adatminőségi problémák

ha ezt olvassa, akkor valószínűleg azért, mert éppen ebben a pillanatban tapasztal adatminőségi problémákat. Meglehetősen magabiztosak lehetünk ebben a feltételezésben, mert az igazság az, hogy sok szervezetnek problémái vannak az adataival, amelyek megakadályozzák őket céljaik elérésében.

csak nézd meg az alábbi ábrákat a ZoomInfo-tól, amelyek megmutatják, mennyire elterjedt a piszkos adatok problémája:

  • 33% a vállalkozások több mint 100.000 rekordot az adatbázisukban
  • 62% – a szervezetek támaszkodnak kilátás adatok, amelyek akár 40% pontatlan
  • 34% – a vállalatok megváltoztatják a nevüket évente
  • 15% – a vezet tartalmazott duplikált adatok
  • 7% – a vezet tartalmazott érvénytelen e-mail/fizikai címek
  • 40% – a üzleti célok hiba a pontatlan adatok miatt
  • az informatikai költségvetés 50% – át adat-rehabilitációra fordítják
  • a rossz adatok évente több mint 611 milliárd dollárba kerülnek az amerikai vállalkozásoknak

(forrás: https://blog.zoominfo.com/the-effect-of-dirty-data-on-roi/)

legalább nem vagy egyedül. A kérdés az, hogy mit tehetsz ellene? Milyen lépéseket tehet az adatminőség javítása, valamint az adatminőség-kezelési folyamatok javítása érdekében, hogy ne szenvedjen ugyanazoktól a problémáktól?

a 6 leggyakoribb adatminőségi probléma, amely akadályozza a szervezetet

az alábbiakban bemutatjuk azokat a leggyakoribb adatminőségi problémákat, amelyeket a legtöbb szervezet tapasztal, amelyek megakadályozzák, hogy a legtöbbet hozza ki az adataiból:

1) hiányosság: ahol fontos információk hiányoznak

2) pontatlanság: az összes információ jelen lehet (vagy az adatmezők kitöltve), de rossz mezőbe írható be, helytelenül írható be, vagy a mező egy junk értéket tartalmaz

3) következetlenség: az azonos értékkel / formátummal megjelenítendő adatok inkonzisztensek (pl. ugyanazon érték helyett különböző pénznemeket használ)

4) érvénytelenség: a mezők teljesek, de olyan adatokkal, amelyek ebben az összefüggésben nem lehetnek helyesek (pl. “rendelkezésre álló egységek”, amelyek mínusz értéket mutatnak)

5) redundancia: ahol ugyanazokat az adatokat többször adják meg, de kissé eltérő módon fejezik ki (pl. ugyanabba a cégbe, de különböző nevekkel, egy személy nevének különböző módon történő bevitelével stb.)

6) nem szabványos adatok: nem szabványos formátumok használatával bevitt információk (vagy olyan formátumok, amelyeket a rendszer nem tud feldolgozni, például százalék helyett %)

bár ezek az adatminőségi problémák messze nem ideálisak, elegendőek-e ahhoz, hogy igazolják a szervezet adatainak kezelésének nagykereskedelmi megváltoztatására irányuló erőfeszítéseket? Ha az üzlet megfelelően működhet anélkül, hogy ilyen változtatásokat hajtana végre, akkor csak folytassa, mint korábban, és tegye meg a legjobbat azzal, amit kapott?

más szóval, mikor kell végrehajtani az adatminőségi folyamatokat (ha egyáltalán)?

mikor kell végrehajtania az adatminőségi intézkedéseket?

Általánosságban elmondható, hogy az adatminőség-ellenőrzéseket és intézkedéseket akkor kell bevezetni, amikor üzleti igény van, és amikor egy adott problémát meg kell oldani. És Mint mindannyian tudjuk, mindig van egy üzleti igény ilyen vagy olyan formában, és mindig van valami, amire törekedni kell. Különben mit keresünk itt?

Íme néhány ok, amiért valószínűleg érdekli az adatok minőségének javítása (vagy annak kellene lennie!):

1) Az adatok egy jelentős stratégiai eszköz, amely az Ön számára egy versenyelőnyt, ha pontos és használható

2) azt szeretnénk, hogy dolgozzon adatokat különböző forrásokból egy központi adattárház vagy adattárház, ami rendkívül nehéz (ha nem lehetetlen), hogy nem, ha az információ nem szabványosított

3) szeretné kezelni a törzsadatok hatékonyabban

4) azt tervezi, hogy végre a egy új rendszer, vagy végezze el a rendszer migráció, például egy régi rendszer vagy ERP egy felhő-alapú rendszer

miután azonosította a üzleti eset az adatminőségi intézkedések bevezetéséhez – vagy a szervezet más tagjainak meggyőzéséhez annak szükségességéről -, akkor magát az adatminőség-kezelési folyamatot kell meghatározni. De ki a felelős ezért?

ki vesz részt az adatminőség-kezelési folyamatban?

az adatminőségi folyamat sikere szempontjából különösen két szereptípus kritikus, nevezetesen:

adatkezelők – részt vesznek az adatok profilozásában, valamint az adatok szabványosítására és tisztítására vonatkozó szabályok létrehozásában

Fejlesztők – együttműködnek az adatkezelőkkel, és fontos szerepet játszanak az adatminőségi szabályok megtervezésében és a fejlesztési folyamatban

mindkét szerepkörnek szorosan együtt kell működnie a végrehajtási folyamat során, ezt követően az adatkezelők felelnek az információk minőségének figyelemmel kíséréséért.

mit jelent az adatminőség-biztosítási / – kezelési folyamat?

maga a folyamat magában foglal bizonyos szakaszokat, amelyeket az adatminőség – elemzőknek és különösen az adatkezelőknek be kell fejezniük, beleértve:

Adatprofilozás-ezen a ponton meg kell vizsgálniuk az adatokat annak érdekében, hogy mélyreható megértést szerezzenek és azonosítsák a benne szereplő problémákat, például a korábban felvázoltakat (hiányosság, pontatlanság stb.), Mielőtt összefoglalnák a problémákat.

metrikák meghatározása – ahhoz, hogy képet kapjunk arról, hogy az adatproblémák mennyire elterjedtek, miközben adatminőségi referenciaértékeket is megállapítanak, olyan mutatókat kell rögzíteniük, mint például, hogy az adatok jelenleg mennyi teljes (% teljes), mennyi konzisztens (% következetes), érvényes (% érvényes) és így tovább.

az adatok rögzítése – ezen a ponton, miután a problémákat profilozták és összehasonlították, megkezdődhet az információk megtisztításának és a problémák kijavításának folyamata.

az adatok közvetlen módosítása azonban nyilvánvalóan kockázatot jelent, ha maguk a javasolt változtatások helytelenek. Ez egy nagyon rendetlen és zavaros helyzethez vezetne, amelyet még nehezebb kijavítani! Ezért a legjobb, ha nem végez azonnal változtatásokat közvetlenül az adatbázisban.

ehelyett a javasolt változtatásokat fel kell sorolni és részletezni, mielőtt azokat felülvizsgálatra továbbítanák az adatkezelőnek, majd jóváhagyják vagy elutasítják őket.

változó adatminőségi igények és megfontolandó kérdések

az információval való munka egyik megkerülhetetlen aspektusa – különösen az adatminőség – kezelés, az irányítás és az irányítás terén-az, hogy soha nem lesz egy és kész helyzet.

ehelyett a szervezet adatminőségi igényei idővel megváltoznak, és ennek eredményeként a meghatározott szabályok idővel kiigazításra kerülnek, különösen azért, mert az adatkezelők jobban megértik az adatokat, a gyakori ismétlődő problémákat és azok enyhítését.

mi több, maga az adat nem áll meg. A blog elején található statisztikák azt mutatják, hogy az olyan információk, mint a cégnevek, címek és e-mail címek, milyen gyakran változnak és frissülnek, miközben az idő múlásával új adatforrások is hozzáadódnak, ami azt jelenti, hogy a felügyelet és az irányítás szükségessége továbbra is fennáll.

a szervezet változó igényeinek és magának az adatoknak a változó jellegének köszönhetően rendszeresen kérdéseket kell feltennie magának, hogy megbizonyosodjon arról, hogy az önelégültség nem kúszik be, és hogy proaktív vagy, szemben a reaktív.

például ezek a következők lehetnek:

  • az adatok minősége valóban javul az idő múlásával, és ezért az Adatkezelési folyamat a rendeltetésszerűen működik?
  • ha a minőség nem javul, frissíteni kell a szabályokat? Megfelel-e a szervezet jelenlegi igényeinek?
  • ha És amikor új adatforrásokat adnak hozzá, továbbra is érvényesek-e a meglévő adatminőségi szabályok, vagy azokat ennek megfelelően ki kell igazítani?

Vélemény, hozzászólás?

Az e-mail-címet nem tesszük közzé.

lg