הבנת ההשפעה של נתונים רעים - DATAVERSITY

האם אתה יודע את העלויות של איכות נתונים ירודה? להלן, אני בוחן את המשמעות של צפיות נתונים, כיצד היא יכולה להפחית את הסיכונים של נתונים גרועים, ודרכים למדוד את החזר ה-ROI שלה. על ידי הבנת ההשפעה של נתונים גרועים ויישום אסטרטגיות יעילות, ארגונים יכולים למקסם את היתרונות של יוזמות איכות הנתונים שלהם. 

הנתונים הפכו לחלק בלתי נפרד מקבלת החלטות מודרנית, ולכן איכות הנתונים היא ערך עליון כדי להבטיח שבעלי עניין עסקיים יגיעו למסקנות מדויקות. 

אבל הנה המלכוד שכל מוביל נתונים מודרני יגיד לך: ניהול איכות נתונים הוא קשה. זה לוקח זמן ומאמץ. יתר על כן, לעתים קרובות קשה למדוד את ההחזר על ההשקעה (ROI). 

כמה גרועים נתונים גרועים?

נתונים גרועים עלולים להוביל להפסדים כספיים משמעותיים. גרטנר מעריכה כי מדי שנה, איכות נתונים ירודה עולה לארגונים בממוצע של $ 12.9 מיליון. בשנת 2022, תוכנת אחדות דיווחה על הפסד של 110 מיליון דולר בהכנסות ו-4.2 מיליארד דולר בשווי השוק שלה. "ההשלכות של הכנסת נתונים גרועים מלקוח גדול", הצהירה החברה. באופן דומה, נתונים רעים נגרמו Equifax, סוכנות לדיווח אשראי הנסחרת בבורסה, כדי לשלוח למלווים ציוני אשראי לא מדויקים מיליונים של לקוחות. לאחרונה, אירוע נתונים גרם להפרעה עצומה לתעבורה האווירית של בריטניה ואירלנד. נמסר כי למעלה מ-2,000 טיסות בוטלו, מה שהותיר מאות אלפי נוסעים תקועים, ההפסד הכספי המצטבר לחברות התעופה מוערך ב-126.5 מיליון דולר.

ההשלכות של נתונים רעים 

נתונים הם לב ליבו של כל עסק מודרני. האחריות המרכזית של צוות הנתונים היא לבנות ולתחזק מוצרי נתונים המוגשים ללקוחות פנים וחוץ, תוך מתן אפשרות לארגון להרחיב ולעמוד ביעדיו. 

כאשר מדובר להבטיח שיוזמות הנתונים של הארגון מוכנות להצלחה, ניתן לסכם כמה ציפיות בסיס מצוות נתונים באופן הבא:

• זמן עבודה: נתונים הם שירות, ולכן חשוב לוודא שהם זמינים בעת הצורך.
• אבטחה: עמידה בתקנות (כגון GDPR או HIPAA). הצוות אחראי ליישום אמצעים ונהלים להגנה על מידע רגיש ושמירה על פרטיות הנתונים.
• אמינות: גם מהנתונים וגם מפלטפורמת הנתונים. חלק מזה מכוסה בזמן פעולה, אבל גם איכות ודיוק נתונים במובן המסורתי שלהם. 
• סוּלָם: פלטפורמת הנתונים צריכה לאפשר מדרגיות כדי להתאים לנפחי נתונים הולכים וגדלים, למספר מקרי השימוש ולצרכים של העסק.
• חדשנות: נתונים צריכים להניע חדשנות, וזהו תחום שבו חשוב שצוות הנתונים יוביל דוגמה על ידי הבאת חדשנות אל ומחוץ לפרקטיקות הנתונים. 

השגת איכות נתונים באמצעות תצפית נתונים

צפיות נתונים היא פתרון לניטור יזום ולשמירה על תקינות הנתונים לאורך מחזור החיים שלו. על ידי הטמעת טכניקות רישום, מעקב וניטור, ארגונים משיגים נראות לתוך זרמי נתונים, מזהים ופותרים במהירות בעיות באיכות הנתונים ומונעים שיבושים במרכזי המחוונים של ניתוח. אוריינות נתונים, הכוללת מקורות מידע, פרשנות ותקשורת נתונים, חיונית עבור מקבלי ההחלטות לתרגם נתונים לערך עסקי ביעילות. טיפוח תרבות מונעת נתונים והשקעה בכלים הנכונים הם צעדים חיוניים להשגת איכות נתונים באמצעות צפייה בנתונים. 

כימות ה-ROI של צפיות נתונים

מדידת החזר ה-ROI של צפיות נתונים עוזרת למנהיגים עסקיים להבין את הערך והיתרונות הקשורים להשקעה בפרקטיקה זו. מספר מדדים הניתנים לכימות יכולים לשמש נקודת התחלה להערכת העלות של נתונים גרועים, כולל שיעור התרחשות או מספר תקריות בשנה, זמן עד לגילוי וזמן לפתרון.

השפעת בעיות באיכות הנתונים יכול להשתנות בהתאם לגודל ומורכבות הפעילות העסקית. על מנת להעריך את הנזק ולבנות בסיס חזק לפתרון צפייה בנתונים, אנו מציעים חמישה מדדי מפתח שעוסקים בנתונים יכולים ליישם ולנטר בקלות, שיכולים לשמש לתמיכה במקרה פנימי:

1. מספר ותדירות של אירועים: בעוד שחברות מסוימות עשויות לחוות תקריות נתונים על בסיס יומי, אחרות עשויות לעבור ימים - אם לא שבועות - ללא תקריות. הקריטיות של התקריות יכולה להשתנות ממשהו "מינורי", כגון נתונים מיושנים המקושרים ללוח מחוונים שאיש לא השתמש בו במשך עידנים, לבעיית שכפול נתונים שגורמת לשרת לטעון יתר על המידה ובסופו של דבר לרדת (סיפור אמיתי, נטפליקס 2016). אנו מוצאים שזה קשור לעתים קרובות ל: גודל ומורכבות פלטפורמת הנתונים, תעשיית החברה (תעשיות מסוימות מטבען בשלות נתונים מאחרות), סוג ארכיטקטורת הנתונים (ריכוזי, מבוזר, היברידית) וכו'. תיעוד התקריות ייתן מושג טוב יותר על מה לחפש בפעם הבאה שיש תקריות חוזרות ונשנות הן לעתים קרובות אינדיקטור טוב לכך שמשהו מתחת זקוק לתשומת לב רבה יותר.  
2. סיווג אירוע: לא כל אירועי הנתונים הם באותה חומרה; חלקם עשויים להיות מינוריים ובקלות להקל, בעוד שלאחרים עלולות להיות השלכות חמורות. תיעוד קריטיות האירועים חשוב כדי להבטיח הסלמה ותעדוף נאותים. זה המקום שבו שושלת הנתונים יכולה להיות אינסטרומנטלית, שכן היא מאפשרת להעריך את ההשפעה במורד הזרם של האירוע כדי להבין טוב יותר את הקריטיות. אירוע המקושר ללוח המחוונים המועדף על המנכ"ל, או למסד נתונים ייצור, או למוצר נתונים חשוב צפוי להיות בעל קריטיות גבוהה. 
3. זמן ממוצע לזיהוי (MTTD): כשמדובר בבניית אמון בנתונים ובצוות הנתונים, הסיוט של כל מטפל בנתונים הוא כאשר בעלי עניין עסקיים הם הראשונים לזהות בעיות באיכות הנתונים. זה באמת יכול לפגוע באמינות הצוות וביכולת של החברה להפוך באמת מונעת נתונים. כאשר מתחילים לתעד את האירועים ולסווג את קריטיותם, חשוב לעקוב גם אחר האופן שבו הם זוהו והזמן שלקח לצוות הנתונים להכיר בהם. מדד זה יכול להוות אינדיקציה טובה לחוסן של ניהול האירועים שלך, אך גם הפחתתו משמעה שאתה מפחית את הסיכון שהאירוע עלול לגרום לנזק רב יותר. 
4. זמן ממוצע לפתרון (MTTR): מה קורה ברגע שמדווח על אירוע? MTTR הוא הזמן הממוצע המושקע בין המודעות לאירוע נתונים ועד לפתרון שלו. זמן הפתרון מושפע מאוד מהקריטיות של האירוע וממורכבות פלטפורמת הנתונים, ולכן אנו שוקלים את הממוצע לצורך מסגרת זו.
5. זמן ממוצע לייצור (MTTP) הוא הזמן הממוצע שלוקח לשלוח מוצרי נתונים חדשים או, במילים אחרות, הזמן הממוצע לשוק עבור מוצרי נתונים. זה יכול להיות הזמן שמקדיש אנליסט ל"ניקוי" הנתונים עבור מודל מדעי נתונים. למעשה, לפי פורבס, הכנת הנתונים מהווה כ-80% מעבודתם של מדעני נתונים. בעולם שבו אנו רוצים להתייחס לנתונים כאל מוצר, לשיפור איכות הנתונים יכולה להיות השפעה ישירה על צמצום זמן היציאה לשוק. 

בנוסף למדדים הניתנים לכימות לעיל, אחרים שפחות ניתנים לכימות אך חשובים באותה מידה ראויים לשקול כאשר בוחנים את העלות של נתונים גרועים.

• שחיקת אמון: בנתונים ו צוות הנתונים. זו, לדעתי, התוצאה המסוכנת ביותר של נתונים גרועים, שעלולים לגרום לבעיות גדולות יותר כמו תחלופה בצוות הנתונים או אובדן אמון ביכולת החברה להיות מונעת נתונים ולהיצמד לנוף הדיגיטלי המתפתח. וברגע שהאמון נשבר, קשה מאוד להחזיר אותו. בניסיון קודם, עבדתי סביב צרכני נתונים שמעדיפים לא להשתמש בנתונים ומעדיפים להסתמך על "ניסיון" ו"תחושת בטן" בסביבת מסחר במניות מאוד תנודתית מאשר להשתמש בהם בידיעה שיש להם סיכוי גבוה להיות לא מדויק. . 

• אובדן פרודוקטיביות: עם נתונים גרועים, הצוותים נאלצים להילחם באש ולתקן שגיאות כשהן מתעוררות. כיבוי האש המתמיד הזה לא רק מתיש אלא גם לא יעיל. זמן יקר שניתן לבזבז על תכנון אסטרטגי ויוזמות צמיחה מבוזבז על פתרון בעיות, הסטת משאבים ממשימות קריטיות יותר.

• סיכון רגולטורי ומוניטין: שגיאות בדיווח כספי או טיפול שגוי בנתונים אישיים עלולים לגרום לקנסות יקרים ולמאבקים משפטיים. התמודדות עם בעיות ציות היא פגיעה משמעותית בפריון, שלא לדבר על הנטל הכספי שהם מטילים.

• ביצועים עסקיים גרועים: בנוסף לאובדן הפרודוקטיביות בתוך צוות הנתונים, נתונים גרועים עלולים להפריע לביצועים העסקיים הכוללים כאשר החברה נאבקת במוכנות דיגיטלית ואמינות מול לקוחותיה, והופכת לפגיעה לאיומים חיצוניים. 

בעיות באיכות הנתונים עלולות לגרום לבעיות שונות, כולל אובדן אמון בנתונים, ירידה בתפוקה ובמורל של הצוות, אי עמידה בתקנות וירידה באיכות קבלת ההחלטות. נתונים מוצקים בתוך מחלקות או יחידות עסקיות הופכים את זה למאתגר להשיג ראייה הוליסטית של נוף הנתונים של הארגון. זה יכול להוביל לקבלת החלטות לא יעילה, לעכב את תרבות הנתונים ולסכן את הציות לתקנות כמו GDPR ו-HIPAA. יתרה מכך, צוותי נתונים יכולים להיות מתוסכלים על ידי השקעת זמן מופרז בפתרון בעיות נתונים, להשפיע לרעה על שביעות הרצון שלהם בעבודה ועלול להוביל לנטישה של עובדים. 

כלל 1x10x100

כלל 1x10x100, עיקרון מוכר בניהול תקריות, מדגיש את העלויות ההולכות וגדלות הקשורות לאיכות נתונים ירודה. לפי כלל זה, עלות הטיפול בבעיית איכות הנתונים בנקודת הכניסה היא בערך פי 1 מהעלות המקורית. אם הבעיה לא מזוהה ומתפשטת בתוך המערכת, העלות עולה לכדי פי 10, כרוכה במאמצי תיקון ותיקון. עם זאת, אם איכות הנתונים הירודה מגיעה לשלב משתמש הקצה או קבלת ההחלטות, העלות עלולה להרקיע שחקים עד פי 100 מההוצאה הראשונית עקב השלכות עסקיות משמעותיות, כולל שיבושים תפעוליים, אובדן הזדמנויות וחוסר שביעות רצון של לקוחות. כלל זה מדגיש את ההשפעה האקספוננציאלית של איכות נתונים גרועה, מה שהופך את זה חיוני לארגונים להשקיע בצפייה בנתונים, מה שעוזר לשמור על בעיות, אם הן מתרחשות, קרוב יותר לגורם השורש לעומת במורד הזרם.

סיכום

בעיות באיכות הנתונים משפיעות באופן משמעותי על עסקים, מה שמוביל לבזבוז משאבים והחמצת הזדמנויות. השקעה בצפיית נתונים חיונית כדי למנוע ולהפחית את הסיכונים הכרוכים בנתונים גרועים. על ידי מינוף מדדים ניתנים לכימות והתחשבות בגורמים שאינם ניתנים לכימות, ארגונים יכולים למדוד את החזר ה-ROI של צפיות הנתונים ולהוכיח את ערכו למקבלי ההחלטות. הבטחת אמון הנתונים, קידום קבלת החלטות אפקטיבית בתחום, עמידה בתקנות וטיפוח צוות נתונים מרוצה הם כל היבטים קריטיים למיצוי היתרונות של יוזמות איכות נתונים. אימוץ צפיות נתונים היא השקעה אסטרטגית השומרת על הדיוק, המהימנות והניצול של הנתונים בעולם מונע הנתונים של היום. 

לארגונים שבונים פרקטיקה עשירה של צפייה יש יותר נראות לתוך הסביבות השזורות שלהם, מה שמתורגם לפחות הפסקות, פתרון בעיות מהיר יותר, אמון רב יותר באמינות האפליקציות שלהם - ובסופו של דבר, ליותר הכנסות ולקוחות מרוצים יותר.

• הפצת תוכן ויחסי ציבור מופעל על ידי SEO. קבל הגברה היום.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. העצים את עצמך. גישה כאן.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. הידע מוגבר. גישה כאן.
• PlatoESG. פחמן, קלינטק, אנרגיה, סביבה, שמש, ניהול פסולת. גישה כאן.
• PlatoHealth. מודיעין ביוטכנולוגיה וניסויים קליניים. גישה כאן.
• מקור: https://www.dataversity.net/putting-a-number-on-bad-data/