Veri Kalitesi Değerlendirmesi: Başarıyı Ölçmek - DATAVERSITY

Veri Kalitesi Değerlendirmesi: Başarıyı Ölçmek – DATAVERSITY

Zaman Damgası: 27 Eylül 2023 3:35
Kaynak Düğüm: 2903188
veri kalitesi değerlendirmesiveri kalitesi değerlendirmesi

Veri Kalitesi değerlendirmesinin amacı yalnızca hatalı verileri tespit etmek değil aynı zamanda iş süreçlerine verilen zararı tahmin etmek ve düzeltici eylemleri uygulamaktır. Birçok büyük işletme, verilerinin kalitesini korumakta zorluk çekiyor. 

Verilerin her zaman depoda ve statik olmadığını, periyodik olarak kullanıldığını unutmamak önemlidir. Veriler oluşturulduktan sonra indirilir, ayarlanır, yeniden biçimlendirilir, değiştirilir ve hatta yok edilir. 

Yanlış yapılırsa her eylem, veri kalitesi üzerinde olumsuz etki yaratma tehdidiyle birlikte gelir. Buna karşılık, zayıf Veri Kalitesi darboğazlara neden olabilir ve genellikle bir kuruluşun aldığı kararları olumsuz yönde etkileyebilir. Doğru ölçüm sistemi olmadan, düşük kaliteli veriler hiçbir zaman fark edilmeyebilir veya düzeltilemeyebilir.

Birçok işletme Veri Kalitesi sorunları yaşadığını bilmiyor. Verilerin kalitesinin değerlendirilmesi, bir işletmenin verimliliğini en üst düzeye çıkarmanın küçük ama çok önemli bir parçasıdır. Verilerin kalitesiyle ilgili sorunlar ilk olarak kuruluşun iş operasyonları veya BT departmanı tarafından fark edilebilir. Verilerin kalitesinin değerlendirilmesinin ilk adımları bir “farkındalık aşaması” olarak düşünülebilir. 

Veri Kalitesi değerlendirmesi, bir veri stratejisive iyi organize edilmiş bir Veri Stratejisi, işletmenin hedeflerini, değerlerini ve hedeflerini destekleyerek verileri uyumlu hale getirecektir.

Veri Profili Oluşturma ve Veri Kalitesi Değerlendirmesis

Veri profili oluşturma genellikle Veri Kalitesi değerlendirmesinin gerçekleştirilmesinde bir ön adım olarak kabul edilirken, bazı kişiler bu ikisinin aynı anda yapılması gerektiğine inanmaktadır. Veri profili oluşturma Verinin yapısının yanı sıra içeriği ve karşılıklı ilişkilerinin anlaşılmasıyla ilgilenir. Veri Kalitesi değerlendirmesi ise bir kuruluşun veri sorunlarını ve bu sorunların sonuçlarını değerlendirir ve tanımlar.

Yararlı Veri Kalitesi Değerlendirme Metrikleri

Veri Kalitesi değerlendirme ölçümleri, diğer şeylerin yanı sıra bir kuruluşun verilerinin ne kadar alakalı, güvenilir, doğru ve tutarlı olduğunu ölçer. Bir işletmenin sektör türüne ve hedeflerine bağlı olarak, kuruluşun verilerinin kalite gereksinimlerini karşılayıp karşılamadığını belirlemek için belirli ölçümlere ihtiyaç duyulabilir. Verilerin kalitesini ölçmek, veri metriklerinin nasıl kullanıldığını ve araçların ve en iyi uygulamaların nasıl çalıştığını anlamak, veri-güdümlü organizasyon. 

Temel Veri Kalitesi ölçümleri şunları içerir:

Uygunluk: Veriler yüksek kalitede olabilir ancak kuruluşun hedeflerine ulaşmasına yardımcı olması açısından işe yaramaz. Örneğin, kişiselleştirilmiş botlar satmaya odaklanan bir işletme, faydalı nakliye verileriyle ilgilenecektir ancak botların onarımı için ürün arayan kişilerin listesiyle ilgilenmeyecektir. Verileri daha sonra işe yarayacağı umuduyla saklamak yaygın bir hatadır. Meta uçak alaka düzeyini ölçmek için yazılım sunar.  

Doğruluk: Genellikle Veri Kalitesi için en önemli ölçüm olarak kabul edilen doğruluk, kaynağın belgelenmesi veya başka bir bağımsız doğrulama tekniği yoluyla ölçülmelidir. Doğruluk metriği aynı zamanda verilerde gerçek zamanlı olarak meydana gelen durum değişikliklerini de içerir.

Zamanında: Güncelliğini yitirmiş veriler işe yaramazdan zarar verme potansiyeline kadar uzanır. Örneğin, hiçbir zaman güncellenmeyen müşteri iletişim verileri, pazarlama kampanyalarına ve reklamlara zarar verecektir. Ürünlerin eski, artık doğru olmayan adrese gönderilme potansiyeli de vardır. İyi iş, sorunsuz ve verimli iş süreçleri için tüm verilerin güncellenmesini gerektirir.

Bütünlük: Veri tamlığı normalde veri girişlerinin her birinin "tam" bir veri girişi olup olmadığına karar verilerek belirlenir. Eksik veriler çoğu zaman yararlı iş öngörüleri sağlamada başarısız olur. Çoğu durumda, bütünlüğün değerlendirilmesi süreci, Veri Kalitesi yazılımı tarafından değil, bir veri uzmanı tarafından yapılan öznel bir ölçümdür.

Dürüstlük: Veri bütünlüğü Verinin tüm yaşam döngüsü boyunca genel doğruluğunu, tutarlılığını ve eksiksizliğini açıklar. Veri bütünlüğü aynı zamanda kişisel gizlilik ve güvenliğe ilişkin mevzuata uygunluk açısından verilerin güvenliğiyle de ilişkilidir.

Tutarlılık: Aynı verinin farklı versiyonları iş yapmayı kafa karıştırıcı hale getirebilir. Karışıklığı önlemek için veriler ve bilgiler işletmenin tüm sistemlerinde tutarlı olmalıdır. Neyse ki yazılım mevcuttur, dolayısıyla verilerin her versiyonunun manuel olarak karşılaştırılması gerekmez. (Ana veriler ve onun yönetimi tekrar tekrar kullanılan verileri merkezileştirmeye ve birden fazla versiyondan kaçınmaya yönelik bir seçenektir.)

Değerlendirmeye Hazırlık 

Değerlendirmeden önce bir endişeler ve hedefler listesi oluşturulursa, Veri Kalitesi değerlendirmesi daha verimli ilerleyecek ve daha iyi sonuçlar sağlayacaktır. Bu listeyi oluştururken kısa vadeli hedefleri sıralarken kuruluşun uzun vadeli hedeflerinin farkında olun. Örneğin, işi daha verimli hale getirmeye yönelik uzun vadeli hedef, sistemi düzeltmek, böylece doğru kişilerin doğru faturaları alması ve tüm müşterilerin adreslerinin doğru olması vb. gibi daha küçük hedeflere bölünebilir. 

Bu liste aynı zamanda Veri Kalitesi değerlendirme yazılımının başlatılması ve bunun için ödeme yapılması veya değerlendirmeyi gerçekleştirmesi için bir yüklenicinin işe alınması için bir gerekçe olarak yönetim kuruluna sunulabilir. Listeyi oluşturmaya yönelik temel adımlar aşağıda sunulmuştur.

  • Geçen yıl meydana gelen Veri Kalitesi sorunlarının bir listesini yaparak başlayın.
  • Bir veya iki haftayı veri akışını gözlemleyerek geçirin ve neyin şüpheli göründüğünü ve nedenini belirleyin.
  • Gözlemlerinizi diğer yöneticilerle ve personelle paylaşın, geri bildirim alın ve geri bildirimi kullanarak sonuçları düzenleyin.
  • Veri Kalitesi sorunları listesini inceleyin ve geliri nasıl etkilediklerine göre en yüksek önceliklerin hangileri olduğunu belirleyin.
  • Listeyi yeniden yazın, böylece öncelikler ilk sırada listelenir. (Bu liste, kapsam belirlendikten sonra yönetim kuruluna ve Veri Kalitesi değerlendirme yüklenicisine sunulabilir.)
  • Kapsamı belirleyin – değerlendirme sırasında hangi verilere bakılacak?
  • Verileri kimin kullandığını belirleyin ve değişiklik yapmaları gerekip gerekmediğini belirlemek için değerlendirmeden önce ve sonra veri kullanım davranışlarını inceleyin.

Veri Kalitesi Değerlendirme Platformları

Veri Kalitesi değerlendirmesini manuel olarak gerçekleştirmek o kadar çok çaba gerektirir ki çoğu yönetici bunu asla onaylamaz. Neyse ki Veri Kalitesi platformları ve çözümleri mevcut. Bazıları bütünsel bir yaklaşım benimsiyor, bazıları ise belirli platformlara veya araçlara odaklanıyor. Veri Kalitesi değerlendirme platformları, kuruluşların karşılaştıkları artan veri zorluklarıyla başa çıkmalarına yardımcı olabilir. 

Bulut ve uç bilişim hizmetlerinin kullanımı yaygınlaştıkça kuruluşlar, e-posta, sosyal medya ve Nesnelerin İnterneti gibi farklı kaynaklardan alınan verileri analiz etmek, yönetmek ve temizlemek için Veri Kalitesi değerlendirme platformlarını kullanabilir. Bazı değerlendirme platformları (gösterge tablolarını içeren) aşağıda tartışılmaktadır.

TErwin Veri Zekası Platformu, veri kalıplarını tespit etmek için yapay zeka ve makine öğrenimi destekli keşif araçlarını kullanıyor ve Veri Kalitesi değerlendirmesi için iş kuralları oluşturacak. Erwin Veri Zekası Platformu Veri Kalitesi değerlendirmesini otomatikleştirir, sürekli veri gözlemlenebilirliği sağlar ve ayrıntılı gösterge tabloları içerir.

Acceldata'nın Kurumsal Veri Gözlemlenebilirlik Platformu, çeşitli teknolojilerle iyi bir şekilde entegre olur ve genel, hibrit ve çoklu bulut ortamlarıyla iyi çalışır. Son derece etkili bir Veri Kalitesi kontrol paneli sağlar ve verilerinizin verimliliğini en üst düzeye çıkarmaya yardımcı olmak için makine öğrenimi otomasyon algoritmalarını kullanır. Acceldata'nın platformu Sorunları veri hattının başlangıcında tespit edip düzeltecek ve bunları aşağı yöndeki analitiği etkilemeden önce izole edecek.

IBM Infophere Information Server for Data Quality Platform, verilerin kalitesinin sürekli olarak analiz edilmesine ve izlenmesine yardımcı olmak için geniş bir Veri Kalitesi araçları yelpazesi sağlar. IBM platformu Yanlış veya tutarsız verileri azaltmak için Veri Kalitesini analiz edip izlerken verileri temizleyecek ve standartlaştıracaktır.

Data Ladder'ın DataMatch Enterprise'ı, verileri temizleyebilen ve standartlaştırabilen çeşitli araçlar sağlayan esnek bir mimariye sahiptir. Çoğu sisteme entegre edilebilir ve kullanımı kolaydır. DataMatch Kurumsal temel anormallikleri tanımlayabilen bir self-servis Veri Kalitesi aracıdır. Doğruluğu, bütünlüğü, güncelliği vb. ölçer. Ayrıca ayrıntılı veri temizleme, eşleştirme ve birleştirme işlemlerini de gerçekleştirir.

Intellectyx, Veri Kalitesi değerlendirmeleri ve çözümleri sağlamak da dahil olmak üzere çeşitli veri hizmetleri için yüklenici olarak hareket eder. Onların süreci içerir:

  • İş ihtiyaçlarının belirlenmesi
  • Veri Kalitesi ölçümlerini tanımlama
  • Mevcut Veri Kalitesinin Değerlendirilmesi
  • İyileştirme için bir plan geliştirmek

OpenRefine bir Veri Kalitesi değerlendirme platformu değildir ancak karmaşık verilerle çalışmak üzere tasarlanmış ücretsiz, güçlü ve açık kaynaklı bir araçtır. Alet verileri temizleyerek uygun formata dönüştürecektir. Veriler, veri aklama bulutu yerine bilgisayar sisteminizde temizlenir. 

Değerlendirme Raporu

Veri Kalitesi değerlendirme raporları normalde değerlendirmenin sonuçlarını, gözlemleri ve önerileri açıklamak üzere tasarlanmıştır. Raporda, kuruluş üzerinde kritik etkisi olan anormalliklerin yanı sıra bu anormalliklerin belirlenmesi ve ortadan kaldırılmasına yönelik çözümler de yer alıyor. 

Rapor şunları içermelidir:

  • Yönetici özeti: Raporun kısa bir açıklamasıyla birleştirilmiş bir giriş
  • Temel bulgular: Veri akışıyla ilgili sorunlar ve bunların işi nasıl etkilediği
  • Kullanılan süreç: Yazılımı ve süreci tanımlayın. (Yüklenici kullanılmışsa rapor sorumluluğu yükleniciye aittir)
  • Puanlar ve genel derecelendirmeler (konu başına)
  • Öneriler (sayı başına)
  • Açık sorunlar: Çözülmemiş sorunlar
  • Sonuç: Değişiklikler yapıldığında işletmeyle ilgili beklenen sonuçlar ve çözülmemiş konulara ilişkin gözlemler veya tavsiyeler

Shutterstock.com lisansı altında kullanılan görsel

Zaman Damgası:

Den fazla VERİLER