7 показателей качества данных для оценки состояния ваших данных

Независимо от размера, все организации в значительной степени полагаются на данные, которые они собирают и которыми управляют. Эти данные варьируются от информации о клиентах до отчетов о продажах, эффективности работы сотрудников и т. д. Однако если эти данные неточны, устаревшие или неполные, они становятся скорее пассивом, чем активом, что делает более важным измерение его состояния. Для этого им необходимо показатели качества данных соответствующие их конкретным потребностям.

Организации используют показатели качества данных, также называемые показателями измерения качества данных, для оценки различных аспектов или измерений качества данных в системе данных и измерения качества данных в соответствии с заранее определенными стандартами и требованиями.

Что такое качество данных?

Качество данных измеряет способность данных соответствовать критериям полноты, точности, достоверности, уникальности, своевременности и пригодности для использования. Данные, соответствующие требованиям, предъявляемым организацией, считаются качественными — они служат своему прямому назначению и помогают принимать обоснованные решения.

Например, высококачественные данные в системе здравоохранения состоят из точных и актуальных записей пациентов, включающих демографические данные пациентов, историю болезни, диагнозы, методы лечения и результаты. Такой подробный набор данных поддерживается обученными аналитиками качества данных, что важно для лучшего принятия решений и ухода за пациентами.

Эти специалисты проводят оценку качества данных, индивидуально оценивая каждый показатель качества данных и оценивая общее состояние данных. Агрегат предоставляет организациям определенный процент для определения точности данных.

Что такое показатели качества данных?

Метрики качества данных — это конкретные индикаторы, используемые для оценки того, насколько хорош или плох набор данных. Другими словами, соответствует ли набор данных поставленной цели. Как часть управление качеством данныхЭти показатели помогают количественно оценить состояние данных с использованием конкретных критериев, которые объективно определены и применяются. Например, вы можете настроить определенные показатели качества данных для измерения процента неполных записей, подсчета количества неправильных записей или определения доли повторяющихся данных.

Почему существует необходимость в показателях измерения качества данных?

Показатели качества данных — это не просто техническая проблема; они напрямую влияют на прибыль бизнеса. Gartner сообщает, что организации теряют в среднем $ 12.9 миллионов ежегодно из-за низкого качества данных. Более того:

•  41% данных складские проекты не увенчались успехом, в первую очередь из-за недостаточного качества данных.
• 67% менеджеров по маркетингу считают, что плохое качество данных отрицательно влияет на удовлетворенность клиентов.
• Из-за низкого качества данных компании могут потерять 8% до 12% своих доходов.

Теперь, чтобы смягчить последствия некачественных данных, должно быть что-то, что количественно оценивает текущее состояние данных, а для этого вам нужны показатели качества данных. Эти метрики оценивают данные по четырем ключевым измерениям:

• Внутренний: Основное внимание уделяется достоверности, объективности и репутации данных.
• Контекстуальный: Подчеркивает актуальность, своевременность и полноту данных.
• Представительский: Основное внимание уделяется форматированию и представлению данных.
• Универсальный доступ: Обеспечивает простоту доступа к данным.

Эти параметры качества данных имеют важное значение для система качества данных и помочь обеспечить полноту и надежность данных. Используя показатели качества данных, вы можете установить целевые цели, которые помогут вашим командам решать часто возникающие проблемы с качеством данных.

7 показателей качества данных, которые нужно отслеживать

Показатели качества данных могут различаться в зависимости от сектора и предполагаемого использования данных. Однако некоторые показатели обычно применяются во многих отраслях из-за их фундаментальной важности для оценки работоспособности данных. Вот некоторые часто используемые примеры показателей качества данных:

1. Коэффициент полноты

Это относится к степени, в которой набор данных содержит все необходимые или ожидаемые элементы данных. Коэффициент полноты измеряет долю полных записей данных по сравнению с общим количеством ожидаемых записей в наборе данных. Это соотношение помогает нам понять, являются ли данные полными и содержат ли всю необходимую информацию для того, чтобы сделать правильные выводы.

Например, база данных клиентов требует информации о клиентах, такой как имя, адрес, адрес электронной почты и номер телефона для каждого клиента. Если база данных содержит одно или несколько пропущенных полей, у нас будет более низкий коэффициент полноты, что указывает на более низкое качество данных. Аналогичным образом, высокий коэффициент полноты указывает на полные записи данных, полезные для анализа.

2. Затраты на хранение данных

Иногда стоимость хранения данных продолжает расти, а объем полезных данных остается прежним. Это происходит из-за избыточности, дублирования и несоответствий в наборах данных и является признаком некачественных данных. Неработоспособные данные также усложняют процессы резервного копирования и восстановления, поскольку в случае потери данных поиск и восстановление точных данных становится затруднительным. И наоборот, если ваши операции с данными остаются постоянными, но вы наблюдаете снижение затрат на хранение данных, скорее всего, ваши данные имеют высокое качество.

3. Соотношение данных и ошибок

Коэффициент ошибок — это мера, позволяющая определить процент неправильных записей в наборе данных по сравнению с общим количеством записей. Коэффициент ошибок помогает выявить проблемные области, указывая процент ошибочных данных.

Чтобы рассчитать коэффициент ошибок, вы делите количество записей с ошибками на общее количество записей в вашем наборе данных. Предположим, у вас есть список из 1000 адресов, и 100 из них содержат ошибки, такие как неправильные почтовые индексы или названия городов с ошибками. Коэффициент ошибок составит 100/1000, что соответствует 0.10 или 10%. Этот результат означает, что 10% ваших адресных данных неверны.

4. Индекс своевременности

Этот показатель качества данных оценивает, насколько быстро данные собираются, обрабатываются и становятся доступными для использования. Для этого он оценивает время, прошедшее между возникновением события и доступностью его данных. Например, если вам нужны определенные данные, готовые каждые 30 минут, и это так, эти данные будут считаться своевременными. Более высокий индекс своевременности указывает на то, что данные легко доступны и актуальны. Аналогичным образом, более низкий индекс своевременности предполагает неэффективность или задержки в доставке или доступности данных.

5. Объемы темных данных

К темным данным относятся данные, которые организация собирает, обрабатывает и хранит, но не использует ни для каких целей. Не все большие объемы данных, которые собирают организации, можно отнести к темным данным. Он становится «темным» прежде всего потому, что активно не используется и не управляется.

Темные данные могут стать проблемой качества данных, потому что;

• Он может содержать устаревшую или неточную информацию, что влияет на общую точность и надежность наборов данных вашей компании.
• Он часто включает незащищенную конфиденциальную информацию, что подвергает риску утечки данных.

Темные данные не обязательно означают плохое качество данных, но могут указывать на области, где качество данных может быть поставлено под угрозу.

6. Оценка согласованности

Еще одним показателем качества данных, который необходимо отслеживать, является согласованность данных, которая означает их единообразие и согласованность в различных источниках, системах и периодах времени. Показатель согласованности можно измерить, установив пороговое значение, которое указывает величину разницы, которая может существовать между двумя наборами данных. Если информация совпадает, говорят, что она непротиворечива. Как правило, прочный Интеграция данных стратегии используются для устранения любых несоответствий в нескольких системах данных.

7. Коэффициент дублирования

Он измеряет долю повторяющихся записей или записей в наборе данных. Он подтверждает, является ли данная информация в наборе данных уникальной и появляется только один раз. Дублирование может присутствовать в наборах данных, содержащих данные о клиентах, но его можно удалить.

Инструменты и алгоритмы дедупликации данных выявляют и удаляют повторяющиеся записи из набора данных. Инструменты сравнивают записи на основе заранее определенных критериев, таких как пороговые значения сходства. Затем они соответственно объединяют или удаляют дубликаты.

Как эффективно использовать показатели качества данных?

Не существует универсального подхода к показателям измерения качества данных; они зависят от целей вашего бизнеса, источника ваших данных и правил, которым вы следуете. Понимание этих факторов является ключом к эффективному использованию показателей качества данных. Вот как вы можете использовать эти показатели с максимальной пользой.

Поймите свои требования к контенту и модель данных

Чтобы эффективно внедрить метрики качества данных, вам необходимо четкое понимание того, как ваши данные должны выглядеть и как они должны себя вести — это ваши «требования к контенту». Помимо требований к контенту, вам нужна «модель данных», по сути, схема того, как ваши данные структурированы и связаны между собой в вашей базе данных или системе данных. Эта модель помогает гарантировать, что ваши показатели данных соответствуют тому, как они организованы.

Определите параметры качества данных

Стратегически определите параметры качества данных, чтобы можно было использовать наиболее актуальные показатели качества данных для мониторинга работоспособности данных. Это позволяет вам использовать целенаправленный подход, который повышает надежность и полезность ваших данных. Например, при анализе финансовых транзакций приоритетность таких показателей качества данных, как точность и последовательность, гарантирует единообразие и правильность данных.

В качестве альтернативы, если вы управляете маркетинговой кампанией, уделяя первоочередное внимание полноте и актуальности данных о клиентах, вы сможете эффективно настроить свои сообщения. По мере уточнения этих ключевых параметров вы увидите явные улучшения ваших показателей, такие как более высокая точность и большая полнота данных, в зависимости от ваших областей деятельности.

Установите четкие цели для показателей качества ваших данных

Установка реалистичных целей по качеству данных может улучшить общую производительность ваших показателей. Например, предположим, что вы хотите, чтобы информация о ваших клиентах была почти всегда полной. Установка целевого диапазона на основе ваших целей и отраслевых стандартов (например, неполные не более 3 % ваших данных) устанавливает четкие ожидания и связывает показатели качества ваших данных с конкретными результатами, такими как улучшение покупательского опыта пользователя. Более того, документирование конкретных вариантов использования может помочь вашим командам осознать важность согласования качества данных с бизнес-целями и продемонстрировать, как эти показатели вписываются в вашу более широкую бизнес-стратегию.

Регулярно отслеживайте показатели качества данных

Внимательно следите за показателями качества данных и обновляйте их по мере необходимости. Продолжая пример установки целевого диапазона или числа, если после мониторинга вы обнаружите, что данные о ваших клиентах показывают более 3% пропущенных значений — что выше установленного вами целевого показателя — вам следует провести дальнейшую оценку, чтобы выявить основные проблемы. Хотя первой реакцией может быть переоценка всего вашего управление данными стратегии, рекомендуется изучить более конкретные и непосредственно актуальные факторы. Такие проблемы, как ошибки при вводе данных или недостатки в методах сбора данных, часто являются виновниками, и их следует решать, прежде чем рассматривать более широкие стратегические изменения.

Заключение

Хотя управление качеством данных может быть сложной задачей, поскольку оно стоит компаниям много времени и денег, его можно улучшить с помощью ключевых показателей качества данных. Эти показатели обеспечивают четкий и количественный способ оценки и повышения точности, согласованности и надежности данных. Интеграция комплексного инструмента, такого как Astera может оказаться особенно эффективным для дальнейшего активизации этих усилий.

Astera улучшает управление данными, предлагая такие функции, как автоматическое преобразование очистки данных, настраиваемые правила качества данных, а также тщательное профилирование и проверку данных, гарантируя, что данные соответствуют стандартам качества и эффективно управляются в масштабе.

Начните с 14-дневная бесплатная пробная версия и испытать, как Astera может изменить управление качеством данных уже сегодня.