Что такое управление качеством данных? Полное руководство

Мы все слышали о данных тома становится слишком большим, чтобы с ним можно было эффективно справиться.

По факту, согласно недавнему отчетуРынок больших данных и аналитики, вероятно, будет расти в среднем на 15% в период с 2023 по 2028 год. К 600 году его стоимость может превысить 2028 миллиардов долларов США. И хотя это правда, это только одна из проблем. Другой связан с отсутствием надежного управления качеством данных. Организации, ориентированные на данные, делают все возможное, чтобы гарантировать, что все их бизнес-решения подкреплены достоверными данными.

Что такое управление качеством данных?

Управление качеством данных – это набор стратегий, методологий и практик, который предоставляет организациям надежные данные, пригодные для принятия решений и другие инициативы в области бизнес-аналитики и аналитики. Это комплексный и непрерывный процесс улучшения и поддержания качества данных в масштабах всей компании. Эффективный DQM необходим для последовательного и точного анализа данных, обеспечивая получение практической информации из вашей информации.

Короче говоря, управление качеством данных — это создание структуры, основанной на стратегиях, которые согласовывают усилия организации по обеспечению качества данных с ее общими целями и задачами.

Вопреки распространенному мнению, управление качеством данных не ограничивается выявлением и исправлением ошибок в наборах данных. Поэтому не менее важно знать, чем не является управление качеством данных:

• Речь идет не только об исправлении данных — это всего лишь часть управления качеством данных.
• Управление качеством данных — это не единовременное решение, а непрерывный процесс, во многом похожий на Интеграция данных is
• Это не игра одного отдела — это ответственность каждого отдела, который работает с данными.
• Это не ограничивается технологиями и инструментами: люди и процессы являются ключевыми элементами система управления качеством данных
• Управление качеством данных никогда не является универсальным подходом — оно должно быть адаптировано для достижения бизнес-целей.

Почему управление качеством данных важно для бизнеса?

Это все равно, что ответить, почему для строительства небоскреба важен прочный фундамент. Точно так же, как стабильность и долговечность небоскреба зависят от качества материала, используемого для строительства и укрепления его основания, успех организации зависит от качества данных, используемых для принятия стратегических решений.

Электронная книга: Руководство по управлению качеством данных

Скачать электронную книгу

Таким образом, можно с уверенностью заключить, что эффективность решений зависит от надежности и точности данных, на которых они основаны. И когда предприятия в значительной степени полагаются на данные для формулирования своих стратегий, распределения ресурсов, понимания своей целевой аудитории или даже внедрения инноваций, они должны гарантировать, что используют только достоверные данные. Именно в этом управление качеством данных помогает организациям: оно гарантирует, что все их инициативы, основанные на данных, подкреплены высококачественными данными.

Некоторые другие причины, почему управление качеством данных важно, включают в себя:

• Управление качеством данных и руководство помогают организациям соблюдать отраслевые и нормативные требования.
• Если все сделано правильно, это снижает затраты, связанные с ошибками и несоответствиями в данных, а также потенциальную потерю дохода, которая может возникнуть в результате.
• Эффективное управление качеством данных означает, что команды тратят меньше времени на улучшение Качество данных и больше времени на инновации.

Схема эффективного управления качеством данных

Эффективность и устойчивость являются ключевыми факторами, когда речь идет о реализации комплексной стратегии управления качеством данных. В качестве первого шага необходимо оценить текущее состояние организации и ее потребности в качестве данных. Это включает в себя выявление проблем с качеством данных и их влияния на принятие решений и общую операционную эффективность. Как только появляется ясность в отношении текущего положения дел, организация обычно предпринимает следующий путь:

Установите четкие цели

Эти цели служат стратегическими ориентирами, которые согласовывают усилия организации с ее более широкими бизнес-целями. Цели должны быть конкретными и измеримыми, чтобы гарантировать целенаправленность всех усилий по обеспечению качества данных, например, снижение неточностей данных на определенный процент.

Создайте компетентную команду

Когда цели определены, следующим шагом по внедрению управления качеством данных является создание межфункциональной команды ИТ-специалистов, распорядителей данных и других экспертов в предметной области. Эта группа специалистов описывает процессы, которые позволят организации своевременно достичь своих целей. Он также сотрудничает и определяет организационные стандарты и рекомендации по качеству данных, которые определяют, как команды должны обращаться с данными внутри организации, чтобы гарантировать надежность данных и точность. 

Определите ключевые показатели 

Команда управления качеством данных также определит ключевые показатели для измерения прогресса. Показатели качества данных не только дают представление о текущем состоянии качества данных, но также служат компасом для достижения заранее определенных целей. Таким образом, команда может определить области, требующие внимания, и быстро внести обоснованные корректировки в свою стратегию. 

Используйте инструменты качества данных 

Инвестиции в современное инструменты качества данных упростит и автоматизирует множество аспектов управления качеством данных. Например, эти инструменты позволяют пользователям легко обрабатывать большие наборы данных вместо ручной очистки и проверки наборов данных. Инструменты качества данных также предлагают централизованную платформу для мониторинга показателей качества данных и отслеживания прогресса, расширяя возможности организации активно управлять качеством данных. Вот почему эти инструменты являются неотъемлемой частью общей стратегии управления качеством данных. 

Содействие развитию культуры качества данных

Чтобы гарантировать, что управление качеством данных не будет ограничиваться одним отделом, организация должна решить, как она планирует развивать культуру качества данных по всем направлениям. Оно должно включать учебные программы, семинары и коммуникационные инициативы как часть общей стратегии управления качеством данных. Признание и вознаграждение отдельных лиц и команд за их вклад в качество данных также может сыграть решающую роль в развитии культуры, которая ценит точные данные как стратегический актив. 

Узнайте, как старший архитектор данных сделали точные данные доступными для отделов по всей организации с Astera.

Основные компоненты стратегического управления качеством данных 

Целью стратегического управления качеством данных должно быть достижение баланса между согласованностью и гибкостью данных, при этом допуская приемлемые вариации, которые обычно существуют в реальных данных. Рекомендации по обеспечению качества данных определяют форматы, использование стандартизированных кодов и соглашения об именах для различных полей данных. Они также могут указывать диапазон допустимых отклонений в данных. Например, адреса довольно часто имеют несколько вариантов, например «Улица» и «Св.». или «Дорога» и «Дорога» и так далее.

Существует несколько основных компонентов, которые работают вместе, чтобы обеспечить точность данных. К ним относятся: 

• Профилирование данных: Профилирование данных Речь идет о тщательном понимании бизнес-данных путем анализа их структуры, содержания и взаимосвязей. Это систематический процесс, который позволяет организациям получить целостное представление о состоянии своих данных путем выявления существующих в них аномалий и несоответствий. Несоответствия обычно включают пропущенные значения, повторяющиеся записи, неточности в форматировании, выбросы и т. д. Заблаговременное выявление этих проблем с качеством данных имеет большое значение для предотвращения дорогостоящих ошибок и потенциальной потери дохода из-за решений, основанных на неточных данных. 
• Очистка данных: Очистка данных В управлении качеством данных – это ряд процедур, направленных на улучшение общего качества данных путем выявления и устранения в них ошибок и неточностей. В то время как профилирование данных предоставляет только информацию о состоянии данных, не изменяя их фактически, очистка данных включает в себя удаление повторяющихся записей, устранение пропущенных значений и исправление неточных точек данных.  
• Обогащение данных: В рамках управления качеством данных обогащение данных еще больше улучшает понимание организацией своих данных, предоставляя дополнительный контекст. Он предполагает добавление соответствующей дополнительной информации из надежных внешних источников, что увеличивает общую ценность набора данных. Добавление дополнительных данных также повышает их полноту. Например, добавление демографической информации к записям клиентов может быть способом дополнить набор данных и обеспечить целостное представление данных о клиентах. 
• Проверка достоверности данных: Команда управления качеством данных определяет конкретные правила и стандарты, которым должны соответствовать данные, прежде чем их можно будет считать действительными. Например, если собирать данные о возрасте, валидация данных Правило может предусматривать, что возраст должен находиться в диапазоне от 0 до 200. Аналогично, правило проверки может требовать определенного количества цифр или определенного шаблона для действительных телефонных номеров. Таким образом, предприятия могут гарантировать, что их данные соответствуют определенным стандартам качества, прежде чем использовать их для бизнес-аналитики и аналитики. 
• Мониторинг и отчетность: Одной лишь настройки процессов для поддержания качества данных никогда не бывает достаточно. Устойчивый подход требует постоянного мониторинга и отчетности, что требует установления ключевых показателей эффективности и конкретных показателей. Эти метрики могут включать в себя степень точности данных, процент полноты данных или количество пропущенных полей. Таким образом, предприятия могут выявлять и активно решать возникающие проблемы, прежде чем они превратятся в более серьезную проблему.

Освойте управление качеством данных с помощью Astera

Скачать пробную версию

Управление качеством данных и управление данными 

Говоря об управлении качеством данных, есть еще один компонент. управление данными что гарантирует безопасность и точность данных—управления данными. 

Хотя эти концепции тесно связаны, особенно когда речь идет о качестве данных, они служат разным целям. Управление данными — это набор политик, стандартов и процессов для управления и контроля данных во всей организации. Оно включает в себя стратегические и организационные аспекты управления данными, а это означает, что улучшение качества данных не является основным направлением деятельности. Основное внимание уделяется эффективному и результативному управлению данными для достижения организационных целей. Однако эффективное управление данными само по себе требует точных и надежных данных, и именно здесь на помощь приходит управление качеством данных. 

По сравнению с управлением данными, управление качеством данных явно фокусируется на реализации процессов, которые непосредственно улучшают и поддерживают качество данных организации. Он включает в себя несколько действий, таких как профилирование и очистка данных, среди прочего, которые помогают сохранить качество данных. Например, управление данными определяет, что данные здравоохранения должны быть точными для поддержки принятия решений, а управление качеством данных будет реализовывать эту политику с использованием инструментов качества данных и других процессов. 

Достаточно сказать, что обе эти концепции важны и дополняют друг друга при построении эффективной структуры управления данными. Независимо от того, насколько четко определены политики управления данными, они будут хорошо выглядеть на бумаге только в том случае, если отсутствует управление качеством данных. Точно так же все, что нужно, чтобы подорвать усилия, прилагаемые в области управления качеством данных, — это непоследовательная политика, вытекающая из плохого управления данными. 

Управление качеством данных — это непрерывный процесс 

В отличие от некоторых процессов, которые представляют собой одноразовые усилия, например, перенос данныхУправление качеством данных — это непрерывный процесс, который должен адаптироваться к изменениям в организации, ее данных и технологическом ландшафте. И это правильно, учитывая быстрое развитие технологий и постоянно растущую зависимость от данных. 

Изменение бизнес-требований

Организации развиваются с течением времени. Их требования продолжают меняться: от внедрения новых продуктов и услуг до внедрения более экономичных и усовершенствованных процессов. И в этом динамичном бизнес-ландшафте организационные данные не могут оставаться статичными. Такие действия, как выход на новые рынки, а также слияния и поглощения, приводят к изменениям в форматах данных и моделях их использования, что, как следствие, может повлиять на управление качеством данных. 

Технологические преимущества 

В современном мире, основанном на технологиях, всегда появляются новые инструменты и технологии, призванные изменить способы сбора, хранения и потребления данных. Внедрение этих инструментов и технологий означает влияние на данные и их качество. Поэтому для лиц, ответственных за управление качеством данных, крайне важно обеспечить защиту целостность данных поскольку эти технологии интегрированы в бизнес-процессы. Это повлечет за собой адаптацию стратегий управления качеством данных и внедрение культуры непрерывного обучения, чтобы оставаться в курсе этих достижений. 

Обновления устаревшей системы

Модернизация устаревших систем обычно включает в себя перенос большого количества данных из устаревших локальных систем в облако. Хотя кажется, что это разовый процесс, такое перемещение данных потребует преобразования и проверки значительных объемов данных, чтобы они соответствовали требованиям нового места назначения. Кроме того, он также включает мониторинг потоков данных для выявления и устранения несоответствий по мере их возникновения. 

Чтобы добиться всего этого и гарантировать, что в новый облачный репозиторий попадут только достоверные данные, организации потребуется надежное управление качеством данных на каждом этапе процесса. 

Объем данных 

И затем мы имеем дело с бесконечным увеличением объема данных. Учитывая большие данные и Интернет вещей, может быть трудно представить масштаб и скорость, с которой перемещаются данные. Фактически, отсутствие системы управления качеством данных даже на долю секунды сделает данные бесполезными, будь то для принятия решений или других инициатив в области бизнес-аналитики и аналитики. 

Лучшие практики управления качеством данных 

Когда дело доходит до управления данными и, в частности, управления качеством данных, существует набор установленных руководств и передовых практик, которые представляют собой кульминацию опыта, исследований и отраслевых знаний, жизненно важных для достижения оптимальных стандартов качества данных. Хотя список может быть длинным, вот некоторые передовые методы управления качеством данных: 

• Межфункциональное сотрудничество: Управление качеством данных без взаимодействия внутри компании — это то же самое, что корабль, плавающий в коварных водах с экипажем без координации. Управление качеством данных не является исключительной ответственностью одного отдела; это коллективное усилие. Проще говоря, проблемы, связанные с данными, останутся незамеченными без совместной работы различных отделов. Напротив, эти проблемы можно выявить и решить на раннем этапе, если ключевые заинтересованные стороны будут сотрудничать и работать вместе. 
• Владение данными: Одним из способов формирования культуры владения данными является распределение ответственности за конкретные наборы данных. Команда, назначенная хранителем данных, будет чувствовать себя уполномоченной и мотивированной обеспечивать точность данных на протяжении всего их жизненного цикла. Кроме того, владельцы данных могут сотрудничать с другими заинтересованными сторонами для обеспечения соблюдения политик управления качеством данных, повышения ответственности и прозрачности во всей организации. 
• Документация данных: Ведение полной документации об источниках данных, преобразованиях и правилах качества имеет основополагающее значение для управления качеством данных. Эта документация позволяет организациям установить четкую линию происхождения, которая отслеживает происхождение данных, помогая им понять путь данных от их создания до текущего состояния. Это также позволяет им получить представление о том, как были изменены или обработаны необработанные данные. 
• Обучение пользователей данных: Обеспечение регулярного обучения сотрудников важности управления качеством данных и их роли в обеспечении точности данных должно быть одним из главных приоритетов. Пользователи, которые хорошо знают и понимают рекомендации по обеспечению качества данных, смогут собирать, обрабатывать и анализировать данные, применяя лучшие практики. Мало того, когда сотрудники разных отделов осознают влияние своих действий, связанных с данными, на других, они с большей вероятностью будут общаться и сотрудничать для поддержания точности данных. 
• Итеративное улучшение: Осознание того, что управление качеством данных представляет собой итеративный процесс улучшения, означает признание того, что это не просто разовая попытка, а постоянный путь. Организации, которые продолжают совершенствовать свои усилия по управлению качеством данных в соответствии с бизнес-требованиями, сохраняют способность адаптироваться к меняющимся проблемам с данными. Приверженность постоянному совершенствованию гарантирует, что стратегии управления качеством данных будут соответствовать меняющейся ситуации по мере расширения источников данных и появления новых технологий.

Подкрепите свои бизнес-решения достоверными данными

Смотрите в действии

Упростите управление качеством данных с помощью Astera 

Astera является сквозным решение для управления данными основан на автоматизации и искусственном интеллекте (ИИ). Astera предлагает встроенные функции, которые упрощают управление качеством данных для всех типов пользователей, независимо от их технических знаний или опыта. От профилирования данных до проверки данных и установки правил качества данных — все выполняется с помощью перетаскивания и щелчка мышью. 

Управление качеством данных – состояние данных отображается в Asteraпользовательский интерфейс

Но это не все. Astera также имеет функцию проверки здоровья в режиме реального времени. Это интерактивные визуальные элементы, которые предоставляют профиль всего набора данных, а также отдельных столбцов, поэтому пользователи могут напрямую выявлять проблемы с качеством данных, такие как количество пропущенных полей, повторяющиеся записи и т. д. 

Готовы сделать первый шаг к достоверным данным? Свяжитесь с нами или свяжитесь с одним из наших экспертов по решениям для обработки данных по адресу +188877ASTERA.

Возьмите под контроль качество и согласованность данных