کیفیت داده

بهترین شیوه‌ها برای بهبود کیفیت داده ها

بهترین شیوه‌ها برای بهبود کیفیت داده ها

بهترین شیوه‌ها را برای بهبود کیفیت داده‌ها و به حداکثر رساندن ارزش دارایی‌های داده خود بررسی کنید.

کیفیت داده‌ها، وضعیت داده‌های یک سازمان از نظر سازگاری، دقت، قابلیت اطمینان و کامل بودن، مفهومی است که به راحتی قابل درک است. چالش، دستیابی و حفظ استانداردهای بالا است.

بدون استراتژی‌های مناسب و بهترین شیوه‌ها، حفظ و بهبود کیفیت داده‌ها می‌تواند دشوار باشد. انجام صحیح این کار بسیار مهم است زیرا مزایای متعددی از جمله بهبود تصمیم‌گیری، برنامه‌ریزی تجاری و عملیات وجود دارد. مهمتر از همه، کیفیت پایین می‌تواند منجر به تجزیه و تحلیل نادرست و ناکارآمدی عملیاتی شود که می‌تواند مانع از دستیابی یک تجارت به حداکثر پتانسیل خود شود.

با توجه به اینکه داده‌ها پایه و اساس اکثر سیستم‌های فناوری اطلاعات سازمانی هستند، کیفیت داده‌ها برای موفقیت کلی اکوسیستم فناوری اطلاعات حیاتی می‌شود.

کیفیت داده

۴ نکته سریع برای بهبود کیفیت داده‌ها

بهبود کیفیت داده‌ها یک فرآیند بی‌پایان است و دقیقاً باید به همین شکل با آن برخورد شود.

نحوه اندازه‌گیری آن را تعیین کنید

روش‌های زیادی برای اندازه‌گیری کیفیت وجود دارد و هیچ استاندارد مشخصی برای معیارهایی که باید استفاده شوند، وجود ندارد. در حالت ایده‌آل، یک سازمان باید داده‌ها را با استفاده از معیارهایی که برای کسب‌وکارشان خاص و معنادار هستند، اندازه‌گیری کند.

برخی از نمونه‌های معیارها شامل تعداد شکست‌های تست داده‌ها یا درصد پوشش تست داده‌ها است.

ایجاد فرآیندی برای بررسی مشکلات

هنگام مواجهه با مشکلات یا خطاهای مربوط به داده‌ها، کسب‌وکارها باید یک فرآیند کیفیت داده‌های مشخص برای بررسی مشکل داشته باشند. این امر به درک مشکل کمک می‌کند و به مسئولان رسیدگی به داده‌ها اجازه می‌دهد تا برای بهبود کیفیت آن گام‌هایی بردارند. هر بار که یک مشکل حل می‌شود، باید اقداماتی برای به حداقل رساندن احتمال وقوع مجدد این مشکل انجام شود.

این فرآیند می‌تواند شامل یک چک لیست کیفیت داده‌ها باشد تا مشخص شود که آیا ناهماهنگی داده‌ها، شکاف در جدول زمانی، خطاهای قالب‌بندی یا مقادیر ویژگی از دست رفته وجود دارد یا خیر. تکرار این فرآیند در طول زمان به بهبود کیفیت کمک می‌کند.

استخدام مدیران داده

مدیران داده مسئول اجرای سیاست‌ها، قوانین و رویه‌های داده‌ای هستند که توسط چارچوب حاکمیت داده‌ای سازمان تعیین شده‌اند. این مدیران می‌توانند برای همکاری نزدیک با داده‌های تحت کنترل خود و اولویت دادن به بهبود کیفیت، استخدام شوند. مدیران می‌توانند افرادی از بخش فناوری اطلاعات یا هر واحد تجاری دیگری باشند.

اولویت‌بندی فرهنگ داده

سازمان‌ها نه تنها باید در استخدام و آموزش مدیران داده و متخصصان کیفیت داده سرمایه‌گذاری کنند، بلکه باید فرهنگ داده‌محور را در سراسر کسب‌وکار نیز ترویج دهند. این فرهنگ باید از بالا شروع شود. مدیران ارشد و رهبران باید با الگوبرداری، تصمیمات تجاری داده‌محور را در اولویت قرار دهند و در ابزارها و نقش‌های کیفیت داده سرمایه‌گذاری کنند.

یک کسب‌وکار باید با انتخاب فرهنگ اجماع به جای یک ساختار سلسله مراتبی، تیم داده را توانمند سازد. هرگونه مرزی بین متخصصان داده و رهبران کسب‌وکار باید نفوذپذیر باشد و جریان آسان اطلاعات و بینش‌ها را فراهم کند.

بهبود کیفیت داده‌ها با یک طرح حاکمیت داده

در حالی که نکات فوق به عنوان یک راه حل سریع برای بهبود کیفیت داده‌های فوری یک سازمان عمل می‌کنند، برای بهبود واقعی فرآیندها، مدیران داده باید یک طرح حاکمیت داده تدوین و اجرا کنند. این چارچوب، مدیریت، استفاده و حفاظت از داده‌ها را مشخص می‌کند. معمولاً شامل سیاست‌ها، رویه‌ها، استانداردها و معیارها می‌شود. به عنوان حداقل، این طرح باید به حوزه‌های زیر بپردازد:

  • استانداردهای کیفیت: استانداردهایی را از نظر دقت، قابلیت اطمینان، سازگاری و کامل بودن تعیین می‌کند.
  • نقش‌ها و مسئولیت‌ها: نقش‌ها و مسئولیت‌ها، از جمله شناسایی کاربران، مالکان و متولیان را تعریف می‌کند.
  • سیاست‌ها و رویه‌ها: این موارد برای جمع‌آوری، ذخیره‌سازی، پردازش، اشتراک‌گذاری و انطباق هستند.
  • امنیت و حریم خصوصی: اقدامات امنیتی را در برابر دسترسی غیرمجاز و محافظت برای انطباق اجرا می‌کند.
  • مدیریت چرخه عمر: از ایجاد و اکتساب تا بایگانی و دفع.
  • نظارت و گزارش‌دهی: سازوکارهایی را برای نظارت مداوم، از جمله حسابرسی‌ها و گزارش‌دهی منظم، تنظیم می‌کند.
  • آموزش و آگاهی‌بخشی: به کارکنان در مورد اهمیت حاکمیت داده و نقش آنها آموزش دهید.

کیفیت داده

استفاده از راه‌حل‌های کیفیت داده را در نظر بگیرید

استفاده از راه‌حل‌ها برای پشتیبانی از مدیریت کیفیت داده، راهی عالی برای تحقق پتانسیل کامل داده‌ها است. این راه‌حل‌ها از نظر هزینه، اتوماسیون، کارایی و مقیاس‌پذیری مزایایی را ارائه می‌دهند. مدیران داده همچنین می‌توانند از انواع دیگر فناوری، مانند تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده برای مدیریت و بهبود فعال کیفیت داده‌ها و کنترل‌های دسترسی مبتنی بر نقش برای حفظ سلامت و امنیت داده‌ها استفاده کنند.

برای تیم‌هایی که چیزی ساده و جامع می‌خواهند، این چهار راه‌حل ویژگی‌های کاربری متنوعی را ارائه می‌دهند:

  • Ataccama ONE: یک پلتفرم سازمانی مبتنی بر هوش مصنوعی که برای مدیریت و مدیریت کلی داده‌ها بهترین گزینه است.
  • Collibra Data Governance: یک راه‌حل همه‌کاره برای حفظ کیفیت و امنیت داده‌ها، شامل یک واژه‌نامه تجاری، مدیریت نظارت و گردش‌های کاری شهودی.
  • IBM Data Governance: با سیستم‌های موجود برای محافظت از محرمانگی، یکپارچگی و در دسترس بودن داده‌ها ادغام می‌شود و با فرآیندهای مدیریتی، استانداردسازی و الگوریتم‌های یادگیری ماشینی برای اتوماسیون وظایف متمایز می‌شود.
  • erwin by Quest: به دلیل جمع‌آوری خودکار فراداده و قابلیت‌های قوی اجرای سیاست‌های داده، منحصر به فرد است – بنابراین، برای مشاهده داده‌های سازمانی بهترین گزینه است.

مقاله های مرتبط:

1بررسی ابزار Data Ladder برای کیفیت داده ها

2- مزیت‌های برتر کیفیت داده (Data Quality) کدام اند؟

3- چگونه فرآیندهای کیفیت داده را خودکار کنیم

4-داشبورد سازی در نرم افزار تبلو و تجسم داده ها

 

download tableau desktop

 

 

امتیاز دهید

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

سبد خرید