Что такое качество данных и почему это важно?

Что такое качество данных?

Качество данных — это мера состояния данных по нескольким измерениям, таким как точность, полнота, согласованность, надежность и т. д. Оно служит основой, на которой ваша группа по работе с данными может построить надежную информационную инфраструктуру для всех ваших процессов и инициатив, основанных на данных. будь то анализ данных, извлечение значимой информации или разработка успешных бизнес-стратегий. Короче говоря, качество ваших данных напрямую влияет на эффективность ваших решений.

Важно отметить, что качество данных — это не просто установка флажка — это постоянное обязательство сохранять точность и надежность ваших данных. Другими словами, высококачественные данные являются результатом эффективного управление качеством данных, постоянные усилия по обеспечению того, чтобы все ваши усилия по бизнес-аналитике и аналитике основывались только на точных данных. Он включает в себя внедрение надежных процессов, проверку точности и поддержание последовательности с течением времени, что приводит к единый источник истины (SSOT).

Почему важно качество данных?

Теперь давайте поговорим о важности качества данных. Что делает все это таким важным? Проще говоря, Чем здоровее данные, тем лучше результат.

Состояние ваших данных напрямую влияет на эффективность нескольких важнейших инфраструктур, которые расширяют возможности вашей организации. Обеспечение точности ваших данных позволяет вам активно совершенствовать те самые инструменты, которые вы используете для управления ими и их анализа. Ваша система управления данными, скорее всего, не сможет должным образом обеспечить контроль доступа или обеспечить полное соответствие, если ваши данные полны ошибок и несоответствий. То же самое относится и к безопасности данных. Грязные данные с ошибками и недостающей информацией усложняют вашим группам данных выявление подозрительной активности или изолирование угроз.

Качество данных также влияет на надежность и удобство использования вашего каталог данных-высококачественные данные позволяют создать полезный каталог, а хорошо поддерживаемый каталог данных способствует эффективным методам управления качеством данных.

Алгоритмы машинного обучения (МО) и модели искусственного интеллекта (ИИ) в значительной степени полагаются на данные для обучения и прогнозирования. Высококачественные данные с четким происхождением (откуда они пришли) позволяют легче проследить обоснование модели и убедиться, что ее решения соответствуют вашим ожиданиям.

Регулирование данных распространено во многих отраслях, и поддержание высокого качества данных имеет важное значение для обеспечения соблюдения этих законодательных и нормативных требований. Несоблюдение этих стандартов может иметь серьезные последствия, приводящие к юридическим последствиям и потенциально наносящие ущерб репутации вашей организации.

Преимущества обеспечения качества данных

Информированное принятие решений: Высококачественные данные улучшают процесс принятия решений. Когда ваши данные точны и надежны, вы можете доверять полученной на их основе информации, что приводит к принятию более обоснованных и стратегических решений.

Операционная эффективность: Качественные данные позволяют избежать дорогостоящих ошибок. Это инвестиции в оптимизацию вашей деятельности, улучшение финансовых показателей и прочную основу для укрепления доверия клиентов. Например, точные и полные данные о запасах дают вам целостную картину ваших запасов, предотвращая дефицит и обеспечивая бесперебойное выполнение заказов.

Инновации и конкурентные преимущества: Высококачественные данные позволяют организациям выявлять новые возможности, адаптироваться к меняющейся динамике рынка и быстрее внедрять инновации. Следовательно, это помогает им оставаться на шаг впереди и сохранять конкурентное преимущество.

Доверие и удовлетворенность клиентов: Если ваши данные заслуживают доверия, это вселяет уверенность в ваш бренд, поскольку клиенты полагаются на точную информацию. Неточные данные подрывают доверие и удовлетворенность клиентов, что потенциально может привести к неудовлетворенности клиентов и потере бизнеса.

Эффективное распределение ресурсов: Будь то бюджетирование, планирование рабочей силы или управление проектами, точные данные гарантируют оптимальное использование ресурсов, предотвращая при этом потери и максимизируя эффективность.

Управление данными и качество данных

Когда дело доходит до управления вашими данными, следует учитывать два важнейших аспекта: управление данными и качество данных. Обе эти концепции подчеркивают тот факт, что данные — это не просто хаотичный беспорядок, а хорошо организованный и надежный актив вашей организации.

Подумайте о управления данными как свод правил для управление данными. Он устанавливает основные правила, которые определяют, кто и к каким данным будет иметь доступ, обеспечивая ответственное и безопасное обращение с ними в вашей организации. Помимо документирования политики в отношении данных, это включает в себя реализацию программ управления данными и создание механизмов для решения проблем, связанных с данными. Управление данными распространяется на весь жизненный цикл данных — от создания до удаления.

С другой стороны, качество данных зависит от того, насколько хороши или здоровы ваши данные. Является ли оно точным, последовательным и актуальным или это огромная куча беспорядка? Высококачественные данные означают, что вы можете доверять им при принятии обоснованных решений. Однако для поддержания высочайшего качества данных вам нужны процессы, которые устраняют ошибки, проверяют информацию и поддерживают все в отличной форме.

Целостность данных и качество данных

Говоря о поддержании качества данных, у нас есть тесно связанная концепция, называемая целостность данных, который сохраняет данные на протяжении всего жизненного цикла. Обе эти концепции дополняют друг друга, поскольку они необходимы для принятия обоснованных решений и достижения желаемых результатов. Достаточно сказать, что высокое качество данных достигается в результате обеспечения их целостности.

Вот различия между целостностью данных и качеством данных:

• В то время как качество данных ориентировано на общее состояние ваших данных, т. е. насколько они хороши и пригодны для использования, целостность данных — это то, что сохраняет их неизменными и согласованными в любое время.
• Целью качества данных является повышение точности, полноты и надежности данных для процессов анализа и принятия решений. С другой стороны, цель целостности данных — предотвратить несанкционированные изменения или искажения, чтобы гарантировать, что данные, на которые вы полагаетесь, заслуживают доверия и отражают реальный сценарий.
• Плохое качество данных может привести к неточностям, несогласованности и неполноте набора данных, что приводит к неправильному анализу и ошибочному принятию решений. Проблемы с целостностью данных в основном возникают из-за сбоев системы или нарушений безопасности и могут привести к потере данных, несанкционированному доступу к конфиденциальной информации и нанесению ущерба репутации.
• Вы можете решить проблемы с качеством данных с помощью профилирование данных, очистка, правила проверки и регулярный аудит данных. Однако для обеспечения целостности данных необходимо пойти еще дальше и внедрить методы защиты данных, такие как контроль доступа, шифрование, контрольные суммы, хеширование и системы контроля версий.

Необходимость в системе качества данных

A система качества данных по сути, это структурированный подход к управлению качеством ваших данных. Он включает в себя набор процессов, правил, стандартов и инструментов, гарантирующих точность и надежность ваших данных. Система качества данных обычно включает следующие ключевые компоненты:

Профилирование данных

Начните с изучения ваших данных. Профилирование данных позволяет анализировать содержимое, структуру и взаимосвязи в наборах данных и выявлять несоответствия и выбросы.

Стандартизация данных

Установите четкие стандарты форматирования и представления данных. Стандартизация данных обеспечивает согласованность наборов данных, упрощая анализ и сравнение информации.

Очистка данных

Очистка данных включает в себя обнаружение и исправление ошибок в ваших наборах данных, таких как пропущенные значения, дубликаты или неточности.

Мониторинг данных

Следите за здоровьем своих данных. Внедряйте процессы мониторинга для отслеживания изменений в режиме реального времени и поддержания качества данных.

Управление данными

Обеспечьте подотчетность и хорошо организованный подход к поддержанию работоспособности данных, установив четкие роли и обязанности. Определите, кто и за что отвечает за качество данных.

Как измерить качество данных

Точно так же, как мы отслеживаем наше физическое здоровье с помощью регулярных осмотров, контроль за здоровьем ваших данных с помощью показателей качества имеет решающее значение. Это единственный способ убедиться, что ваши информационные активы соответствуют поставленной цели и позволяют получить точную информацию. Но как мы можем измерить качество данных?

Измерение качества данных — это не универсальный подход, а скорее индивидуальное исследование ваших активов данных и их предполагаемого использования. Кроме того, ваша организация должна четко определить, что означают «хорошие» или «здоровые» данные для ее конкретных потребностей.

При этом измерение качества данных обычно включает в себя оценку состояния данных по ряду параметров.

Параметры качества данных

Параметры качества данных служат ориентирами для проверки работоспособности и пригодности ваших данных, а также того, насколько хорошо они соответствуют вашим требованиям.

 

 

Хотя не существует общепризнанного набора, некоторые из наиболее часто используемых показателей качества данных включают в себя:

Точность: Точность показывает, насколько точно ваши данные отражают реальный мир, который они представляют. Вы уверены, что записанный возраст клиента действительно соответствует его возрасту, или это может быть опечатка?

Полнота: Полнота определяет, отсутствует ли в ваших данных какая-либо важная информация. Есть ли пустые поля в записи о клиенте или пропущенные значения в финансовом отчете?

Консистенция: Согласованность означает, что ваши данные соответствуют заранее определенным правилам и форматам на разных платформах и системах. Все ли форматы дат согласованы? Используются ли единицы измерения единообразно?

Своевременность: Своевременность означает свежесть и актуальность ваших данных. Обновляются ли ваши данные о запасах с учетом текущего уровня запасов или они отстают? Вы анализируете последние данные о продажах или устаревшую статистику?

Уникальность: Уникальность проверяет, что все записи в вашем наборе данных различны и не содержат дубликатов. Есть ли несколько записей для одного и того же клиента с разными адресами электронной почты?

Срок действия: Валидность проверяет, попадают ли значения данных в допустимые диапазоны и соответствуют ли они определенным ограничениям. Правильно ли отформатированы номера телефонов? Остаются ли цены на продукцию в реалистичных пределах?

Некоторые системы качества данных также включают релевантность, целостность, степень детализации и доступность в качестве соответствующих параметров качества данных.

Метрики качества данных

После того как вы определили параметры, по которым хотите измерить качество ваших данных, пришло время перевести их в конкретные измеримые показатели. Визуализация этих показателей на информационных панелях позволяет отслеживать качество данных с течением времени и определять приоритетные области для улучшения.

Давайте посмотрим на некоторые показатели для различных параметров качества данных:

Показатели точности: Чтобы измерить, насколько точны наборы данных. Примеры могут включать:

• Частота ошибок: процент неверных точек данных.
• Коэффициент соответствия: процент точек данных, которые соответствуют известному источнику истины.
• Средняя абсолютная ошибка: средняя разница между точками данных и их истинными значениями.

Показатели полноты: Чтобы измерить долю отсутствующих данных в наборе данных. Примеры обычно включают в себя:

• Процент отсутствующих значений: процент полей с пропущенными значениями.
• Коэффициент завершения: процент записей со всеми заполненными обязательными полями.
• Коэффициент количества записей: соотношение полных записей к общему количеству записей.

Показатели согласованности: Чтобы измерить, соответствуют ли данные заранее определенным правилам и форматам. Вот некоторые примеры:

• Уровень стандартизации: процент точек данных, соответствующих определенному формату.
• Доля выбросов: процент точек данных, которые значительно отклоняются от нормы.
• Коэффициент дублирования записей: процент записей, которые являются идентичными копиями других.

Показатели своевременности: Для измерения свежести и актуальности ваших данных. Примеры включают в себя:

• Возраст данных: среднее время, прошедшее с момента сбора или обновления данных.
• Задержка: время, необходимое для доступности данных после их создания.
• Курс валюты: процент точек данных, отражающих самую свежую информацию.

Метрики уникальности: Чтобы гарантировать, что все записи различны, и избежать дублирования. Примеры включают в себя:

• Доля уникальных записей: процент записей с уникальными идентификаторами.
• Коэффициент дедупликации: процент обнаруженных и удаленных повторяющихся записей.

Проблемы с качеством данных

Проблемы с качеством данных могут нанести ущерб вашему анализу, особенно если их не контролировать в течение длительного времени. Хотя эти проблемы могут возникнуть по множеству причин, включая неточный ввод данных или несовместимые форматы данных, в основном их причиной является отсутствие управления данными и надлежащей системы качества данных.

Вот некоторые из наиболее распространенных проблем с качеством данных:

Неточные данные

Проблемы, связанные с точностью, обычно возникают из-за опечаток, орфографических ошибок или устаревшей информации. Иногда дефектный процесс сбора данных приводит к получению неточных данных. Более того, если ваши данные отдают предпочтение определенной группе или исключают другие, это может привести к искажению результатов.

Неполные данные

Такие факторы, как проблемы системной интеграции и ошибки ввода данных, часто приводят к пропущенным записям и пустым полям. Иногда пользователи пропускают определенные поля или не предоставляют полную информацию, особенно в формах или опросах, что также приводит к неполным данным. Анализ неполных данных приводит к ухудшению понимания и сомнительным решениям.

Устаревшие данные

Устаревшие данные представляют собой серьезную проблему качества данных, поскольку они ставят под угрозу надежность и достоверность данных. По мере старения данных они становятся менее отражающими нынешние обстоятельства, что потенциально может привести к ошибочному анализу и принятию решений. А в динамичных средах, где условия быстро меняются, использование устаревших данных может привести к стратегическим ошибкам и упущенным возможностям. Последствия выходят за рамки простых информационных несоответствий; они включают в себя операционную неэффективность и снижение точности прогнозирования.

Дубликаты данных

Эта проблема часто возникает из-за сбоев системы или при интеграции данных из нескольких источников. Ошибки при вводе данных также способствуют дублированию данных. Последствия многогранны: от искаженного анализа до операционной неэффективности. В частности, это может привести к переоценке или недооценке определенных показателей, что влияет на точность статистического анализа и бизнес-понимания. Что касается использования ресурсов, дублирование не только загромождает базы данных, но и занимает ценное пространство для хранения.

Несогласованные данные

Несогласованность данных обычно возникает из-за различий в форматах, единицах измерения или соглашениях об именах записей. Коренные причины часто включают в себя разнообразие источников данных, изменения в методах сбора данных или развитие бизнес-процессов. Последствия противоречивых данных являются существенными, что приводит к трудностям в Интеграция данных и поставить под угрозу надежность анализов. Лица, принимающие решения, могут столкнуться с проблемами при сравнении и объединении информации, что препятствует получению связной информации.

Помимо этих проблем, иногда слишком большой объем данных может также привести к проблемам с качеством данных — фактически, это может быть палкой о двух концах. Это явление, часто называемое перегрузка данныхпроисходит, когда необходимо обработать огромный объем информации. Это может истощить ресурсы, замедлить анализ и увеличить вероятность ошибок.

Как улучшить качество данных

Выявление проблем с качеством данных — это половина работы: ваша команда по работе с данными должна хорошо разбираться в том, как эффективно решать эти проблемы.

Улучшение и поддержание работоспособности ваших наборов данных обычно начинается с установления четких стандартов качества данных и протоколов для управления процессом исправления. После того, как вы это сделаете, вот несколько шагов, которые вы можете предпринять для улучшения качества данных:

Внедрение проверок качества данных

Проверки качества данных служат упреждающей мерой для поддержания работоспособности ваших наборов данных и поддержки эффективных процессов принятия решений в вашей организации. В частности, это систематические процессы, которые вы можете внедрить для оценки и обеспечения точности, полноты, последовательности и надежности ваших данных. Они включают в себя ряд оценок, в том числе:

• Проверки формата
• Проверка диапазона
• Проверки полноты
• Дубликаты чеков
• Проверки согласованности

Проводить регулярные проверки данных

Периодический просмотр наборов данных через запланированные промежутки времени позволит вам выявлять и исправлять ошибки, несоответствия и устаревшую информацию. Когда ваша команда выявляет и устраняет проблемы с качеством данных на ранних этапах жизненного цикла данных, они могут предотвратить распространение неточностей в процессы анализа и принятия решений.

Назначьте управляющих данными и наделите их полномочиями

Одним из стратегических шагов, которые вы можете предпринять для поддержания работоспособности данных, является назначение распорядителей данных, которые возьмут на себя ответственность за контроль над конкретными наборами данных и оперативное решение проблем. Они играют решающую роль в поддержании целостности данных, обеспечении соблюдения стандартов и служат контактным лицом по всем вопросам, связанным с данными. Предоставление распорядителям данных полномочий и ресурсов для принятия решений относительно качества данных позволяет использовать более активный и эффективный подход к управлению и улучшению качества ваших данных.

Устраните разрозненность данных

Разрозненные хранилища данных, где информация может быть изолирована внутри конкретных отделов или систем вашей организации, часто приводит к несоответствиям и неточностям. Интегрируя данные из разных источников и устраняя разрозненность, вы создаете более связный и надежный набор данных. Эта интеграция облегчает перекрестные ссылки и проверки согласованности, что в конечном итоге способствует более точному и всестороннему пониманию ваших данных.

Используйте инструменты качества данных

В дополнение к шагам, описанным выше, вы можете использовать программные решения, чтобы гарантировать, что в ваши данные будут заполнять только достоверные данные. хранилища данных. Эти программные решения, также называемые инструменты качества данных, предназначены для автоматической оценки, улучшения и управления качеством организационных данных.

Двумя наиболее распространенными категориями инструментов качества данных являются автономные решения, которые направлены только на улучшение качества наборов данных, и интегрированные решения, которые плавно включают функции качества данных в более широкие инструменты интеграции данных, Такие, как Astera. Выбор между автономными и интегрированными решениями будет зависеть от конкретных потребностей и приоритетов вашей организации в управлении и повышении качества данных.

Рекомендации по обеспечению качества данных

Поддержание качества данных — это непрерывный процесс, требующий системного подхода. Это предполагает постоянный мониторинг и совершенствование методов работы с данными для обеспечения целостности и надежности данных. Вот некоторые передовые методы обеспечения качества данных, которые вы можете включить в свои система управления качеством данных для более эффективной и надежной экосистемы данных: 

Стандартизировать форматы данных

Согласованные форматы данных жизненно важны для предотвращения ошибок и улучшения совместимости. Когда данные имеют единую структуру, это сводит к минимуму риск неправильной интерпретации во время анализа. Чтобы реализовать это, установите стандартизированный формат для различных элементов данных, включая форматы дат, числовые представления и текстовые соглашения. Таким образом, вы сможете создать основу для точных и надежных данных.

Внедрить правила проверки данных

Реализация надежных валидация данных Правила служат защитой на переднем крае от неточных данных. Эти правила действуют как автоматические проверки, которые оценивают входящие данные на точность, полноту и соответствие заранее определенным стандартам. Определив и последовательно применяя эти правила, вы гарантируете, что в целевую систему назначения поступят только высококачественные данные.

Установите политику управления данными

Создавая четкие рекомендации по использованию и доступу к данным, вы обеспечиваете структуру, которая снижает риск несанкционированного изменения наборов данных. Регулярные проверки и строгое соблюдение этих политик необходимы для поддержания безопасной экосистемы данных. Таким образом, вы гарантируете, что данные всегда будут доступны и использованы в соответствии с установленными протоколами.

Приоритизация актуальности данных

Приоритизация актуальности данных — это стратегический подход к поддержанию целенаправленного и эффективного набора данных. Регулярная оценка важности каждого элемента данных по отношению к текущим бизнес-целям имеет решающее значение. Выявление и удаление устаревших или избыточных данных позволяет оптимизировать набор данных и сделать его более эффективным для анализа и процессов принятия решений.

Обеспечьте отслеживание происхождения данных

Внедрение инструментов и процессов для отслеживания происхождения и преобразования данных на протяжении всего его жизненного цикла имеет важное значение. Документируя метаданные, преобразования и зависимости, вы создаете комплексную карту происхождения данных. Эта карта становится ценным ресурсом для устранения неполадок, аудита и обеспечения точности аналитических данных, основанных на данных.

Обеспечьте качество данных с помощью Astera

Поскольку объемы данных продолжают расти, предприятиям требуется не только решение для обеспечения качества данных но также и надежный инструмент, способный управлять и интегрировать данные в большом масштабе. Будет еще лучше, если обе эти функции будут объединены в один пакет.

Enter Astera— комплексное решение для управления и интеграции данных, которое плавно объединяет функции качества данных в свою платформу для обеспечения точности, полноты и надежности данных. Благодаря удобному и единообразному пользовательскому интерфейсу, Astera упрощает процесс повышения качества данных, избавляя от хлопот.

Доступно AsteraВы можете:

• Используйте профилирование данных для анализа структуры и качества ваших данных.
• Используйте преобразование «Очистка данных», чтобы легко очистить наборы данных.
• Используйте правила качества данных для проверки данных на уровне записей, не затрагивая весь набор данных.
• Используйте автоматическую проверку данных, чтобы быстро проверить наборы данных на соответствие установленным правилам.

И многое другое — и все это без написания единой строки кода.

Готовы улучшить качество организационных данных? Свяжитесь с нами по адресу +1 888-77-ASTERA. Кроме того, вы также можете скачайте 14-дневную бесплатную пробную версию чтобы проверить это на себе.