הערכת איכות נתונים: מדידת הצלחה - DATAVERSITY

הערכת איכות נתונים: מדידת הצלחה – DATAVERSITY

חותמת זמן: 27 בספטמבר 2023 3:35
צומת המקור: 2903188
הערכת איכות הנתוניםהערכת איכות הנתונים

מטרת הערכת איכות הנתונים היא לא רק לזהות נתונים שגויים אלא גם להעריך את הנזק שנגרם לתהליכי העסק וליישם פעולות מתקנות. עסקים גדולים רבים נאבקים לשמור על איכות הנתונים שלהם. 

חשוב לזכור שהנתונים לא תמיד נמצאים באחסון וסטטי, אלא משתמשים בהם מדי פעם. לאחר יצירתם, הנתונים הופכים להורדה, מותאמים, עוברים מחדש, מוחלפים ואפילו מושמדים. 

אם נעשה בצורה לא נכונה, כל פעולה מגיעה עם איום של השפעה שלילית על איכות הנתונים. בתורו, איכות נתונים ירודה עלולה לגרום לצווארי בקבוק ולעיתים קרובות משפיעה לרעה על ההחלטות שארגון מקבל. ללא מערכת המדידה הנכונה, ייתכן שלעולם לא יבחינו או יתוקנו נתונים באיכות נמוכה.

עסקים רבים לא יודעים שיש להם בעיות באיכות נתונים. הערכת איכות הנתונים היא חלק קטן אך חשוב מאוד ממקסום היעילות של העסק. בעיות עם איכות הנתונים עשויות להיות מבחינות לראשונה על ידי הפעילות העסקית של הארגון או על ידי מחלקת ה-IT שלו. הצעדים הראשוניים בביצוע הערכה של איכות הנתונים יכולים להיחשב כ"שלב מודעות". 

הערכת איכות נתונים תומכת בפיתוח א אסטרטגיית נתונים, ואסטרטגיית נתונים מאורגנת היטב תתאים את הנתונים, ותתמוך במטרות, בערכים וביעדים של העסק.

פרופיל נתונים לעומת הערכת איכות נתוניםs

פרופיל נתונים נחשב לעתים קרובות כשלב מקדים לביצוע הערכת איכות נתונים, בעוד שחלק מהאנשים מאמינים שהשניים צריכים להיעשות בו זמנית. פרופיל נתונים עוסק בהבנת מבנה הנתונים, כמו גם תוכנם וקשרי הגומלין. הערכת איכות נתונים, לעומת זאת, מעריכה ומזהה את בעיות הנתונים של הארגון, ואת ההשלכות של בעיות אלו.

מדדי הערכת איכות נתונים שימושיים

מדדי הערכת איכות נתונים מודדים, בין היתר, עד כמה הנתונים של ארגון רלוונטיים, אמינים, מדויקים ועקביים. בהתאם לסוג התעשייה והיעדים של העסק, ייתכן שיהיה צורך במדדים ספציפיים כדי לקבוע אם הנתונים של הארגון עומדים בדרישות האיכות שלו. מדידת איכות הנתונים, הבנת אופן השימוש במדדי נתונים וכיצד פועלים הכלים והשיטות המומלצות היא צעד הכרחי בהפיכתו ל- נתונים מונחים אִרגוּן. 

מדדי איכות נתונים בסיסיים כוללים:

רלוונטיות: הנתונים עשויים להיות באיכות גבוהה, אך חסרי תועלת במונחים של עזרה לארגון בהגשמת מטרותיו. לדוגמה, עסק המתמקד במכירת מגפיים מותאמים אישית יהיה מעוניין בנתוני משלוח שימושיים אך לא יהיה לו עניין ברשימה של אנשים המחפשים מוצרים לתיקון מגפיים. אחסון נתונים עם התקווה המעורפלת שהם יהיו רלוונטיים מאוחר יותר היא טעות נפוצה. מטה-מטוס מציע תוכנה למדידת רלוונטיות.  

דיוק: הנחשבת לעתים קרובות למדידה החשובה ביותר לאיכות נתונים, דיוק צריך להימדד באמצעות תיעוד של המקור או טכניקת אישור עצמאית אחרת. מדד הדיוק כולל גם שינויי סטטוס בנתונים כפי שהם מתרחשים בזמן אמת.

עיתוי: נתונים מיושנים נעים בין חסרי תועלת לבעלי פוטנציאל נזק. לדוגמה, נתוני יצירת קשר עם לקוח שלעולם לא יעודכנו יפגעו בקמפיינים שיווקיים ובפרסום. יש גם פוטנציאל למשלוח מוצרים לכתובת הישנה, ​​שכבר לא נכונה. עסק טוב דורש עדכון של כל הנתונים לתהליכים עסקיים יעילים וחלקים.

שלמות: שלמות הנתונים נקבעת בדרך כלל על ידי החלטה אם כל אחד מכניסות הנתונים הוא הזנת נתונים "שלם". נתונים לא מלאים לרוב לא מצליחים לספק תובנות עסקיות שימושיות. במצבים רבים, תהליך הערכת השלמות הוא מדידה סובייקטיבית שנעשתה על ידי איש מקצוע נתונים ולא תוכנת Data Quality.

יושרה: שלמות הנתונים מתאר את הדיוק הכולל, העקביות והשלמות של הנתונים לאורך כל מחזור החיים שלו. שלמות הנתונים קשורה גם לבטיחות הנתונים במונחים של עמידה ברגולציה בנוגע לפרטיות אישית ואבטחה.

עקביות: גרסאות שונות של אותם נתונים עלולות להפוך את עשיית העסקים לבלבלת. הנתונים והמידע חייבים להיות עקביים בכל מערכות העסק כדי למנוע בלבול. למרבה המזל, תוכנה זמינה, כך שאין צורך להשוות ידנית כל גרסה של הנתונים. (נתוני מאסטר ו הניהול שלה היא אפשרות לריכוז נתונים בשימוש חוזר והימנעות ממספר גרסאות.)

הכנה לקראת ההערכה 

הערכת איכות נתונים תתקדם בצורה יעילה יותר ותספק תוצאות טובות יותר אם תיווצר רשימה של חששות ומטרות לפני ההערכה. בעת יצירת רשימה זו, היו מודעים למטרות ארוכות הטווח של הארגון, תוך רישום יעדים לטווח קצר. לדוגמה, את המטרה ארוכת הטווח של ביצוע יעיל יותר של העסק ניתן לפרק ליעדים קטנים יותר, כמו תיקון המערכת כך שהאנשים הנכונים יקבלו את החשבונות הנכונים, ושכל הכתובות של הלקוחות נכונות וכו'. 

רשימה זו יכולה להיות מוצגת גם לדירקטוריון כרציונל לייזום ותשלום עבור תוכנת הערכת איכות נתונים או שכירת קבלן לביצוע ההערכה. השלבים הבסיסיים ליצירת הרשימה מוצגים להלן.

  • התחל ביצירת רשימה של בעיות איכות נתונים שהתרחשו במהלך השנה האחרונה.
  • הקדישו שבוע או שבועיים לצפייה בזרימת הנתונים וקבעו מה נראה מפוקפק, ומדוע.
  • שתף את התצפיות שלך עם מנהלים וצוות אחרים, קבל משוב והתאם את התוצאות באמצעות המשוב.
  • בדוק את רשימת בעיות איכות הנתונים וקבע אילו הם העדיפויות הגבוהות ביותר, בהתבסס על האופן שבו הן משפיעות על ההכנסה.
  • כתוב מחדש את הרשימה, כך שסדר העדיפויות יופיע ראשון. (רשימה זו יכולה להיות זמינה לדירקטוריון ולקבלן הערכת איכות הנתונים לאחר קביעת ההיקף).
  • קבע את ההיקף - על אילו נתונים ייבדקו במהלך ההערכה?
  • קבע מי משתמש בנתונים, ובחן את התנהגות השימוש בנתונים שלהם לפני ואחרי ההערכה כדי לקבוע אם הם צריכים לבצע שינויים.

פלטפורמות להערכת איכות נתונים

ביצוע הערכת איכות נתונים באופן ידני דורש כל כך הרבה מאמץ שרוב המנהלים לעולם לא היו מאשרים זאת. למרבה המזל, קיימות פלטפורמות ופתרונות לאיכות נתונים זמינים. חלקם נוקטים בגישה הוליסטית, בעוד שאחרים מתמקדים בפלטפורמות או כלים מסוימים. פלטפורמות להערכת איכות נתונים יכולות לעזור לארגונים להתמודד עם אתגרי הנתונים הגדלים העומדים בפניהם. 

ככל שמתרחב השימוש בשירותי המחשוב הענן והקצה, ארגונים יכולים להשתמש בפלטפורמות הערכת איכות נתונים כדי לנתח, לנהל ולנקות נתונים שנלקחו ממקורות שונים כגון דואר אלקטרוני, מדיה חברתית ואינטרנט של הדברים. כמה פלטפורמות הערכה (הכוללות לוחות מחוונים) נדונות להלן.

Tפלטפורמת Erwin Data Intelligence משתמשת בכלי גילוי התומכים ב-AI ו-ML כדי לזהות דפוסי נתונים ותיצור כללים עסקיים להערכת איכות הנתונים. פלטפורמת מודיעין הנתונים של ארווין הופך את הערכת איכות הנתונים לאוטומטית, מספק צפייה מתמשכת בנתונים וכולל לוחות מחוונים מפורטים.

פלטפורמת התצפית הארגונית של Acceldata משתלבת היטב עם טכנולוגיות מגוונות ועובדת היטב עם סביבות ציבוריות, היברידיות ומרובות עננים. הוא מספק לוח מחוונים יעיל ביותר לאיכות נתונים ומשתמש באלגוריתמים של אוטומציה של למידת מכונה כדי לעזור למקסם את יעילות הנתונים שלך. הפלטפורמה של Acceldata יזהה ויתקן בעיות בתחילת צינור הנתונים, ויבודד אותן לפני שהן משפיעות על הניתוח במורד הזרם.

IBM Infosphere Information Server for Data Quality Platform מספק מגוון רחב של כלים לאיכות נתונים כדי לעזור לנתח ולנטר את איכות הנתונים באופן רציף. פלטפורמת IBM ינקה ויתקן נתונים תוך ניתוח וניטור איכות הנתונים כדי להפחית נתונים שגויים או לא עקביים.

ל-DataMatch Enterprise של Data Ladder יש ארכיטקטורה גמישה המספקת מגוון כלים שיכולים לנקות ולתקן נתונים. ניתן לשלב אותו ברוב המערכות וקל לשימוש. DataMatch Enterprise הוא כלי לאיכות נתונים בשירות עצמי שיכול לזהות חריגות בסיסיות. הוא מודד דיוק, שלמות, עמידה בזמנים וכו'. הוא גם מבצע ניקוי נתונים מפורט, התאמה ומיזוג.

Intellectyx פועלת כקבלן עבור מגוון שירותי נתונים, לרבות מתן הערכות ופתרונות איכות נתונים. התהליך שלהם כולל:

  • זיהוי צרכי העסק
  • הגדרת מדדי איכות נתונים
  • הערכת איכות הנתונים הנוכחית
  • פיתוח תוכנית לשיפור

OpenRefine אינה פלטפורמת הערכת איכות נתונים, אלא היא כלי חינמי, רב עוצמה, קוד פתוח שנועד לעבוד עם נתונים מבולגנים. הכלי ינקה את הנתונים, ויהפוך אותם לפורמט המתאים. הנתונים מנוקים במערכת המחשב שלך, ולא בענן הלבנת נתונים. 

דו"ח ההערכה

דוחות הערכת איכות נתונים נועדו בדרך כלל לתאר את תוצאות ההערכה, כמו גם תצפיות והמלצות. הדוח כולל כל חריגות שהשפיעו בצורה קריטית על הארגון, וכן פתרונות לזיהוי וסילוק חריגות אלו. 

הדוח צריך לכלול:

  • תקציר מנהלים: מבוא בשילוב תיאור קצר של הדוח
  • ממצאים מרכזיים: בעיות בזרימת הנתונים וכיצד הן משפיעות על העסק
  • התהליך בו נעשה שימוש: תאר את התוכנה ואת התהליך. (אם נעשה שימוש בקבלן, הדוח באחריותם)
  • ציונים ודירוגים כלליים (לכל גיליון)
  • המלצות (לכל גיליון)
  • בעיות פתוחות: כל בעיה שלא נפתרה
  • מסקנה: התוצאות הצפויות על העסק בעת ביצוע השינויים, ותצפיות או עצות לגבי הבעיות הבלתי פתורות

תמונה בשימוש ברישיון מ- Shutterstock.com

בול זמן:

עוד מ קושי