Структура качества данных: что это такое и как ее реализовать

Что такое система качества данных?

Структура качества данных — это набор рекомендаций, которые позволяют вам измерять, улучшать и поддерживать качество данных в вашей организации. Цель состоит в том, чтобы гарантировать, что организационные данные соответствуют конкретным стандартам, т. е. они точны, полны, непротиворечивы, актуальны и надежны в любое время — от сбора и хранения до последующего анализа и интерпретации.

Благодаря четко определенной структуре вы можете установить роли, обязанности и механизмы подотчетности для Качество данных и управление. Итак, когда все в вашей организации понимают свою роль в поддержании качества данных, каждый возьмет на себя ответственность за данные, с которыми взаимодействует, и, как следствие, каждый будет иметь одинаковую высококачественную информацию для работы.

Насколько важно знать, что такое система качества данных, так же важно понимать, чем она не является:

• Это не отдельная концепция — платформа интегрируется с методами управления данными, безопасностью и интеграцией, создавая целостную экосистему данных.
• Это не отдельный инструмент или часть программного обеспечения — это комплексная стратегия, сочетающая в себе различные инструменты, процессы и лучшие практики для достижения целей в области качества данных.
• Это не волшебное средство: качество данных — это непрерывный процесс, а структура — это то, что обеспечивает ему структуру.
• Речь идет не только об исправлении ошибок — эта платформа выходит за рамки очистки данных, поскольку она уделяет особое внимание предотвращению проблем с качеством данных на протяжении всего жизненного цикла данных.

Система управления качеством данных является важной основой общей стратегии в области данных, и к ней следует относиться как к таковой для обеспечения эффективности. управление данными.

Зачем вам нужна система качества данных?

Большинство организаций перегружены огромными объемами данных из различных источников, таких как внутренние системы, внешние партнеры и взаимодействия с клиентами. Без четкого понимания качества этих данных они рискуют принимать решения на основе информации, которая может быть ошибочной и неполной, что приведет к неоптимальным результатам и упущенным возможностям.

Подумайте вот о чем: как директор по данным (CDO) вы несете ответственность за развитие культуры управления данными во всей организации, чтобы использовать весь потенциал ее данных. Одним из ключевых действий в этом процессе является закладка основы для предоставления данных, необходимых всем в организации. Однако просто предоставить доступ к этим данным недостаточно — их качество должно быть безупречным. И именно поэтому вам необходимо реализовать структуру для управление качеством данных.

С точки зрения бизнеса, структура является стратегическим активом, который напрямую влияет на успех вашей организации. Хотя своевременная доставка данных имеет решающее значение, именно качество этих данных действительно способствует получению значимой информации и принятию решений. Хорошо зарекомендовавшая себя система управления качеством данных позволяет получать достоверные данные, необходимые для:

• Улучшение диагностики и улучшение результатов лечения пациентов
• Своевременное обнаружение мошенничества и лучшее управление рисками
• Разработка лучших продуктов и улучшение качества обслуживания клиентов
• Эффективное распределение ресурсов и оптимизированное управление цепочкой поставок

Поэтому вместо того, чтобы рассматривать это как краткосрочные расходы, поймите, что создание и внедрение системы качества данных — это инвестиции в устойчивый рост вашей организации.

Каковы компоненты системы качества данных?

Это важные элементы или строительные блоки, которые собираются вместе, чтобы создать систему, которая гарантирует, что ваши данные заслуживают доверия и полезны. Точно так же, как зданию нужен прочный фундамент и поддерживающие конструкции, чтобы стоять высоко, так и система качества данных требует определенных компонентов для эффективного функционирования.

Эти компоненты охватывают различные аспекты управления данными, управления, процессов и технологий для соблюдения стандартов качества данных. Некоторые устанавливают основные правила и ожидания, в то время как другие активно оценивают и улучшают сами данные. Существуют также компоненты, которые обеспечивают постоянное измерение и отслеживание прогресса.

Хотя не существует единого, общепринятого списка компонентов системы качества данных, в большинстве систем присутствуют некоторые общие элементы:

Инструменты и технологии качества данных

Это включает в себя использование инструменты качества данных и технологии для поддержки управления качеством данных. Эти инструменты позволяют автоматизировать некоторые задачи, связанные с улучшением качества данных. Фактические процессы, которые автоматизируются этими инструментами, различаются в зависимости от конкретных потребностей и целей вашей организации. Однако к общим задачам, которые можно автоматизировать, относятся: стандартизация данных, профилирование, очистка и проверка.

Стандарты качества данных

Это рекомендации, определяющие, что представляют собой высококачественные данные в вашей организации. Например, стандарт качества данных может указывать, что информация о клиенте должна включать адреса электронной почты и номера телефонов как часть контактной информации, чтобы считаться полной.

Правила качества данных

Правила качества данных используют детальный подход к поддержанию качества данных. Эти правила проверяют данные, поскольку они определяют конкретные критерии или условия, которым они должны соответствовать, чтобы считаться качественными. Например, если вы собираете данные о клиентах, ваши бизнес-правила могут предусматривать, что все даты должны быть в определенном формате (например, мм/дд/гггг). Любая дата, не соответствующая этому правилу, будет считаться недействительной.

Профилирование данных

Это диагностический инструмент вашей платформы, который может предоставить информацию о состоянии ваших данных. Профилирование данных анализирует и обобщает данные, чтобы узнать о их текущем состоянии, т. е. о их структуре и содержании. В частности, он выявляет такие проблемы, как пропущенные значения и недопустимые форматы. Профилирование данных — один из наиболее эффективных способов гарантировать, что ваши решения основаны на достоверных данных, поскольку оно помогает выявить проблемы с качеством данных. до вы загружаете данные в хранилище данных.

Оценка качества данных

Оценка качества данных — это полная оценка качества ваших данных. Это систематический подход к измерению и анализу качества ваших данных и определению областей для улучшения и, следовательно, эффективный способ подтвердить, соответствуют ли они потребностям организации. Поскольку он обеспечивает комплексное представление о состоянии данных, вы можете использовать его для обоснования решений по управлению данными и усилиям по обеспечению соответствия.

Очистка данных

Данные, которые вы собираете из различных источников, не всегда чисты. На самом деле, это обычное дело, когда он содержит ошибки, дубликаты или пропущенные значения. Очистка данных, или очистка, позволяет вам обнаруживать и устранять эти несоответствия в ваших наборах данных, делая их пригодными для использования.

Мониторинг качества данных

Мониторинг качества данных — это непрерывный процесс измерения и оценки качества ваших данных по различным измерениям. Ваши группы данных должны определить и отслеживать специальный набор ключевых показателей эффективности для мониторинга состояния данных в вашей организации. Это один из наиболее важных компонентов системы качества данных, поскольку он определяет решения, касающиеся улучшения самой системы.

Какие различные системы обеспечения качества данных используются сегодня?

Как уже говорилось ранее, не существует единого решения, подходящего для всех, когда речь идет о системах обеспечения качества данных. Каждая организация имеет уникальные требования, обусловленные:

• Его бизнес-цели
• Источники данных и технологическая инфраструктура
• Отрасль, в которой она работает, и нормативно-правовая база

Вот почему существует ряд различных структур качества данных, которые организации либо внедряют с модификациями, либо используют в качестве эталонов для создания своей собственной структуры. Давайте рассмотрим различные структуры и подходы:

Использование систем управления данными

Поскольку управление данными и качество данных взаимосвязаны и дополняют друг друга, многие организации разрабатывают свои системы качества данных как часть более широких инициатив по управлению данными. Интеграция качества данных в структуры управления данными облегчает согласование процессов управления данными со стратегическими бизнес-целями, поскольку вы принимаете комплексный подход, который учитывает не только качество данных, но также конфиденциальность, безопасность, соответствие требованиям и управление данными.

С другой стороны, внедрение рамок управления данными наряду с инициативами по обеспечению качества данных может быть сложным, поскольку требует реструктуризации и перестройки организационных ролей и отношений отчетности для эффективной координации и сотрудничества. Вам также потребуется создать дополнительные политики, специально ориентированные на стандарты и показатели качества данных. Кроме того, вам необходимо будет учитывать совместимость с дополнительными решениями, такими как инструменты обеспечения качества данных или программное обеспечение для профилирования данных.

Структура оценки качества данных (DQAF)

МВФ ООКД — это структурированный подход к оценке того, насколько хорошо ваши данные соответствуют конкретным потребностям вашей организации. Это поможет вам определить, что означают «данные хорошего качества» в вашем контексте, а затем оценить, насколько близки ваши текущие данные к этому определению. DQAF оказывается полезным в нескольких ситуациях. Например, при запуске проекта по улучшению качества данных он обеспечивает базовое понимание вашего текущего состояния качества данных, что позволяет вам соответствующим образом расставить приоритеты в усилиях по улучшению.

Хотя DQAF определяет четкие ожидания в отношении качества данных, гарантируя, что все понимают, что такое хорошие данные, у него есть немало недостатков. Примечательно, что в нем особое внимание уделяется статистическим данным, которые могут быть не лучшим выбором, если ваши типы данных сильно различаются. Кроме того, в этой структуре не уделяется особого внимания управлению данными.

Модели зрелости качества данных (DQMM)

Модели зрелости качества данных (DQMM) используют другой подход к обеспечению качества данных в организации. DQMM, такие как модель зрелости управления данными (DMM) или интеграция модели зрелости возможностей (CMMI), предоставляют вашей организации структурированную структуру для оценки ее зрелости в управлении качеством данных. Точнее, они предлагают дорожную карту, которой ваша организация может следовать, чтобы понять текущее состояние управления качеством данных, определить области для улучшения и проложить путь к достижению более высоких уровней зрелости.

Важным моментом, который следует иметь в виду, является то, что оценка уровней зрелости в управлении качеством данных предполагает субъективные суждения и интерпретации, что приводит к вариативности оценок. Более того, DQMM включает в себя множество измерений, уровней и критериев оценки зрелости, что может оказаться непосильной задачей для организаций, особенно если у них ограниченный опыт или знания в области управления качеством данных.

Система показателей качества данных (DQS)

Система показателей качества данных (DQS) — это система качества данных, созданная для того, чтобы дать вам полную картину состояния ваших данных с течением времени. Это выходит за рамки простого выявления проблем и углубляется в отслеживание прогресса в достижении целей качества данных. DQS присваивает единую оценку высокого уровня (например, процент или оценку), рассчитываемую путем объединения значений отдельных показателей. Эти значения обычно взвешиваются в зависимости от их относительной важности для вашей организации. Высокий балл указывает на хорошее общее качество данных.

При этом настройка DQS включает в себя выбор метрик, соответствующих вашей организации, присвоение им весов и определение методологии оценки, и все это требует много времени, особенно если ваша организация имеет сложную среду данных. В основном это связано с присущей процессу выбора «наиболее релевантных» показателей и присвоения им весовых коэффициентов субъективностью. Более того, хотя DQS и отслеживает прогресс в достижении целей качества данных, он не предлагает никаких рекомендаций по фактическому улучшению качества данных.

Полное управление качеством данных (TDQM)

TDQM, разработанный в Массачусетском технологическом институте Ричардом Вангом, представляет собой целостную структуру качества данных. Она устанавливает стандарты, политику и процедуры для управления качеством данных на протяжении всего жизненного цикла данных, от сбора до анализа. Наряду с процессами мониторинга, предотвращения и устранения проблем с качеством данных, TDQM также уделяет особое внимание постоянному совершенствованию. В отличие от некоторых платформ с предопределенными измерениями качества данных, TDQM позволяет вам определить собственный набор измерений.

Хотя идея определения нестандартных размеров звучит превосходно, это легче сказать, чем сделать. Определение и выбор наиболее важных измерений требует достижения консенсуса, что зачастую является утомительным процессом: у заинтересованных сторон обычно разные приоритеты. Но это не все; вам также необходимо наладить процессы измерения качества данных и интегрировать инструменты качества данных с существующими рабочими процессами, что гарантирует наличие выделенной команды, обладающей опытом в области управления качеством данных.

Создание и внедрение системы качества данных

Само собой разумеется, что вам необходимо понять потребности вашего бизнеса до мельчайших деталей, прежде чем приступить к созданию и внедрению системы качества данных. Для начала определите элементы данных, определяющие основные бизнес-решения. Это информация о клиентах для маркетинговых кампаний, данные о продуктах для продаж или финансовые отчеты для бухгалтерского учета?

Определите цели и параметры качества данных

Ваши цели по качеству данных должны варьироваться в зависимости от потребностей отдела, чтобы обеспечить соответствие потребностям бизнеса. Определите, что означают «хорошие данные» для вашей организации, используя соответствующие параметры качества данных. При этом определение целей и параметров качества данных может оказаться сложной задачей по нескольким причинам.

Во-первых, «хорошие данные» могут означать разные вещи для разных частей вашей организации. Маркетинговая команда может уделять приоритетное внимание точности контактной информации клиентов, в то время как финансовый отдел может больше заботиться о полноте и своевременности финансовых данных.

Во-вторых, обычно существует компромисс между различными параметрами качества данных. Например, для достижения 100% точности может потребоваться обширный ввод данных вручную, что замедляет процесс (своевременность). В-третьих, внешние источники данных могут иметь проблемы с качеством, находящиеся вне вашего контроля. Простым примером может служить адрес клиентов из приобретенного списка, имеющий более высокий уровень ошибок, чем информация, собранная внутри компании.

Давайте не будем забывать, что цели, которые вы ставите сегодня, необходимо будет обновить, чтобы они отражали будущие приоритеты, поскольку потребности вашего бизнеса и использование данных со временем меняются.

Установите стандарты и показатели качества данных

Прежде чем вы сможете установить стандарты и показатели, вы должны оценить текущее состояние качества данных в вашей организации, чтобы выявить несоответствия, неточности и пробелы в данных в различных системах и отделах. Эти проблемы обычно возникают из-за несопоставимых источников данных, отсутствия стандартизированных процедур ввода данных и недостаточных мер управления данными. Используйте специализированные инструменты для ускорения процесса.

Как только появится ясность в отношении текущего состояния ваших данных, установите стандарты качества и показатели для каждого измерения качества данных. Определите приемлемые пороговые значения качества данных, чтобы обеспечить согласованность и надежность.

Разработать политику и процедуры обеспечения качества данных

Далее, наряду с созданием политик и процедур управления качеством данных, определите четкую ответственность за качество данных. Кто создает стандарты качества данных? Кто их контролирует и обеспечивает? Это также требует установки правил, обеспечивающих соответствие входящих данных вашим стандартам. Это может включать определение форматов данных, допустимых диапазонов значений или обязательных полей.

Используйте инструменты качества данных, такие как инструменты профилирования данных, программное обеспечение для очистки данных и платформы мониторинга качества данных, для автоматизации валидация данных и проверки качества в рамках конвейеров приема и обработки данных. Цель состоит в том, чтобы выявить проблемы на ранней стадии и предотвратить их каскадное распространение.

Мониторинг и контроль качества данных

На основе измерений, которые вы уже определили ранее, установите ключевые показатели эффективности для измерения качества данных. Вы можете реализовать автоматические оповещения для обнаружения проблем с качеством данных в режиме реального времени, чтобы упростить процесс. Чтобы обеспечить непрерывный прогресс, попросите ваш комитет по управлению данными регулярно проверять эти показатели и ключевые показатели эффективности.

На этом система качества данных не заканчивается: регулярный анализ процессов обеспечения качества данных на основе результатов мониторинга и их адаптация к меняющимся потребностям являются важной частью системы.

Советы и лучшие практики

• Четко донесите цели, стандарты и передовые методы обеспечения качества данных в вашей организации.
• Сосредоточьтесь на улучшении качества данных для наборов данных, оказывающих наиболее существенное влияние на бизнес, например, информации о клиентах, данных о продажах или финансовых отчетах.
• Интегрировать инициативы по обеспечению качества данных с более широкими процессами управления данными, такими как Интеграция данных, перенос данныхи управление основными данными, чтобы обеспечить последовательность и согласованность во всей организации.
• Убедитесь, что данные, относящиеся к таким областям, как здравоохранение или финансы, соответствуют отраслевым стандартам и нормативным требованиям.
• Используйте современные инструменты управления данными со встроенными функциями управления данными, такими как Astera, для автоматизации задач профилирования, проверки и очистки данных.
• Проводить регулярные обзоры и аудиты системы качества данных для оценки ее эффективности и определения областей для улучшения.

Приведение все это вместе

Качество данных — это не единовременное решение; это постоянные усилия. Что упрощает его для вашей организации, так это индивидуализированная система обеспечения качества данных, которая напрямую решает ваши уникальные проблемы с качеством данных. Однако, учитывая экспоненциальный рост объема данных и связанные с этим проблемы с качеством данных, вашей организации нужна система качества данных, подкрепленная современной платформа управления данными с расширенными функциями качества данных и управления, такими как Astera Стек данных.

Astera Стек данных — это комплексная платформа управления данными на базе искусственного интеллекта со встроенными в нее мощными возможностями обеспечения качества данных и управления. Его пользовательский интерфейс, полностью не требующий программирования, упрощает профилирование, проверку и очистку данных даже для бизнес-пользователей.

Чтобы начать работу с Astera, подпишитесь на бесплатную демонстрацию or Связаться с одним из наших экспертов по решениям для обработки данных, если вы хотите обсудить свой вариант использования.