Изучение связи между управлением данными и качеством данных

Управление данными и качество данных

Управление данными и качество данных тесно связаны, но это разные концепции. Основное различие заключается в их соответствующих целях в рамках структуры управления данными организации. Качество данных в первую очередь связано с их состоянием. Это гарантирует, что данные полны, точны, надежны и непротиворечивы.

С другой стороны, управление данными относится к общему управлению, поддержанию соответствия и обеспечению безопасности активов данных внутри организации. Управление данными устанавливает структуру и руководящие принципы, в соответствии с которыми действуют инициативы по обеспечению качества данных. И управление данными, и качество одинаково важны для организации, поскольку она позволяет извлекать пользу из своих данных и принимать обоснованные решения.

Понимание качества данных

Качество данных измеряет, насколько наборы данных соответствуют конкретным требованиям и ожиданиям их предполагаемого использования, гарантируя, что решения, основанные на данных хорошего качества, являются рациональными и оправданными. Значимость качества данных обусловлена ​​его ролью в принятии решений. Высококачественные данные позволяют организациям лучше понимать своих клиентов и выявлять новые рыночные тенденции. Это гарантирует, что:

• Маркетинговые кампании охватывают нужную аудиторию.
• Финансовые прогнозы надежны.
• Обслуживание клиентов является эффективным и персонализированным.

Достижение высокого качества данных — это не разовое действие, а непрерывный итеративный процесс, называемый управление качеством данных. Он включает в себя ряд шагов: от сбора данных, их хранения и управления до их окончательного использования. На каждом этапе должны быть приняты конкретные меры, обеспечивающие целостность данных, Например, валидация данных правила могут применяться во время сбора для предотвращения ошибок, а регулярные проверки могут выявить несоответствия или устаревшую информацию, которая может повлиять на надежность данных.

Понимание управления данными

Управление данными представляет собой тщательную структуру, обеспечивающую точность, доступность, согласованность и защиту данных, тем самым поддерживая цели организации. Возьмите управление данными в качестве свода правил для эффективного управление данными, устанавливая протоколы для точного сбора, хранения и использования данных.

Управление данными помогает компании достичь своих целей, предоставляя хорошо структурированную структуру и устанавливая четкие и понятные политики, которые дают всем сотрудникам общее понимание того, как следует обращаться с данными. Эта структура также определяет обязанности различных ролей в организации, например, кто несет ответственность за поддержание точности данных и кто имеет полномочия на доступ к конфиденциальной информации.

Чувствительность персональных данных и растущая озабоченность конфиденциальностью делают управление данными еще более важным для организаций. В 2022 году было 1,774 случая утечки организационных данных, от которого страдают более 392 миллионов человек во всем мире. Эти инциденты раскрыли защищенную законом личную информацию людей, пользующихся различными услугами, от финансовых и медицинских до социальных услуг.

Изучение различий между управлением данными и качеством данных

	Качество данных	Управление данными
Цель	Обеспечить стандартизацию данных и отсутствие несоответствий и ошибок.	Обеспечить эффективное управление, защиту, соответствие и использование организационных данных.
Насыщенность	Профилирование данных, очистка, стандартизация, обогащение и валидация.	Происхождение данных, контроль доступа, разработка политики, управление данными, каталогизация данных и управление метаданными.
Инструменты	Инструменты качества данных, специализированные базы данных, предназначенные для поддержки задач по обеспечению качества данных.	Платформы управления данными, такие как Astera и инструменты управления метаданными.
Результат	Надежные данные, которые можно надежно использовать для принятия решений.	Контролируемая среда данных с четкой политикой данных и улучшенными методами управления данными.

 

Где управление данными и качество данных пересекаются

Перекрытие между управлением данными и качеством данных заключается в их общей цели — обеспечить, чтобы данные были надежным активом для предприятия. Управление данными определяет, кто и что должен делать с какими данными в конкретных условиях, а также определяет процедуры и инструменты для повышения качества данных. Качество данных гарантирует, что данные в этой системе точны, полны и ценны.

Связь между качеством данных и управлением данными обусловлена ​​общими стандартами, показателями и обязанностями ролей данных. Это помогает создать симбиотические отношения, которые повышают общую ценность данных организации:

• Структура и исполнение: Управление данными обеспечивает основу и политику управления данными, а качество данных фокусируется на реализации этих политик. Например, управление данными может установить политику, согласно которой все данные должны быть последовательными и точными. Показатели качества данных, такие как очистка данных и проверка, затем будут использоваться для обеспечения эффективной реализации этой политики.
• Повышение доверия: Управление данными и качество данных работают вместе, чтобы повысить доверие к данным. Управление данными обеспечивает четкую политику и процедуры управления данными, что может повысить доверие к данным. Между тем, меры по обеспечению качества данных гарантируют, что данные являются точными, надежными и актуальными, что еще больше повышает доверие.
• Управление рисками: Управление данными устанавливает правила соответствия нормам и стандартам, а качество данных гарантирует, что данные соответствуют этим правилам. Эти взаимодополняющие отношения имеют решающее значение для управления рисками, поскольку помогают предотвратить нарушения правил и стандартов, которые могут привести к штрафам и нанесению ущерба репутации организации.
• Принимать решение: Высококачественные данные необходимы для принятия обоснованных решений. Управление данными гарантирует, что нужные данные будут доступны нужным людям в нужное время, а качество данных гарантирует их точность и надежность. Вместе они позволяют организациям принимать решения на основе достоверных данных.

Каталогизация данных — еще одна область, в которой качество данных и управление совпадают. С точки зрения управления, каталог данных предоставляет целостную картину того, какие данные существуют и кто за них отвечает, позволяя устанавливать стандарты данных и средства контроля доступа. Что касается качества данных, каталог помогает выявлять потенциальные проблемы посредством профилирования данных и отслеживания происхождения, что позволяет распорядителям данных внедрять процессы для повышения точности и согласованности данных.

6 шагов по интеграции качества данных в структуру управления данными

Интеграция качества данных в структуру управления данными — это стратегическая инициатива, которая значительно повышает ценность данных организации. Такая интеграция гарантирует, что данные хорошо управляются, но при этом точны, надежны и полезны для принятия решений. Вот несколько шагов для эффективной интеграции качества данных в структуру управления данными:

1. Определите цели качества данных

Начните с описания того, что означает высокое качество данных для вашей организации. Этот шаг обычно включает в себя точность, полноту, последовательность, своевременность и актуальность. Важно согласовать эти цели с общими задачами организации и четко донести их до всех заинтересованных сторон.

2. Установите показатели качества данных

Определив цели в отношении качества данных, установите метрики для измерения их работоспособности. Показатели качества данных могут включать в себя частоту ошибок, процент полноты или показатели согласованности. Эти количественные меры позволят оценить качество данных и отслеживать улучшения с течением времени.

3. Включите качество данных в политики и процедуры

Все политики и процедуры управления данными, включая те, которые касаются сбора, хранения, обработки и использования данных, должны уделять первоочередное внимание качеству данных как важнейшему фактору. Включение качества данных в эти процедуры обеспечивает его поддержание на протяжении всего жизненного цикла данных.

4. Распределите обязанности по обеспечению качества данных

Интеграция управления данными и качества данных требует распределения обязанностей по поддержанию работоспособности данных. Например, назначив распорядителя данных, который будет определять и обеспечивать соблюдение стандартов качества для назначенных ему данных, или установить роли в области качества данных в ИТ-отделе, чтобы сосредоточиться на профилировании данных, очистке данных и реализации проверок качества данных.

5. Внедрение инструментов и методов обеспечения качества данных

Использование инструменты качества данных и методы имеют решающее значение для улучшения качество данных. Современные инструменты обеспечения качества данных сочетают в себе стандартизация данных, проверка, профилирование и очистка, а также ряд других функций в одном пакете. Автоматизация задач по обеспечению качества данных с помощью этих инструментов упрощает управление качеством данных.

6. Мониторинг и улучшение качества данных

Последним шагом является постоянный мониторинг качества данных с использованием установленных показателей. Регулярный мониторинг выявляет любые проблемы или тенденции и позволяет при необходимости принять корректирующие меры. Включение качества данных в структуру управления данными позволяет организациям гарантировать, что их данные хорошо управляются, точны, надежны и ценны.

Заключение

Управление данными и качество данных тесно связаны между собой, влияя на надежность и удобство использования данных. Несмотря на различия в масштабах и применении, качество данных и управление ими создают единый подход к управлению данными, который позволяет компаниям максимизировать преимущества своих информационных активов. Опираясь на это, Astera предлагает эффективное решение, которое упрощает обмен данными и управление ими в компании через единую платформу.

Asteraплатформа управления данными обеспечивает качество и надежность данных, предоставляя процент работоспособности данных на основе определенных правил качества данных. Он улучшает процесс принятия организационных решений за счет автоматического исправления ошибок, обнаружения неточностей и стандартизации данных. Управление данными способствует организации активов данных, управлению доступом к данным и обеспечению достоверности и понятности данных.

Если вы хотите улучшить процесс принятия решений за счет более легкого доступа к данным, рассмотрите возможность заказать демоверсию сейчас!