Hvad er datakvalitet?

Datakvalitet er et mål for datasundhed på tværs af flere dimensioner, såsom nøjagtighed, fuldstændighed, konsistens, pålidelighed osv. Den tjener som grundlaget, hvorpå dit datateam kan bygge en pålidelig informationsinfrastruktur til alle dine datadrevne processer og initiativer— uanset om det drejer sig om at analysere data, udvinde meningsfuld indsigt eller drive succesrige forretningsstrategier. Kort sagt, kvaliteten af ​​dine data påvirker direkte effektiviteten af ​​dine beslutninger.

Det er vigtigt at bemærke, at datakvalitet rækker ud over blot at markere et afkrydsningsfelt – det er en løbende forpligtelse til at bevare nøjagtigheden og pålideligheden af ​​dine data. Med andre ord, data af høj kvalitet er et resultat af effektive datakvalitetsstyring, en kontinuerlig indsats for at sikre, at kun nøjagtige data driver alle dine BI- og analyseindsatser. Det involverer implementering af robuste processer, validering af nøjagtighed og opretholdelse af konsistens over tid, hvilket fører til en enkelt kilde til sandhed (SSOT).

Din guide til datakvalitetsstyring

Det er svært at administrere tonsvis af data, men der er en større udfordring: at holde dine data i topform. Denne e-bog er din guide til at sikre datakvalitet på tværs af din organisation for præcis BI og analyser.

Gratis download

Hvorfor er datakvalitet vigtig?

Lad os nu tale om vigtigheden af ​​datakvalitet. Hvad gør det hele så vigtigt? Kort sagt, den sundere data, jo bedre resultat.

Sundheden af ​​dine data påvirker direkte effektiviteten af ​​flere afgørende rammer, der styrker din organisation. At sikre nøjagtigheden af ​​dine data giver dig mulighed for aktivt at styrke netop de værktøjer, du bruger til at administrere og analysere dem. Din datastyringsramme vil sandsynligvis ikke kunne håndhæve adgangskontrol korrekt eller sikre fuld overholdelse, hvis dine data er fyldt med fejl og uoverensstemmelser. Det samme gælder datasikkerhed. Beskidte data med fejl og manglende information gør det sværere for dine datateams at identificere mistænkelig aktivitet eller isolere trusler.

Kvaliteten af ​​data påvirker også pålideligheden og anvendeligheden af ​​din datakatalog—data af høj kvalitet fører til et nyttigt katalog, og et velholdt datakatalog letter effektiv praksis for datakvalitetsstyring.

Machine learning (ML) algoritmer og kunstig intelligens (AI) modeller er stærkt afhængige af data for at lære og lave forudsigelser. Data af høj kvalitet med tydelig oprindelse (hvor de kom fra) gør det lettere at spore modellens ræsonnement og sikre, at dens beslutninger er i overensstemmelse med dine forventninger.

Databestemmelser er udbredt på tværs af mange brancher, og opretholdelse af data af høj kvalitet er afgørende for at sikre overholdelse af disse lovmæssige og regulatoriske krav. Manglende overholdelse af disse standarder kan have alvorlige konsekvenser, hvilket resulterer i juridiske konsekvenser og potentielt skader din organisations omdømme.

Fordele ved at sikre datakvalitet

Informeret beslutningstagning: Data af høj kvalitet forbedrer beslutningstagningen. Når dine data er nøjagtige og pålidelige, kan du stole på den indsigt, der kommer fra dem, hvilket fører til mere informerede og strategiske beslutninger.

Driftseffektivitet: Sunde data giver dig mulighed for at undgå dyre fejl. Det er en investering i at strømline din drift, forbedret økonomisk ydeevne og et stærkt grundlag for at opbygge kundernes tillid. For eksempel giver nøjagtige og komplette lagerdata dig et holistisk billede af dit lager, hvilket forhindrer lagerudbud og sikrer problemfri ordreopfyldelse.

Innovation og konkurrencefordel: Data af høj kvalitet giver organisationer mulighed for at identificere nye muligheder, tilpasse sig skiftende markedsdynamikker og innovere hurtigere. Derfor hjælper det dem med at holde sig foran kurven og bevare en konkurrencefordel.

Kundetillid og -tilfredshed: Hvis dine data er troværdige, indgyder det tillid til dit brand, da kunderne stoler på nøjagtige oplysninger. Upræcise data udhuler kundernes tillid og tilfredshed, hvilket potentielt kan føre til kundetilfredshed og tab af forretning.

Effektiv ressourceallokering: Uanset om det er budgettering, arbejdsstyrkeplanlægning eller projektledelse, sikrer nøjagtige data, at ressourcerne udnyttes optimalt, alt imens det forhindrer spild og maksimerer effektiviteten.

Data Governance og datakvalitet

Når det kommer til at administrere dine data, er to afgørende aspekter at huske på, datastyring og datakvalitet. Begge disse koncepter understreger det faktum, at data ikke kun er et kaotisk rod, men et velorganiseret og pålideligt aktiv for din organisation.

Tænk på datastyring som regelbog for datastyring. Den sætter grundreglerne, der definerer, hvem der skal have adgang til hvilke data, og sikrer, at de håndteres ansvarligt og sikkert i din organisation. Ud over at dokumentere datapolitikker involverer det implementering af dataforvaltningsprogrammer og etablering af mekanismer til løsning af datarelaterede problemer. Datastyring udvider sin indflydelse på tværs af hele datalivscyklussen – fra oprettelse til sletning.

På den anden side handler datakvalitet om, hvor gode eller sunde dine data er. Er det nøjagtigt, konsekvent og opdateret, eller er det en kæmpe bunke rod? Data af høj kvalitet betyder, at du kan stole på, at de træffer informerede beslutninger. Men for at opretholde den højeste datakvalitet har du brug for processer, der rydder op i fejl, validerer oplysninger og holder alting i tip-top form.

Dataintegritet vs. datakvalitet

Når vi taler om at opretholde datakvalitet, har vi et nært beslægtet koncept kaldet dataintegritet, som bevarer dataene gennem hele deres livscyklus. Begge disse begreber supplerer hinanden, da de er afgørende for at træffe informerede beslutninger og opnå ønskede resultater. Det er tilstrækkeligt at sige, at data af høj kvalitet opnås som et resultat af opretholdelse af solid dataintegritet.

Her er forskellene mellem dataintegritet og datakvalitet:

• Mens datakvalitet fokuserer på den overordnede sundhed af dine data, dvs. hvor godt eller egnet det er til brug, er dataintegritet det, der holder dem uændrede og konsistente til enhver tid.
• Med datakvalitet er målet at øge nøjagtigheden, fuldstændigheden og pålideligheden af ​​data til analyse- og beslutningsprocesser. På den anden side er målet med dataintegritet at forhindre uautoriserede ændringer eller forvrængninger for at sikre, at de data, du stoler på, er troværdige og afspejler scenariet i den virkelige verden.
• Dårlig datakvalitet kan resultere i unøjagtigheder, uoverensstemmelser og ufuldstændigheder i datasættet, hvilket fører til forkerte analyser og mangelfuld beslutningstagning. Problemer med dataintegritet stammer hovedsageligt fra systemfejl eller sikkerhedsbrud og kan føre til tab af data, uautoriseret adgang til følsomme oplysninger og skade på omdømme.
• Du kan løse problemer med datakvalitet gennem dataprofilering, udrensning, valideringsregler og regelmæssige dataaudits. Men for at bevare dataintegriteten skal du gå et skridt videre og implementere databeskyttelsesteknikker, såsom adgangskontrol, kryptering, kontrolsummer, hashing og versionskontrolsystemer.

Sørg for, at kun sunde data når dit datavarehus med Astera

Ønsker du at opnå en enkelt kilde til sandhed? Det første skridt er at sikre, at alle dine dataaktiver er i optimal sundhed. Hæv datakvaliteten med Astera.

Få mere at vide

Behovet for en datakvalitetsramme

A rammer for datakvalitet er i bund og grund en struktureret tilgang til styring af kvaliteten af ​​dine data. Det involverer et sæt processer, regler, standarder og værktøjer til at garantere, at dine data er nøjagtige og pålidelige. En datakvalitetsramme har generelt følgende nøglekomponenter:

Dataprofilering

Start med at lære dine data at kende. Dataprofilering giver dig mulighed for at analysere indholdet, strukturen og relationerne i dine datasæt og identificere uoverensstemmelser og afvigelser.

Datastandardisering

Sæt klare standarder for, hvordan data skal formateres og repræsenteres. Datastandardisering sikrer konsistens på tværs af dine datasæt, hvilket gør det nemmere at analysere og sammenligne information.

Datarensning

Rengøring af data involverer at opdage og rette fejl i dine datasæt, såsom manglende værdier, dubletter eller unøjagtigheder.

Data Monitoring

Hold et vågent øje med dine datas helbred. Implementer overvågningsprocesser for at spore ændringer i realtid og opretholde datakvaliteten.

Data Governance

Håndhæve ansvarlighed og en velorganiseret tilgang til at opretholde datasundhed ved at etablere klare roller og ansvarsområder. Definer, hvem der har ansvaret for hvad, når det kommer til datakvalitet.

Sådan måler du datakvalitet

Ligesom vi sporer vores fysiske helbred med regelmæssige helbredstjek, overvåger vi dine datas helbred gennem kvalitetsforanstaltninger er afgørende. Det er den eneste måde at bekræfte, at dine informationsaktiver er egnede til formålet og giver præcis indsigt. Men hvordan måler vi datakvalitet?

Måling af datakvalitet er ikke en ensartet tilgang, men snarere en skræddersyet udforskning af dine dataaktiver og deres tilsigtede anvendelser. Derudover bør din organisation klart definere, hvad "gode" eller "sunde" data betyder for dens specifikke behov.

Når det er sagt, involverer måling af datakvalitet generelt at vurdere datasundhed ud fra en række dimensioner.

Datakvalitetsdimensioner

Datakvalitetsdimensioner tjener som benchmarks til at undersøge dine datas sundhed og fitness, og hvor godt de opfylder dine krav.

Datakvalitetsdimensioner

Selvom der ikke er noget universelt aftalt sæt, omfatter nogle af de mest almindeligt anvendte datakvalitetsdimensioner:

Nøjagtighed: Nøjagtighed måler, hvor præcist dine data afspejler den virkelige verden, de repræsenterer. Er du sikker på, at en kundes registrerede alder virkelig er deres alder, eller kan det være en tastefejl?

Fuldstændighed: Fuldstændighed måler, om der mangler væsentlige oplysninger i dine data. Er der tomme felter i en kundepost, eller mangler der værdier i en finansiel rapport?

Konsistens: Konsistens betyder, at dine data overholder foruddefinerede regler og formater på tværs af forskellige platforme og systemer. Er alle datoformater konsekvente? Anvendes måleenheder ensartet?

Rettidighed: Aktualitet refererer til friskheden og relevansen af ​​dine data. Er dine lagerdata opdateret, så de afspejler de nuværende lagerniveauer, eller halter de bagud? Analyserer du de seneste salgstal eller forældede statistikker?

Enestående: Uniqueness bekræfter, at alle poster i dit datasæt er forskellige og ikke indeholder dubletter. Er der flere poster for den samme kunde med forskellige e-mailadresser?

Gyldighed: Validitet kontrollerer, om dataværdierne falder inden for acceptable områder og overholder definerede begrænsninger. Er telefonnumre formateret korrekt? Holder produktpriserne sig inden for realistiske grænser?

Nogle datakvalitetsrammer inkluderer også relevans, integritet, granularitet og tilgængelighed som de relevante datakvalitetsdimensioner.

Datakvalitetsmålinger

Når du har identificeret de dimensioner, du vil måle kvaliteten af ​​dine data mod, er det tid til at omsætte dem til specifikke, målbare metrics. Visualisering af disse metrics på dashboards giver dig mulighed for at spore datakvalitet over tid og prioritere områder til forbedring.

Lad os tage et kig på nogle metrics for forskellige datakvalitetsdimensioner:

Nøjagtighedsmålinger: At måle, hvor nøjagtige datasættene er. Eksempler kan omfatte:

• Fejlrate: Procentdel af datapunkter, der er forkerte.
• Matchningsrate: Procentdel af datapunkter, der matcher en kendt kilde til sandhed.
• Gennemsnitlig absolut fejl: Gennemsnitlig forskel mellem datapunkter og deres sande værdier.

Fuldstændighedsmålinger: At måle andelen af ​​manglende data i et datasæt. Eksempler omfatter generelt:

• Manglende værdi procentdel: Procentdel af felter med manglende værdier.
• Fuldførelsesrate: Procentdel af poster med alle obligatoriske felter udfyldt.
• Record count ratio: Forholdet mellem komplette poster og samlede poster.

Konsistensmålinger: At måle om data overholder foruddefinerede regler og formater. Nogle eksempler omfatter:

• Standardiseringshastighed: Procentdel af datapunkter, der er i overensstemmelse med et specifikt format.
• Outlier rate: Procentdel af datapunkter, der afviger væsentligt fra normen.
• Duplicate record rate: Procentdel af poster, der er identiske kopier af andre.

Aktualitetsmålinger: At måle friskheden og relevansen af ​​dine data. Eksempler omfatter:

• Dataalder: Gennemsnitlig tid, der er forløbet, siden data blev registreret eller opdateret.
• Latency: Tiden det tager for data at være tilgængelige efter generering.
• Valutakurs: Procentdel af datapunkter, der afspejler de seneste oplysninger.

Unikitetsmålinger: For at sikre, at alle poster er forskellige og undgå dubletter. Eksempler omfatter:

• Unik registreringshastighed: Procentdel af poster med unikke identifikatorer.
• Deduplikeringsrate: Procentdel af duplikerede poster identificeret og fjernet.

Tag det første skridt mod at forbedre datakvaliteten. Prøve Astera gratis.

Klar til at maksimere sundheden for dine data? Prøve Astera's førende platform og vidne på egen hånd, hvordan den forbedrer datakvaliteten, løfter din indsigt og beslutningstagning.

Download prøveversion

Datakvalitetsproblemer

Problemer med datakvalitet kan skabe kaos på din analyse, især hvis de ikke er markeret i længere tid. Selvom disse problemer kan opstå på grund af flere årsager, herunder unøjagtig dataindtastning eller inkonsistente dataformater, er det for det meste manglen på datastyring og en ordentlig datakvalitetsramme, der forårsager dem.

Her er nogle af de mest almindelige datakvalitetsproblemer:

Unøjagtige data

Problemer relateret til nøjagtighed stammer normalt fra slåfejl, stavefejl eller forældede oplysninger. Nogle gange er det blot dataindsamlingsprocessen, der er mangelfuld, der fører til unøjagtige data. Desuden, hvis dine data favoriserer en bestemt gruppe eller udelukker andre, kan det føre til skæve resultater.

Ufuldstændige data

Faktorer som systemintegrationsproblemer og dataindtastningsfejl fører ofte til udeladte poster og tomme felter. Nogle gange overser brugere bestemte felter eller undlader at give fuldstændige oplysninger, især i formularer eller undersøgelser, hvilket også fører til ufuldstændige data. Analyse af ufuldstændige data fører til svækket indsigt og tvivlsom beslutningstagning.

Forældede data

Forældede data er et væsentligt problem med datakvaliteten, da det kompromitterer dataens pålidelighed og validitet. Efterhånden som data ældes, bliver de mindre afspejlende af de nuværende omstændigheder, hvilket potentielt kan føre til misforståede analyser og beslutningstagning. Og i dynamiske miljøer, hvor forholdene ændrer sig hurtigt, kan afhængighed af forældede data resultere i strategiske fejltrin og forpassede muligheder. Konsekvenserne strækker sig ud over blotte informationsmæssige uoverensstemmelser; de omfatter operationel ineffektivitet og kompromitteret prognosenøjagtighed.

Kopier data

Dette problem opstår ofte på grund af systemfejl eller under integration af data fra flere kilder. Fejl ved indtastning af data bidrager også til duplikerede data. Konsekvenserne er mangefacetterede, lige fra skæve analyser til operationelle ineffektiviteter. Specifikt kan det føre til overvurdering eller undervurdering af visse metrics, hvilket påvirker nøjagtigheden af ​​statistiske analyser og forretningsindsigt. Hvad angår ressourceudnyttelse, roder duplikering ikke kun databaser, men bruger også værdifuld lagerplads.

Inkonsistente data

Inkonsistens i data skyldes normalt forskellige formater, måleenheder eller navnekonventioner på tværs af poster. De grundlæggende årsager omfatter ofte forskellige datakilder, ændringer i dataindsamlingsmetoder eller udviklende forretningsprocesser. Konsekvenserne af inkonsistente data er betydelige, hvilket fører til vanskeligheder i dataintegration og kompromittere pålideligheden af ​​analyser. Beslutningstagere kan stå over for udfordringer med at sammenligne og kombinere information, hvilket hindrer evnen til at udlede sammenhængende indsigt.

Ud over disse problemer kan for meget data nogle gange også føre til problemer med datakvaliteten – faktisk kan det være et tveægget sværd. Dette fænomen, ofte omtalt som overbelastning af data, opstår, når der er en overvældende mængde information at behandle. Det kan belaste ressourcer og bremse analyser og øge sandsynligheden for fejl.

Sådan forbedres datakvaliteten

At identificere problemer med datakvalitet er halvdelen af ​​arbejdet – dit datateam bør være velbevandret til at løse disse problemer effektivt.

Forbedring og vedligeholdelse af dine datasæts sundhed begynder generelt med at etablere klare datakvalitetsstandarder og protokoller til at guide rettelsesprocessen. Når du er igennem det, er her nogle trin, du kan tage for at forbedre datakvaliteten:

Implementer datakvalitetstjek

Datakvalitetstjek tjener som en proaktiv foranstaltning til at opretholde sundheden for dine datasæt og understøtte effektive beslutningsprocesser i din organisation. Konkret er der tale om systematiske processer, som du kan implementere for at vurdere og garantere nøjagtigheden, fuldstændigheden, konsistensen og pålideligheden af ​​dine data. De involverer en række evalueringer, herunder:

• Formattjek
• Range Checks
• Fuldstændighedstjek
• Duplikatchecks
• Konsistenstjek

Udfør regelmæssige dataaudits

Regelmæssig gennemgang af dine datasæt med planlagte intervaller vil gøre dig i stand til at identificere og rette fejl, uoverensstemmelser og forældede oplysninger. Når dit team identificerer og behandler datakvalitetsproblemer tidligt i datalivscyklussen, kan de forhindre udbredelsen af ​​unøjagtigheder i analyser og beslutningsprocesser.

Udnævn og bemyndig Data Stewards

Et strategisk træk, du kan tage for at bevare datasundheden, er at udpege dataadministratorer, som påtager sig ansvaret for at føre tilsyn med specifikke datasæt og løse problemer med det samme. De spiller en afgørende rolle i at opretholde dataintegritet, håndhæve standarder og tjene som kontaktpunkt for alle datarelaterede bekymringer. Bemyndigelse af dataadministratorer med autoritet og ressourcer til at træffe beslutninger vedrørende datakvalitet giver mulighed for en mere proaktiv og effektiv tilgang til styring og forbedring af kvaliteten af ​​dine data.

Eliminer datasiloer

Datasiloer, hvor information kan være isoleret inden for specifikke afdelinger eller systemer i din organisation, fører ofte til uoverensstemmelser og unøjagtigheder. Ved at integrere data fra forskellige kilder og eliminere siloer skaber du et mere sammenhængende og pålideligt datasæt. Denne integration letter krydshenvisninger og konsistenstjek, hvilket i sidste ende bidrager til en mere præcis og omfattende forståelse af dine data.

Brug datakvalitetsværktøjer

Ud over de trin, der er diskuteret ovenfor, kan du bruge softwareløsninger til at sikre, at kun sunde data udfylder din datavarehuse. Disse softwareløsninger, også kaldet værktøjer til datakvalitet, er designet til at vurdere, forbedre og administrere kvaliteten af ​​organisatoriske data på en automatiseret måde.

To af de mest almindelige kategorier af datakvalitetsværktøjer er selvstændige løsninger, der kun beskæftiger sig med at forbedre kvaliteten af ​​datasæt, og integrerede løsninger, der problemfrit integrerer datakvalitetsfunktioner i bredere dataintegrationsværktøjer, Såsom Astera. Valget mellem selvstændige og integrerede løsninger vil afhænge af din organisations specifikke behov og prioriteter i styring og forbedring af datakvalitet.

Se det i aktion: Tilmeld dig en demo

Nysgerrig på hvordan Astera's platform forbedrer datakvaliteten? Tilmeld dig en demo, og udforsk alle de funktioner, du kan bruge til at få analyseklare data uden at skrive en enkelt linje kode.

Se Demo

Best Practices for datakvalitet

Vedligeholdelse af datakvalitet er en løbende proces, der kræver en systematisk tilgang. Det indebærer løbende overvågning og forfining af datarelateret praksis for at opretholde dataintegritet og pålidelighed. Her er nogle bedste fremgangsmåder for datakvalitet, som du kan indarbejde i din rammer for datakvalitetsstyring for et mere dygtigt og pålideligt dataøkosystem: 

Standardiser dataformater

Konsistente dataformater er afgørende for at forhindre fejl og forbedre interoperabiliteten. Når data følger en ensartet struktur, minimerer det risikoen for fejlfortolkning under analyse. For at implementere dette skal du etablere et standardiseret format for forskellige dataelementer, herunder datoformater, numeriske repræsentationer og tekstkonventioner. På denne måde vil du være i stand til at skabe et grundlag for nøjagtige og pålidelige data.

Implementer datavalideringsregler

Implementeringen af ​​robust Data validering regler fungerer som et frontlinjeforsvar mod unøjagtige data. Disse regler fungerer som automatiske kontroller, der vurderer indgående data for nøjagtighed, fuldstændighed og overholdelse af foruddefinerede standarder. Ved at definere og konsekvent anvende disse regler sikrer du, at kun data af høj kvalitet kommer ind i måldestinationssystemet.

Etabler datastyringspolitikker

Ved at skabe klare retningslinjer for databrug og adgang giver du en ramme, der mindsker risikoen for uautoriserede ændringer af datasæt. Regelmæssige revisioner og streng håndhævelse af disse politikker er afgørende for at opretholde et sikkert dataøkosystem. På denne måde sikrer du, at data altid tilgås og bruges i overensstemmelse med etablerede protokoller.

Prioriter datarelevans

Prioritering af datarelevans er en strategisk tilgang til at opretholde et fokuseret og effektfuldt datasæt. Regelmæssige vurderinger af hvert dataelements betydning i forhold til aktuelle forretningsmål er afgørende. At identificere og fjerne forældede eller overflødige data gør dig i stand til at strømline dit datasæt og gøre det mere effektivt til analyser og beslutningsprocesser.

Håndhæv sporing af dataafstamning

Implementering af værktøjer og processer til at spore oprindelsen og transformationer af data gennem hele dens livscyklus er afgørende. Ved at dokumentere metadata, transformationer og afhængigheder opretter du et omfattende datalinjekort. Dette kort bliver en værdifuld ressource til fejlfinding, revision og sikring af nøjagtigheden af ​​datadrevet indsigt.

Tag det første skridt mod at forbedre datakvaliteten. Prøve Astera gratis.

Klar til at maksimere sundheden for dine data? Prøve Astera's førende platform og vidne på egen hånd, hvordan den forbedrer datakvaliteten, løfter din indsigt og beslutningstagning.

Download prøveversion

Sikre datakvalitet med Astera

Da datamængderne fortsætter med at vokse, kræver virksomheder ikke kun en datakvalitetsløsning men også et robust værktøj, der er i stand til at administrere og integrere data i stor skala. Det bliver endnu bedre, når begge disse funktioner kommer i en enkelt pakke.

Indtast Astera—en end-to-end datastyrings- og integrationsløsning, der problemfrit inkorporerer datakvalitetsfunktioner i sin platform for at sikre datanøjagtighed, fuldstændighed og pålidelighed. Med sin brugervenlige og konsekvente brugergrænseflade, Astera forenkler processen med at forbedre datakvaliteten, hvilket tager besværet ud af ligningen.

Datakvalitet – Datasundhed vist i Astera's UI

Med Astera, Kan du:

• Brug dataprofilering til at analysere dine datas struktur og kvalitet.
• Brug Data Cleanse-transformationen til at rense dine datasæt uden besvær.
• Brug datakvalitetsregler til at validere data på rekordniveau uden at påvirke hele datasættet.
• Brug automatisk datavalidering til hurtigt at kontrollere dine datasæt i forhold til fastsatte regler.

Og meget mere – alt sammen uden at skrive en eneste linje kode.

Klar til at forbedre organisatorisk datakvalitet? Kontakt os på +1 888-77-ASTERA. Alternativt kan du også download en 14-dages gratis prøveperiode at teste det selv.