В мире, где все большее влияние оказывают данные, наличие правильной и надежной информации, которую мы используем для принятия решений, никогда не было столь важным. От компаний, желающих оптимизировать свою деятельность, до медицинских систем, принимающих жизненно важные решения, качество данных служит основой для принятия обоснованных решений. Однако низкое качество данных может привести к ошибочным действиям, пустой трате ресурсов и упущенным возможностям. Опрос специалистов ИТ-бизнеса в Соединенные Штаты показали, что 24% респондентов сообщили, что неэффективное использование данных привело к внутренней путанице относительно приоритетов в их бизнесе.
В этой статье рассматривается, почему качество данных имеет значение, из чего складывается качество данных, а также рассматриваются практические шаги, которые компании могут предпринять для улучшения и поддержания высокого качества данных.
Роль качества данных в принятии решений
Данные играют огромную роль почти в каждом аспекте современного принятия решений, от ежедневных операционных выборов до долгосрочного стратегического планирования; однако эффективность решений, основанных на данных, зависит от целостности имеющихся данных. Неверные или неполные данные могут привести к плохим суждениям, которые могут быть дорогими как в финансовом, так и в операционном плане.
По словам отчет Experian до 94% предприятий страдали от низкого качества данных, что приводило к серьезным последствиям, таким как потеря дохода и снижение доверия клиентов. Когда данные неверны, компании в конечном итоге строят свои стратегии на зыбкой почве. Независимо от того, использует ли маркетинговая кампания неверные данные о клиентах или финансовый отчет использует устаревшие цифры, низкое качество данных увеличивает вероятность неудачи.
Особенно для таких мест, как больницы. Если записи пациентов содержат неверную информацию или не являются достаточно полными, это может означать, что кому-то поставили неправильный диагноз или неправильно лечили. Согласно одному исследованию, проведенному Национальные институты здравоохранения, около восьми из десяти поставщиков медицинских услуг говорят, что проблемы с качеством данных повлияли на то, как они заботятся о пациентах. Это еще раз подчеркивает важность поддержания высоких стандартов качества данных.
Определение качества данных
Качество данных — это многогранная концепция, которая выходит за рамки простого обеспечения отсутствия ошибок. Это совокупность различных размеры, каждый из которых вносит вклад в общую надежность и эффективность данных. Ключевые измерения качества данных включают:
- Точность: данные должны правильно отображать реальный мир. Если у компании неправильные цифры продаж, она примет неправильный выбор относительно того, что делать дальше.
- Полнота: Когда данные отсутствуют или неполны, вы не можете полагаться на то, что они вам говорят. Например, если у компании нет полной контактной информации или финансовых записей клиентов, ей сложнее продавать им или правильно управлять деньгами.
- Согласованность: данные должны совпадать в разных используемых системах, и если одна и та же информация находится в разных местах, могут возникнуть ошибки. Кроме того, вы можете получить противоречивые выводы из этого, что означает, что вы не можете доверять этому.
- Своевременность: Своевременность имеет ключевое значение – если данные устарели, компании не могут делать правильный выбор. Им нужна актуальная информация, чтобы видеть, как обстоят дела сейчас. Использование старых показателей продаж за прошлый год может сбить прогнозы и помешать своевременным звонкам.
- Надежность: Источник данных играет ключевую роль в их качестве; качественные данные поступают из надежных источников и с использованием надежных методов. Неправильный сбор данных или непроверенные источники приводят к сомнительным выводам.
- Валидность: данные также должны быть валидными – они должны соответствовать стандартам и правилам, необходимым для анализа. Неправильные форматы дат или адресов нарушают работу систем и искажают анализ.
Исследование Gartner показывает, что низкое качество данных обходится компаниям в среднем в 12,9 млн долларов в год из-за финансовых потерь, упущенных возможностей и проблем с клиентами.
Инструменты и методы улучшения качества данных
Улучшение качества данных — это постоянная работа, которая требует правильных инструментов и методов для поддержания точности и полноты информации. Одной из отправных точек является профилирование данных, которое анализирует данные, чтобы увидеть их структуру, согласованность и потенциальные проблемы. Этот шаг помогает выявить ошибки и закономерности, требующие внимания. После завершения профилирования можно использовать инструменты очистки данных для удаления дубликатов, исправления неточностей и заполнения недостающей информации. Такие технологии, как инструменты проверки данных, могут автоматизировать проверку входящих данных, гарантируя, что они соответствуют предопределенным правилам и стандартам, прежде чем попадут в систему. Использование этих автоматизированных проверок помогает предотвращать ошибки на ранних стадиях, чтобы они не распространялись повсюду и не вызывали проблем в будущем.
Поддержание хорошего качества данных требует регулярных проверок
Недостаточно один раз получить качество данных — мы должны регулярно их проверять, чтобы они оставались точными и полезными. Создание цикла обратной связи для качества данных гарантирует, что мы сможем отследить любые новые возникающие проблемы и решить их. Цикл начинается с постоянной проверки показателей качества данных, таких как точность, полнота, согласованность и своевременность. Кроме того, автоматические оповещения могут уведомлять команды, когда данные не соответствуют стандартам качества, поэтому проблемы сразу привлекают внимание. Регулярные аудиты также играют ключевую роль — они позволяют нам дважды проверять недостатки, которые сами по себе могут не вызывать оповещения. Другая важная часть круга обратной связи по качеству данных включает вовлечение людей из разных филиалов офиса. Управление данными не может быть оставлено только на ИТ-отдел. Такие отделы, как маркетинг, финансы и операции, каждый день взаимодействуют с данными и должны быть частью контроля качества. Создавая дружелюбное рабочее пространство, компании могут гарантировать, что все находятся на одной волне и привержены качеству данных.
Как избежать ошибок в качестве данных
Даже при самых лучших усилиях существуют некоторые обычные проблемы, с которыми сталкиваются компании при поддержании качества данных. Одна из огромных ловушек — это хранилища данных, где разные филиалы или системы хранят отдельные наборы данных, которые не интегрированы вместе. Это может привести к конфликтам и дублированию, поскольку у каждого филиала может быть своя версия данных, что приводит к путанице и проблемам. Чтобы обойти это, компаниям следует внедрить планы интеграции данных, которые объединяют данные из разных источников в одном центральном хранилище. Это гарантирует всем заинтересованным сторонам доступ к надежной версии правды.
Еще одной проблемой является отсутствие надлежащего управления данными. Многие компании испытывают трудности с управлением данными, поскольку у них нет специальной команды или человека, ответственного за контроль качества данных. Назначение управляющих данными или представителей по управлению данными может помочь обеспечить поддержание качества данных во всей компании.
Подробнее об авторе: Шафик Ур Рахаман.