Организации по всему миру постоянно сталкиваются с необходимостью: потреблять, обрабатывать и интегрировать бизнес-данные в свои системы для получения действенной информации и реализации планов на будущее. Этот мир, управляемый данными, в котором мы живем, вряд ли является недавним событием: организации сообщают, что они хранят больше данных в облаке. каждый год с 2015 года.
Тем не менее, даже при высоком пороге сбора данных, само их количество всегда гарантирует более эффективные результаты. Огромным фактором, который предприятия должны учитывать, является качество данных, которые они собирают и обрабатывают. Высококачественные данные легче передать в аналитические системы, что позволяет получить представление, которое затем можно использовать для определения наилучшего курса действий.
Однако управлять данными низкого качества сложнее, часто требуется больше преобразований или очисток, прежде чем они будут готовы к анализу. Эти дополнительные процессы оказывают прямое влияние на потребление ресурсов, увеличивая стоимость усилий, связанных с данными. Тем не менее, поскольку принятие решений на основе данных в настоящее время является жизненно важной частью бизнес-стратегии, повышение качества данных по всему конвейеру данных должно стать основной целью.
В этой статье мы углубимся в основные методы, стратегии и меры предосторожности, которые следует принимать при обработке данных. Мы расскажем, как именно вы можете повысить качество данных в своем бизнесе, помогая вам экономить ресурсы и стимулировать внедрение данных в вашей организации.
Давайте сразу погрузимся.
Что такое качество данных?
Качество данных — это общий термин, который описывает, насколько хорошо данные соответствуют определенным критериям. Эти критерии напрямую коррелируют с аспектами, которые упрощают прием, сопоставление и анализ данных.
Вот некоторые характеристики, определяющие среднее качество данных:
- Точность: Точные данные относятся к уровню правильности данных. Высокоточные данные не будут содержать ошибок и будут отражать записанные вами реальные значения.
- Полнота: Полные данные полностью заполнены и не содержат пробелов или пропущенных значений.
- Последовательность: Согласованность означает способность данных оставаться единообразными в различных развертываниях и наборах данных. Например, данные говорят об одном и том же, несмотря на то, что они получены из двух разных источников.
- Своевременность: Своевременность — это термин, определяющий актуальность ваших данных. Данные, полученные за последние 24 часа, могут быть более применимы к бизнес-процессам, требующим быстрого выполнения. Альтернативно, если вы смотрите на исторические тенденции, более старые данные более своевременны.
- Актуальность: У вас может быть самый большой набор данных в мире, но если он не имеет ничего общего с тем, что вы хотите узнать, то это пустая трата времени. Плохие данные обычно не имеют большого отношения к целям вашего бизнеса.
Данные низкого качества не только расстраивают специалистов по обработке данных и замедляют ваши бизнес-процессы. Это имеет гораздо более прямой эффект: низкие затраты на данные обходятся предприятиям в более чем 3 триллиона долларов каждый год. Эта цифра отражает только предприятия, базирующиеся в США, и демонстрирует, насколько важными могут быть данные низкого качества во всем мире.
Стратегии улучшения качества данных в вашей организации
Улучшение качества данных в организации не произойдет в одночасье. Аналогичным образом, поскольку данные проходят по всему конвейеру данных, для изменения среднего качества ваших данных требуется нечто большее, чем несколько небольших настроек.
Однако есть определенные методы, которые вы можете использовать и которые помогут направить вас на правильный путь. Вот несколько основных стратегий, которые вы можете использовать для улучшения качества данных в вашей организации.
Создайте и внедрите стандарты данных в своем бизнесе
Без основного стандарта данных, который знают, понимают и соблюдают все ваши инженеры, у вас никогда не будет единого стандарта данных. Ваша стандартная стратегия данных лежит в основе каждого вашего взаимодействия с данными, позволяя вам создавать четкие соглашения об именах, стратегии структурирования и системы ввода данных.
Если ваш бизнес постоянно сталкивается с проблемами полноты и согласованности, то создание и внедрение стандартов данных может во многом помочь в решении ваших основных проблем. Чем обширнее ваша документация по данным, тем больше вероятность, что вы получите высококачественные данные после процесса приема.
Процессы очистки данных Instate
Отличный способ улучшить среднее качество данных, с которыми вы взаимодействуете, — это внедрить ряд систем очистки данных, которые помогают обнаруживать и нейтрализовать ошибки. Например, эти системы могут просматривать недавно полученные данные и находить любую дублирующую информацию.
Эта стратегия не только помогает обеспечить более высокий стандарт данных, но также гарантирует, что вы тратите меньше ресурсов на прием повторяющихся или неполных данных.
Используйте автоматизацию, где это возможно.
Автоматизация — один из самых мощных инструментов, которыми располагает мир данных. Используя методы автоматизации, предприятия могут отказаться от ручного ввода и проверки данных. Человеческие ошибки постоянно способствуют получению данных низкого качества, поэтому устранение этого шага является эффективным способом улучшения качества ваших данных.
Компании также могут автоматизировать свои инструменты проверки и очистки данных, помогая сократить самые трудоемкие задачи, связанные с поддержанием качества данных. Благодаря дополнительному времени, которое создает автоматизация, ваши инженеры по обработке данных могут продолжать работать над тестированием качества данных и уточнением параметров очистки.
Используйте dbt для тестов качества
Одним из наиболее эффективных способов проверки качества данных в процессе преобразования данных является использование dbt. dbt, также известный как инструмент построения данных, представляет собой инструмент командной строки, который упрощает процесс преобразования данных. При определении качества данных вы можете запустить ряд тестов с помощью dbt, даже создавая собственные тесты, соответствующие вашему исследованию качества.
Например, вы можете создать качество данных dbt тест, который отслеживает наличие дублированных записей в ваших деловых документах. Это быстрые и высокоэффективные тесты, которые могут помочь вам определить, где именно ваш бизнес может улучшить общее качество своих данных.
Последние мысли
Данные — это ведущий ресурс XXI века, позволяющий предприятиям планировать будущее с той степенью уверенности, которая стала доступна лишь в последние несколько десятилетий. Учитывая его значение в современной операционной стратегии, создание здорового и эффективного потока данных должно быть главным приоритетом компании.
Представляя стратегии и предложения, которые мы сделали в этой статье, ваш бизнес станет на шаг ближе к созданию высококачественного, непрерывного и динамичного потока новых данных для приема. Имея в распоряжении высококачественные данные, вы сможете меньше тратить на обработку данных и больше сосредоточиться на результатах, которые принесут прибыль, которые могут обеспечить данные вашей компании.
Желаем удачи в адаптации успешных методов работы с данными в ближайшие месяцы.
Предоставленное изображение предоставлено: Фрипик
Source: Как ваш бизнес может повысить качество данных по всему конвейеру данных