خودکارسازی ارزیابی کیفیت داده ها
در اینجا نحوه ایجاد قوانین انبوه است که به شما امکان می دهد فرآیندهای کیفیت داده را در سازمان خود ساده و خودکار کنید.
از کاهش هزینه تا بهبود کارایی، حفظ کیفیت داده ها دقت تجزیه و تحلیل را بهبود می بخشد و قابلیت های تصمیم گیری تجاری را افزایش می دهد. با این حال، داشتن یک استراتژی مدیریت کیفیت داده‌ها ممکن است برای کسب‌وکارهایی که می‌خواهند عملیات داده خود را مقیاس‌پذیر کنند، کافی نباشد.
رویکردهای مدیریت کیفیت داده دستی به ویژه می توانند کیفیت داده ها را خراب کنند، به ویژه با احتمال ورود داده ها و سایر خطاهای انسانی. فراتر از این مشکل احتمالی، مدیریت کیفیت داده دستی نیز نیازمند کار تاکتیکی عملی از متخصصان داده است که در غیر این صورت می‌توانند روی وظایف استراتژیک‌تر تجاری کار کنند. پاسخ ساده به هر دوی این مشکلات؟ راه هایی برای خودکارسازی فرآیندهای کیفیت داده خود بیابید.
چرا فرآیندهای کیفیت داده باید خودکار شوند؟
فرآیندهایی مانند ورود دستی داده ها به اندازه کافی خسته کننده هستند تا معرفی خطای انسانی را آسان کنند. خطاهای اعم از یک اشتباه تایپی ساده شناسایی نشده تا ورودی که در قسمت اشتباه پر شده یا به طور کامل از دست رفته است می تواند به طور قابل توجهی بر کیفیت داده ها تأثیر بگذارد.
راه حل این خطای مکرر در خودکارسازی فرآیندهای کیفیت داده ها نهفته است، بنابراین کارایی و دقت مدیریت کیفیت داده را تسریع و افزایش می دهد. از آنجایی که اتوماسیون دچار خستگی یا کاهش تمرکز نمی شود، مستعد خطاهای ورودی داده مشابهی نیست که انسان ها با آن دست و پنجه نرم می کنند. پیکربندی صحیح فرآیندهای خودکار کیفیت داده – با استفاده از قوانین و ادغام صحیح – تضمین می کند که اتوماسیون کیفیت داده ها کیفیت کلی داده را بهبود می بخشد.
گام هایی برای خودکارسازی فرآیندهای کیفیت داده ها
استانداردهای کیفیت داده را تنظیم کنید
یک استراتژی برای خودکارسازی کیفیت‌داده ها با درک و تعیین اهمیت کیفیت داده برای سازمان آغاز می شود. شاخص های کیفیت داده ها برای مطالعه شامل دقت، ارتباط، کامل بودن، به موقع بودن و سازگاری است.
با این حال، نحوه برخورد شما با این شاخص ها به اهداف سازمان و ماهیت داده های آن بستگی دارد. به عنوان مثال، یک سازمان می تواند قوانین مبتنی بر نرم افزار را بر اساس الزامات تجاری خود ایجاد کند که بر عملیات و تجزیه و تحلیل حاکم است.
اعمال کنترل های دقیق بر روی داده های دریافتی
استفاده از منابع داده شخص ثالث می تواند منجر به کار با حجم زیادی از داده های بد شود. تصحیح چنین داده هایی در خطوط لوله سازمان ممکن است از نظر زمان و هزینه گران باشد. برای جلوگیری از این امر، سازمان‌ها باید اعمال کنترل دقیق بر تمام داده‌های دریافتی را در نظر بگیرند تا کیفیت داده‌ها را در مراحل اولیه تأیید کنند. با این وجود، تأیید کیفیت داده ها از این منابع می تواند یک چالش باشد.
اتوماسیون می تواند این بررسی های کیفیت‌داده را برای داده های شخص ثالث ساده کند. تنظیم هشدارهای خودکار کیفیت داده را در نظر بگیرید که می‌توانند ناهنجاری‌ها، ورودی‌های ناقص و قالب‌های داده غیرمعمول را علامت‌گذاری کنند. با این رویکرد به اتوماسیون کیفیت داده، شرکت ها می توانند پیش از ورود به خط لوله خود، مسائل مربوط به داده ها را به طور فعال مدیریت کنند.
رفع مشکل را بر اساس موارد استفاده سازمانی تعریف کنید
هنگامی که داده های بد کشف شد، رفع مشکل وارد عمل می شود تا اطمینان حاصل شود که با داده های بد به درستی برخورد می شود. برای خودکارسازی رفع مشکل، ابتدا باید مشخص شود که چه چیزی می‌تواند خودکار باشد و چه چیزی به نظارت یک مباشر داده نیاز دارد. این کمک می کند تا مشخص شود چه کسی یا چه چیزی باید هر مشکل داده را حل کند، در موارد استفاده خاص چه کاری می توان انجام داد و چه زمانی مسائل باید به یک متخصص داده آموزش دیده تشدید شود.
ابزارهای اتوماسیون مناسب را برای نیازهای کسب و کار خود انتخاب کنید
ابزارهای خودکار در زمان صرفه جویی می کنند، کارایی را هنگام علامت گذاری نادرستی در داده ها بهبود می بخشند و اطمینان می دهند که داده ها معیارهای کیفیت مورد نیاز را برآورده می کنند. با این حال، انتخاب ابزارهای اتوماسیون صحیح نیاز به درک محدودیت‌های ابزار کیفیت داده دارد. ابزارهای کیفیت‌داده نمی توانند داده هایی را که به طور کامل خراب شده اند را تعمیر کنند. آنها نمی توانند کاستی های چارچوب داده یک سازمان را پوشش دهند.
برای به دست آوردن بیشترین ارزش از اتوماسیون، سازمان ها باید تجزیه و تحلیل کامل ابزارها و پلتفرم های مناسب را بر اساس نیازهای تجاری و چارچوب های داده خود انجام دهند. آنها باید ابزارهای آینده نگر را به طور گسترده آزمایش کنند تا اطمینان حاصل کنند که نیازهای تجاری را برآورده می کنند، در حالی که به طور همزمان مطمئن شوند که کارکنانشان مهارت های فنی لازم برای استفاده از این ابزارها را دارند.
استفاده از چنین ابزارها و پلتفرم هایی با ساده سازی حرکت و تکرار فرآیندهای کارمندان، از تحلیلگر کسب و کار گرفته تا دانشمند داده و متخصص اتوماسیون، فرهنگ همکاری را تقویت می کند. این ابزارها به سازمان‌ها کمک می‌کنند تا وظایف حیاتی مانند کشف داده‌ها، پاکسازی و تبدیل داده‌ها و به‌ویژه نظارت و گزارش‌دهی داده‌ها را خودکار کنند.
مقاله های مرتبط:
1- مقایسه دریاچه داده (Data Lake) و انبار داده (Data Warehouse)
2- آماده سازی داده ها یا Data Preparation – پالایش داده های خام
3- معرفی ابزارهای کاربردی جمع آوری داده (Data Collection)
4-داشبورد سازی در نرم افزار تبلو و تجسم داده ها