكون أكثر حذرًا للتأكد من أن التقارير والتحليلات التي تأتي من هذه البيانات دقيقة وغير محملة بالأخطاء. ومن خلال تحسين بياناتها، يمكن لهذه المؤسسات أتمتة بياناتها تكامل البيانات وعمليات التحليلات دون القلق بشأن البيانات القديمة أو غير الدقيقة أو غير الموثوقة.

أفضل 5 ممارسات لتحسين جودة البيانات

يعد ضمان جودة البيانات أمرًا بالغ الأهمية للنجاح التنظيمي. تشمل أفضل الممارسات الرئيسية ما يلي:

• إنشاء عملية للتحقيق في مشاكل جودة البيانات.
• وضع مبادئ توجيهية واضحة لإدارة البيانات.
• فرق التدريب.
• استكشاف مبادرات Customer360.
• جعل البيانات عالية الجودة أولوية.

بالإضافة إلى ذلك، فإن توحيد تنسيقات البيانات، والتنقية المنتظمة للبيانات، والتكامل الفعال، والمراقبة باستخدام مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs)، واستخدام أدوات تحديد البيانات، وتشجيع التعليقات، والتعاون، وتعزيز ثقافة التحسين المستمر تساهم بشكل جماعي في الحفاظ على مجموعات بيانات دقيقة وموثوقة وقيمة. لاتخاذ قرارات مستنيرة.

1. إنشاء عملية للتحقيق في مشاكل جودة البيانات

يعد فهم مشكلات جودة البيانات وكيف يمكن أن تؤثر على عملك هو أهم خطوة في تحسين جودة البيانات. بعد كل شيء ، ستتمكن فقط من إجراء تحسينات على جودة بياناتك بمجرد تحديد المشكلة ولماذا من المهم حل هذه المشكلات لمؤسستك.

يعد البحث في عدم اتساق البيانات أمرًا مهمًا أيضًا لأن بعض المشكلات قد تسبب مشكلات أكبر في بعض السيناريوهات أكثر من غيرها. على سبيل المثال ، قد لا يكون الخطأ الإملائي البسيط في حقل "الوظيفة" في قاعدة بيانات العملاء مشكلة كبيرة جدًا في حالة ما إذا كنت بحاجة فقط إلى إرسال بريد إلكتروني ترويجي إلى أحد العملاء ، ولكن الاسم غير الصحيح يمكن أن يحدث فرقًا كبيرًا في حالة في مكان التذاكر أو التأمين.

فيما يلي بعض المقاييس التي يمكنك استخدامها لتحديد جودة بياناتك:

• كمال: يمكن أن يساعدك إنشاء عملية لقياس اكتمال البيانات في ضمان عدم وجود فجوات في تحليل البيانات. يجب قياس اكتمال البيانات لتحديد ما إذا كانت المعلومات المهمة مفقودة لضمان إمكانية استخدام الرؤى المستمدة من هذه البيانات لتصميم استراتيجيات موثوقة وعمل التوقعات.
• دقة: التحقق من دقة البيانات مهم للغاية. يمكن أن يؤدي الاختلاف الطفيف في تنسيق بياناتك إلى جعلها غير صالحة وعديمة الفائدة. على سبيل المثال ، إذا كان حقل تاريخ الميلاد في قاعدة بيانات الموظف الخاص بك يقبل التواريخ بتنسيق MM / DD / YYYY وقام الموظف بإدخال 13/01/1983 في الحقل ، فستكون البيانات غير دقيقة ولا ينبغي معالجتها مرة أخرى.
• تفرد: يمكن أن تتسبب القيم المكررة والمتكررة في تناقضات في خطوط أنابيب البيانات الخاصة بك. تأكد من أن بياناتك فريدة من خلال التخلص من القيم الزائدة التي يمكن أن تؤثر على الدقة والموثوقية ، خاصةً عند إنشاء خطوط أنابيب تكامل معقدة مع تدفقات بيانات متعددة.
• إدخالات محدثة: تعد البيانات الحديثة ضرورية في العديد من السيناريوهات ، بما في ذلك التنبؤ بالميزانيات وتخصيصها. نظرًا لأن معظم الشركات اليوم بحاجة إلى العمل مع البيانات في الوقت الفعلي وإنشاء التقارير بسرعة ، فمن المهم التأكد من أن جميع البيانات التي يتم جمعها محدثة لتقليل فرص الأخطاء.

2. وضع مبادئ توجيهية واضحة لإدارة البيانات

يعد الالتزام بقوانين ولوائح إدارة البيانات أمرًا ضروريًا للغاية. قد يؤدي عدم القيام بذلك إلى فرض غرامات وعقوبات وتداعيات أقسى.

نظرًا لأن الفرق المختلفة تستخدم البيانات التنظيمية وبيانات العملاء بطرق مختلفة ، فمن الأفضل إجراء مناقشات على مستوى الشركة لإنشاء إرشادات حوكمة البيانات وتحديد كيفية تنفيذها. يجب أن تغطي هذه الإرشادات كل جانب من جوانب جمع البيانات وإدارتها بما في ذلك مكان وكيفية تخزين البيانات والموظفين الذين سيسمح لهم بمعالجتها.

من وجهة نظر جودة البيانات ، قد يعني تنفيذ هذه الإرشادات إنشاء خطوط أنابيب آلية لضمان حذف بيانات معينة بمجرد معالجتها أو أن البيانات في بعض الحقول يتم تنسيقها بطريقة معينة فقط.

3. تدريب فرقك

يعد تحسين جودة البيانات عملية طويلة الأمد إلى حد كبير ويجب التعامل معها على هذا النحو. مع استمرار مؤسستك في الحصول على بياناتها من مواقع مختلفة ، من المهم التأكد من أن فرقك لا تبدأ في التراخي وأن تكون دائمًا على اطلاع بأحدث الإجراءات عندما يتعلق الأمر بتحسين البيانات.

فيما يلي بعض المؤشرات التي يمكنك استخدامها لإجراء تدريبك التالي على جودة البيانات:

• المفاهيم الأساسية لكيفية تأثير البيانات ذات الجودة الرديئة على المنظمة
• تحديات تحسين جودة البيانات ، خاصة عندما يتم دمج البيانات من قنوات متعددة
• تكلفة البيانات ذات الجودة الرديئة (سواء من حيث استخدام الموارد أو المشاريع الفاشلة)
• إنشاء قسم أو حالات استخدام خاصة بالمشروع لفهم كيفية عمل جودة البيانات في مواقف الحياة الواقعية

4. اكتشف customer360

العميل 360 هو مفهوم مثير للاهتمام لتقليل التكرارات وتعزيز استخدام بيانات دقيقة وموثوقة ومتسقة لدفع قرارات العمل. يمكن أتمتة تدفقات البيانات ودمجها مع بعضها البعض ويمكن تحسين جودة البيانات عن طريق إزالة الإدخالات غير ذات الصلة أو المكررة أو الفاسدة مما سيعمل كمصدر وحيد للحقيقة.

نظرًا لأنه سيتم تنظيف هذه البيانات وتحديثها ، فسيكون من السهل استخدام بيانات العميل 360 عبر المؤسسة لضمان عدم وجود أية مشكلات ناجمة عن نقص التوحيد القياسي أو عن طريق استخدام تدفقات بيانات غير متسقة.

5. جعل البيانات عالية الجودة أولوية

قد يبدو هذا وكأنه لا يحتاج إلى تفكير ولكنه في الواقع أحد أهم الخطوات التي يمكنك اتخاذها لتحسين جودة البيانات. غالبًا ما تحتل جودة البيانات مقعدًا خلفيًا نظرًا لبذل المزيد من الوقت والجهد في المؤسسة أكبر و اكثر اهمية الأهداف.

بعد كل شيء ، من الذي يرغب في التركيز على تحسين الجودة عندما يمكنك العمل على تحسين عرض مبيعاتك أو إنشاء استراتيجيات جديدة لتقليل النفقات العامة؟

إن فهم كيفية تأثير جودة البيانات على كل هذه المجالات الأخرى في مؤسستك ونجاحها يصنع عالماً مختلفاً. بمجرد أن تدرك أن تحسين البيانات يمكن أن يساعدك على تحسين الاستهداف ، والحفاظ على العملاء المتوقعين في مسار المبيعات ، وتقليل التكاليف المرتبطة بإدارة البيانات ذات الجودة الرديئة ، فستقوم أنت وفرقك بإعطاء الأولوية لتنظيف البيانات والتحقق منها وتنقيتها لاستخراج المزيد من القيمة منها.

تحسين جودة بياناتك مع Astera Centerprise

كأداة تكامل بيانات شاملة على مستوى المؤسسة ، Astera Centerprise يأتي مزودًا بميزات وإمكانيات متعددة لتحسين الجودة لضمان عدم الاضطرار إلى العمل مع بيانات غير متسقة أو غير موثوقة مرة أخرى.

• تطهير البيانات يسمح الكائن للمستخدمين بالتحقق من صحة بياناتهم من خلال التعبيرات العادية وإزالة المسافات البيضاء ، ويتميز كائن قواعد جودة البيانات بالعشرات من الوظائف للتحقق من جودة البيانات ، ويمنح تحويل Expression المستخدمين فرصة لإنشاء تعبيرات مخصصة لتنظيف البيانات والتحقق من صحتها تمامًا. اريد ان. دعم استخراج البيانات وتكاملها من أكثر من 40 مصدرًا ، Astera Centerprise يأتي أيضًا مع تحويل مميز يمنح المستخدمين الفرصة لإزالة البيانات المكررة ، مما يضمن تمرير البيانات الفريدة ذات الصلة فقط إلى الخطوة التالية في خط أنابيب التكامل.

جاهز لرؤية Astera Centerprise في العمل؟ تواصل معنا معنا مشاهدة العرض أو مناقشة حالة استخدام جودة البيانات المحددة الخاصة بك.