Vi har alle hørt om data mængder bliver for store til at kunne håndteres effektivt.

I virkeligheden, ifølge en nylig rapport, vil markedet for big data og analyse sandsynligvis vokse med en CAGR på næsten 15 % mellem 2023 og 2028. Det kan være godt over 600 milliarder USD værd i 2028. Og selvom det er sandt, er det kun et af problemerne. Den anden vedrører manglen på robust datakvalitetsstyring. Datadrevne organisationer lader ingen sten stå uvendt for at sikre, at alle deres forretningsbeslutninger understøttes af sunde data.

Hvad er datakvalitetsstyring?

Datakvalitetsstyring (DQM) er et sæt strategier, metoder og praksisser, der giver organisationer pålidelige data, der er egnede til beslutningstagning og andre BI- og analyseinitiativer. Det er en omfattende og kontinuerlig proces til at forbedre og vedligeholde virksomhedens datakvalitet. Effektiv DQM er essentiel for ensartet og præcis dataanalyse, hvilket sikrer handlekraftig indsigt fra dine oplysninger.

Kort sagt handler datakvalitetsstyring om at etablere en ramme baseret på strategier, der afstemmer en organisations datakvalitetsindsats med dens overordnede mål og målsætninger.

I modsætning til hvad mange tror, ​​er datakvalitetsstyring ikke begrænset til at identificere og rette fejl i datasættene. Derfor er det lige så vigtigt at vide, hvad datakvalitetsstyring ikke handler om:

• Det handler ikke kun om datakorrektion – det er kun en del af datakvalitetsstyring
• Datakvalitetsstyring er ikke en engangsløsning – det er en løbende proces, ligesom dataintegration is
• Det er ikke et enkelt-afdelings spil – det er hver afdelings ansvar, der arbejder med data
• Det er ikke begrænset til teknologi og værktøjer – mennesker og processer er nøgleelementer i rammer for datakvalitetsstyring
• Datakvalitetsstyring er aldrig en ensartet tilgang – den bør skræddersyes til at nå forretningsmål

Hvorfor er datakvalitetsstyring vigtig for virksomheder?

Det er som at svare på, hvorfor et solidt fundament er vigtigt for at konstruere en skyskraber. Ligesom en skyskrabers stabilitet og levetid er betinget af kvaliteten af ​​det materiale, der bruges til at opbygge og styrke dens base, afhænger en organisations succes af kvaliteten af ​​de data, der bruges til at træffe strategiske beslutninger.

E-bog: En guide til datakvalitetsstyring

Download e-bog

Så det er sikkert at konkludere, at beslutninger kun er så effektive som pålideligheden og nøjagtigheden af ​​de data, de er baseret på. Og når virksomheder er stærkt afhængige af data for at formulere deres strategier, allokere ressourcer, forstå deres målgrupper eller endda innovere, skal de sikre, at de kun bruger sunde data. Det er præcis, hvad datakvalitetsstyring hjælper organisationer med – det garanterer, at alle deres datadrevne tiltag er bakket op af data af høj kvalitet.

Nogle andre grunde til, at styring af datakvalitet er vigtig, omfatter:

• Datakvalitetsstyring og -styring hjælper organisationer med at overholde branche- og lovkrav.
• Hvis det gøres rigtigt, reducerer det omkostninger forbundet med fejl og uoverensstemmelser i data og det potentielle tab af indtægter, der kan opstå som følge heraf.
• Effektiv datakvalitetsstyring betyder, at teams bruger mindre tid på at forbedre datakvalitet og mere tid til innovation.

Datakvalitetsstyringens livscyklus

Identifikation af huller i datakvalitet

Organisationer skal først evaluere deres nuværende datalandskab. Almindelige vurderingsmetoder omfatter datarevision, kvalitetsscorekort og benchmarking i forhold til industristandarder. Uden en klar forståelse af eksisterende problemstillinger risikerer forbedringsindsatsen at være ineffektiv.

Anvendelse af de rigtige værktøjer og processer

Når huller er identificeret, skal organisationer implementere den rigtige kombination af værktøjer, styringspolitikker og automatisering for at forbedre den overordnede datakvalitetsstyring. Dette omfatter opsætning af valideringsregler, etablering af dataforvaltningsroller og integration af datakvalitetsløsninger inden for eksisterende datapipelines.

Overvågning og løbende forbedringer

Datakvalitet er ikke en engangsløsning – den kræver løbende overvågning. Automatiserede advarsler og dashboards hjælper med at opdage uregelmæssigheder i realtid, så virksomheder kan gribe ind, før dataproblemer kommer ud af kontrol.

Integration med Data Governance

Datakvalitetsstyring og datastyring er i sagens natur forbundet. Mens DQM sikrer datanøjagtighed og konsistens, håndhæver styring overholdelse og sikkerhed. Uden stærk styring bliver indsatsen for datakvalitet fragmenteret og ineffektiv. Virksomheder skal integrere DQM inden for styringsrammer for at opretholde langsigtet dataintegritet og sikre overholdelse af lovkrav.

Planen for effektiv datakvalitetsstyring

Effektivitet og bæredygtighed er nøglen, når det kommer til implementering af en omfattende datakvalitetsstyringsstrategi. Som et første skridt opfordrer det til at vurdere organisationens nuværende tilstand og dens datakvalitetsbehov. Det omfatter identifikation af datakvalitetsproblemer og deres indvirkning på beslutningstagning og overordnet operationel effektivitet. Når der er klarhed over den aktuelle situation, vil en organisation typisk foretage følgende rejse:

Sæt klare mål

Disse mål tjener som strategiske guideposter, der tilpasser organisationens indsats med dens bredere forretningsmål. Målene skal være specifikke og målbare for at sikre, at alle datakvalitetsindsatser er målrettede, for eksempel at reducere dataunøjagtigheder med en vis procentdel.

Opret et kompetent team

Når målene er defineret, er det næste skridt for at implementere datakvalitetsstyring at etablere et tværfunktionelt team af it-professionelle, dataadministratorer og andre domæneeksperter. Dette specialistteam skitserer processer, der vil gøre det muligt for organisationen at nå sine mål rettidigt. Det samarbejder også og definerer organisatoriske datakvalitetsstandarder og retningslinjer, der dikterer, hvordan teamene skal håndtere data i organisationen for at sikre datapålidelighed og nøjagtighed. 

Definer nøglemålinger 

Datakvalitetsledelsesteamet vil også identificere og definere nøglemålinger til at måle fremskridt. Datakvalitetsmålinger giver ikke kun indsigt i den aktuelle tilstand af datakvalitet, men fungerer også som et kompas til at navigere mod foruddefinerede mål. På denne måde kan teamet udpege områder, der kræver opmærksomhed, og straks foretage informerede justeringer af deres strategier. 

Udnyt datakvalitetsværktøjer

Investering i moderne værktøjer til datakvalitet vil forenkle og automatisere flere aspekter af datakvalitetsstyring. For eksempel giver disse værktøjer brugere mulighed for nemt at behandle store datasæt i stedet for manuelt at rense og validere datasæt. Datakvalitetsværktøjer tilbyder også en centraliseret platform til at overvåge datakvalitetsmålinger og spore fremskridt, hvilket forstærker organisationens evne til at styre datakvalitet proaktivt. Det er derfor, disse værktøjer udgør en integreret del af den overordnede strategi for datakvalitetsstyring. 

Fremme datakvalitetskultur

For at sikre, at datakvalitetsstyring ikke forbliver begrænset til en enkelt afdeling, skal organisationen beslutte, hvordan den planlægger at fremme en kultur af datakvalitet på tværs. Det bør omfatte træningsprogrammer, workshops og kommunikationsinitiativer som en del af dens overordnede strategi for datakvalitetsstyring. Anerkendelse og belønning af enkeltpersoner og teams for deres bidrag til datakvalitet kan også spille en central rolle i at pleje en kultur, der værdsætter nøjagtige data som et strategisk aktiv. 

Find ud af, hvordan en Senior Data Architect gjort præcise data tilgængelige for afdelinger på tværs af organisationen med Astera.

Kernekomponenter i strategisk datakvalitetsstyring 

Målet med strategisk datakvalitetsstyring bør være at finde en balance mellem datakonsistens og fleksibilitet, samtidig med at der tages højde for acceptable variationer, der normalt findes i data fra den virkelige verden. Retningslinjer for datakvalitet specificerer formaterne, brugen af ​​standardiserede koder og navnekonventionerne for forskellige datafelter. De kunne også indikere en række acceptable variationer i data. For eksempel er det ret almindeligt, at adresser har flere varianter som "Street" og "St." eller "Road" og "Rd" og så videre.

Der er flere kernekomponenter, der arbejder sammen for at sikre datanøjagtighed. Disse omfatter: 

• Dataprofilering: Dataprofilering handler om at forstå forretningsdata grundigt ved at analysere dens struktur, indhold og relationer. Det er en systematisk proces, der gør det muligt for organisationer at få et holistisk syn på deres datas sundhed ved at identificere anomalier og uoverensstemmelser, der findes deri. Uoverensstemmelser omfatter normalt manglende værdier, duplikerede poster, uoverensstemmelser i formatering, afvigelser osv. At identificere disse datakvalitetsproblemer proaktivt hjælper langt med at forhindre dyre fejl og potentielt indtægtstab på grund af beslutninger baseret på unøjagtige data. 
• Datarensning: Rengøring af data i datakvalitetsstyring er en række procedurer rettet mod at forbedre den overordnede datakvalitet ved at identificere og eliminere fejl og unøjagtigheder deri. Mens dataprofilering kun giver information om datas tilstand uden faktisk at ændre den, involverer datarensning fjernelse af duplikerede poster, adressering af manglende værdier og rettelse af unøjagtige datapunkter.  
• Databerigelse: Som en del af datakvalitetsstyring forbedrer databerigelse organisationens forståelse af sine data yderligere ved at give yderligere kontekst. Det involverer tilføjelse af relevant supplerende information fra betroede eksterne kilder, som øger den samlede værdi af datasættet. Tilføjelse af flere data forbedrer også deres fuldstændighed. For eksempel kan tilføjelse af demografiske oplysninger til kunderegistre være en måde at færdiggøre datasættet og give et holistisk overblik over kundedata. 
• Data validering: Datakvalitetsledelsen definerer specifikke regler og standarder, som data skal overholde, før de kan anses for gyldige. For eksempel, hvis man samler aldre, en Data validering reglen kan foreskrive, at aldre skal være mellem 0 og 200. På samme måde kan valideringsreglen kræve et specifikt antal cifre eller et bestemt mønster for at telefonnumre er gyldige. På denne måde kan virksomheder sikre, at deres data lever op til de definerede kvalitetsstandarder, før de bruges til BI og analyse. 
• Overvågning og rapportering: Det er aldrig tilstrækkeligt at opsætte processer for at opretholde datakvaliteten alene. En bæredygtig tilgang kræver løbende overvågning og rapportering, hvilket kræver opsætning af KPI'er og specifikke metrics. Disse metrics kan omfatte datanøjagtighedsrater, datafuldhedsprocenter eller antallet af manglende felter. På denne måde kan virksomheder identificere og proaktivt løse nye problemer, før de bliver til et større problem.

Omfavn datakvalitetsstyring med Astera

Download prøveversion

Data Quality Management og Data Governance

Når vi taler om datakvalitetsstyring, er der en anden komponent af datastyring der sikrer, at data forbliver sikre og nøjagtige—datastyring. 

Selvom disse begreber er tæt beslægtede, især når det kommer til datakvalitet, tjener de forskellige formål. Datastyring er et sæt politikker, standarder og processer til at styre og kontrollere data på tværs af organisationen. Det involverer strategiske og organisatoriske aspekter af datahåndtering, hvilket betyder, at forbedring af datakvalitet ikke er hovedfokus. Fokus er på at administrere data effektivt og effektivt for at nå organisatoriske mål. Effektiv datastyring i sig selv kræver dog præcise og pålidelige data, og det er her, datakvalitetsstyring kommer ind i billedet. 

Sammenlignet med datastyring fokuserer datakvalitetsstyring eksplicit på implementering af processer, der direkte forbedrer og vedligeholder organisatorisk datakvalitet. Det involverer flere aktiviteter, såsom dataprofilering og oprensning, blandt andet, der hjælper med at bevare datakvaliteten. For eksempel definerer datastyring, at sundhedsdata skal være nøjagtige for at understøtte beslutningstagning, og datakvalitetsstyring vil implementere denne politik ved hjælp af datakvalitetsværktøjer og andre processer. 

Det er tilstrækkeligt at sige, at begge disse koncepter er essentielle og supplerer hinanden i opbygningen af ​​en effektiv datastyringsramme. Uanset hvor veldefinerede datastyringspolitikker er, vil de kun se godt ud på papiret, hvis datakvalitetsstyring mangler. På samme måde er alt, der skal til for at underminere indsatsen i datakvalitetsstyring, inkonsekvente politikker, der stammer fra dårlig datastyring.

Rollen af ​​AI og automatisering i moderne datakvalitetsstyring

Datakvalitetsstyring (DQM) har altid været afgørende for informeret beslutningstagning og effektiv forretningsdrift. Alene mængden og kompleksiteten af ​​data i AIs tidsalder har imidlertid gjort traditionelle DQM-tilgange utilstrækkelige. Dette skyldes primært:

• Skjulte datainkonsekvenser og unøjagtigheder, der ikke bliver opdaget, påvirker rapportering, analyser og i sidste ende forretningsbeslutninger
• Langsom afhjælpning, da det at identificere og rette datakvalitetsproblemer manuelt er en langvarig proces, der påvirker virksomhedens agilitet
• Brugen af ​​manuelle og regelbaserede tilgange, der kæmper for at skalere og ender med at skabe flaskehalse og øge risikoen for forringelse af datakvaliteten

I dag udnytter organisationer AI-drevet automatisering til at forbedre datakvalitetsstyringen og gøre hele processen mere effektiv, proaktiv og skalerbar ved:

• Brug af AI-drevne værktøjer til automatisk at analysere data og identificere uregelmæssigheder og kvalitetsproblemer
• Træning af maskinlæringsalgoritmer til at identificere og rette datafejl, uoverensstemmelser og dubletter med større nøjagtighed og hastighed
• Integrering af automatiserede datakvalitetssystemer, der løbende overvåger datakvaliteten i realtid og advarer interessenter i tilfælde af eventuelle afvigelser fra etablerede standarder

Nøglen er at identificere specifikke smertepunkter og udnytte AI-drevne værktøjer, der løser disse udfordringer effektivt. Organisationer skal læne sig mod løsninger, der tilbyder håndgribelige forbedringer inden for områder som dataopdagelse, oprensning, overvågning, styring og berigelse.

Datakvalitetsstyring er en løbende proces

I modsætning til nogle processer, der er engangsindsatser, f.eks. data migration, er datakvalitetsstyring en kontinuerlig proces, der skal tilpasse sig ændringer i organisationen, dens data- og teknologilandskab. Og med rette, i betragtning af de hurtige fremskridt inden for teknologi og den stadigt stigende afhængighed af data. 

Ændring af forretningskrav

Organisationer udvikler sig over tid. Fra introduktion af nye produkter og tjenester til implementering af slankere, mere raffinerede processer, deres krav fortsætter med at ændre sig. Og i dette dynamiske forretningslandskab er det umuligt for organisationsdata at forblive statiske. Aktiviteter såsom ekspansion til nye markeder og fusioner og opkøb fører til ændringer i dataformater og dets brugsmønstre, hvilket kan påvirke datakvalitetsstyringen. 

Teknologiske fremskridt 

Nye værktøjer og teknologier er altid i horisonten i nutidens teknologidrevne verden og venter på at ændre den måde, data indsamles, opbevares og forbruges på. Vedtagelsen af ​​disse værktøjer og teknologier betyder en indvirkning på data og deres kvalitet. Det er derfor altafgørende for de ansvarlige for datakvalitetsstyring at sikre dataintegritet da disse teknologier er integreret i forretningsprocesser. Dette ville indebære tilpasning af datakvalitetsstyringsstrategier og indlæring af en kultur med kontinuerlig læring for at holde sig ajour med disse fremskridt. 

Ældre systemopgraderinger

Ældre systemmodernisering involverer normalt migrering af data, en hel masse af dem, fra ældgamle lokale systemer til skyen. Selvom det ser ud til at være en engangsproces, vil denne databevægelse kræve transformation og validering af betydelige mængder data for at opfylde kravene til den nye destination. Oven i det omfatter det også overvågning af datastrømme for at identificere og rette op på uoverensstemmelser, efterhånden som de opstår.

For at opnå alt dette og sikre, at kun sunde data finder vej til det nye cloud-baserede lager, har organisationen brug for pålidelig datakvalitetsstyring på hvert trin i processen.

Datavolumen

Og så har vi tilfældet med en uendelig stigning i datamængden. Med big data og IoT i billedet, kan det være svært at forestille sig omfanget og hastigheden, hvormed data bevæger sig. Faktisk ville manglen på et datakvalitetsstyringssystem, selv for en brøkdel af et sekund, gøre data ubrugelige, hvad enten det er til beslutningstagning eller andre BI- og analyseinitiativer. 

Best Practices for datakvalitetsstyring

Når det kommer til datastyring, og datakvalitetsstyring i særdeleshed, er der et sæt etablerede retningslinjer og bedste praksis, som repræsenterer kulminationen af ​​erfaring, forskning og brancheviden, der er afgørende for at opnå optimale datakvalitetsstandarder. Selvom listen kan være lang, er her nogle bedste praksisser for datakvalitetsstyring: 

• Tværfunktionelt samarbejde: Datakvalitetsstyring uden internt samarbejde er lige så godt som et skib, der sejler i forræderiske farvande med en besætning minus koordinering. Datakvalitetsstyring er ikke kun en enkelt afdelings ansvar; det er en kollektiv indsats. Enkelt sagt vil datarelaterede problemer opstå ukontrollerede uden teamwork mellem forskellige afdelinger. Tværtimod kan disse problemer identificeres og løses tidligt, hvis centrale interessenter samarbejder og arbejder sammen. 
• Dataejerskab: En af måderne at fremme en kultur af dataejerskab er at tildele ansvar for specifikke datasæt. Et team udpeget som datadepot vil føle sig bemyndiget og motiveret til at sikre datanøjagtighed gennem hele sin livscyklus. Derudover kan dataejere samarbejde med andre interessenter for at håndhæve datakvalitetsstyringspolitikker, fremme ansvar og gennemsigtighed på tværs af organisationen. 
• Datadokumentation: Vedligeholdelse af omfattende dokumentation om datakilder, transformationer og kvalitetsregler er grundlæggende for datakvalitetsstyring. Denne dokumentation gør det muligt for organisationer at etablere en klar afstamning, der sporer oprindelsen af ​​data, og hjælper dem med at forstå dataens rejse fra dens oprettelse til dens nuværende tilstand. Det giver dem også mulighed for at få indsigt i, hvordan rådata blev ændret eller behandlet. 
• Togdatabrugere: Regelmæssig træning til medarbejdere om vigtigheden af ​​datakvalitetsstyring og deres rolle i at vedligeholde nøjagtige data bør være en af ​​topprioriteterne. Brugere, der er udmærket opmærksomme på og forstår retningslinjer for datakvalitet, vil være i stand til at indsamle, behandle og analysere data ved at anvende bedste praksis. Ikke nok med det, når enkeltpersoner på tværs af afdelinger forstår virkningen af ​​deres datarelaterede handlinger på andre, er de mere tilbøjelige til at kommunikere og samarbejde for at opretholde datanøjagtighed. 
• Iterativ forbedring: At indse, at styring af datakvalitet er en iterativ forbedring, er en erkendelse af, at det ikke kun er en engangsindsats, men en igangværende rejse. Organisationer, der fortsætter med at forbedre deres datakvalitetsstyringsindsats i henhold til forretningskrav, forbliver tilpasningsdygtige i forhold til skiftende dataudfordringer. En forpligtelse til løbende forbedringer sikrer, at styringsstrategier for datakvalitet forbliver på linje med det skiftende landskab, efterhånden som datakilder udvides, og nyere teknologier dukker op.

Styr dine forretningsbeslutninger med sunde data

Se det i aktion

Forenkle datakvalitetsstyring med Astera 

Astera er en ende-til-ende datahåndteringsløsning drevet af automatisering og kunstig intelligens (AI). Astera tilbyder indbyggede funktioner, der forenkler datakvalitetsstyring for alle typer brugere, uanset deres tekniske viden eller ekspertise. Fra dataprofilering til validering af data til opsætning af datakvalitetsregler er alt et spørgsmål om træk-og-slip og peg-og-klik. 

Datakvalitetsstyring – Datasundhed vist i Astera's UI

Men det er ikke alt. Astera indeholder også sundhedstjek i realtid. Disse er interaktive billeder, der giver en profil af hele datasættet såvel som individuelle kolonner, så brugere direkte kan identificere datakvalitetsproblemer som antallet af manglende felter, duplikerede poster osv. 

Klar til at tage det første skridt mod sunde data? Kontakt os eller kom i kontakt med en af ​​vores dataløsningseksperter på +188877ASTERA.

Få styr på din datakvalitet og konsistens