Kaip užtikrinti organizacijos duomenų kokybę?

2022 01 12 · 3 minutės

Organizacijoje turimų duomenų kokybės užtikrinimas prasideda nuo duomenų kokybės vertinimo. Taip pat organizacijose duomenų vertinimas neretai yra periodinis veiksmas ir atliekamas, pavyzdžiui, kartą į metus – panašiai kaip saugumo ar finansų auditai. Labai dažnai duomenų vertinimui atlikti paskiriama metų pabaiga arba naujųjų metų pradžia.  

Organizacijos, siekiančios užtikrinti gerąsias duomenų valdymo praktikas, turi atlikti duomenų kokybės vertinimo procesus reguliariai, o dar geriau – nuolat. Sistemingas duomenų kokybės vertinimas organizacijoms padeda išvengti ir laiku spręsti su duomenimis susijusias problemas.   

Efektyvių duomenų analitikos sprendimų poreikis kasmet tik auga, tad šiame blogo įraše pristatysime svarbiausius patarimus, kaip galite užtikrinti duomenų kokybę jūsų organizacijoje. 

Kaip pasirinkti tinkamą duomenų analitikos strategiją?  

Duomenų kokybės vertinimas – tai nuolatinis procesas, kuris paprastai prasideda nuo duomenų stebėjimo ir duomenų kokybės rodiklių išgryninimo bei apskaičiavimo. Patikimas duomenų kokybės vertinimo būdas reikalauja sudėtingų skaičiavimo algoritmų. O didžioji dalis organizacijų, norėdamos įvertinti savo turimų duomenų kokybę, taiko tradicinius kokybės vertinimo metodus, pavyzdžiui, imčių tikrinimą, atsitiktinius testus, automatizavimo sprendimus.    

Įprastai duomenų kokybė yra vertinama programose, duomenų bazėse, duomenų ežeruose ar duomenų saugyklose, kuriose duomenys yra saugomi. Prieš atliekant vertinimo procesus, duomenis surinkti reikėtų vienoje sistemoje, pavyzdžiui, audito metu. Tačiau dėl didelio duomenų kiekio, su kuriuo dirba dauguma įmonių, toks duomenų dubliavimas yra neefektyvus. Tuomet organizacijų atstovai suvokia, kad vertinant duomenų kokybę po to, kai duomenys jau buvo suvesti į sistemą, sukelia nereikalingas rizikas, pavyzdžiui, didina klaidų tikimybę ir papildomas išlaidas. Tuo tarpu mažiausiai resursų ir rizikų keltų duomenų kokybės užtikrinimas pačioje pradžioje, jų suvedimo momentu.   

Norėdamos įvertinti turimų duomenų kokybę organizacijos gali remtis pagrindiniais vertinimo kriterijais, kuriuos pateikiame žemiau:  

Kuo anksčiau atliekamas duomenų kokybės įvertinimas, tuo greičiau nustatomos galimos rizikos ir sumažinamos išlaidos, reikalingos spręsti su duomenų kokybe susidariusius iššūkius. Tam gali padėti šiuolaikiniai duomenų analitikos sprendimai. 

4 pagrindiniai duomenų kokybės užtikrinimo patarimai   

Jei duomenų kokybės funkcijas ir praktikas įtrauksime į duomenų gyvavimo ciklą jiems judant per sistemą ir juos naudojant duomenų analitikams bei taikomosioms programoms, duomenų kokybės užtikrinimas taps savaime suprantamu organizacijos procesu.  

Duomenų kokybės užtikrinimas apjungia įvairius su duomenų infrastruktūra, reguliavimu ir aprėptimi susijusius procesus. Taigi kokie procesai ir priemonės reikalingi siekiant užtikrinti esminį duomenų kokybės vertinimą ir palaikymą?    

Rizikos veiksnių nustatymas   

Rizikos veiksniai gali būti pastebimi tiek organizacijos viduje, įtraukiant įvairias taikomąsias programas, procesus ir darbuotojus, tiek išorėje – procesuose, kuriuose yra įtraukti klientai, tiekėjai, partneriai ir kiti atstovai iš išorės. Atpažindami sritis, kuriose kyla didžiausia su duomenimis susijusi rizika, galime veiksmingiau užkirsti kelią pavojams, jiems dar neatsiradus.   

Duomenų analitikos prevencija   

Aukšta duomenų kokybė reikalauja tinkamos duomenų praktikos ir disciplinos. Kaip pavyzdį galime aptarti maisto produktų etikečių atvejį. Šios etiketės – standartizuotas maistingumo faktų ar maistingumo balų apibendrinimas – veikia kaip edukacija apie tai, kaip tam tikras maistas paveiks jūsų bendrą savijautą. Žinodami šią informaciją galime nuspręsti, ar mums tinkamas konkretus maisto produktas, ar geriau reikėtų paieškoti produkto, turinčio tinkamesnį maistingumo įvertinimą.   

Reguliari duomenų stebėsena   

Reguliarus duomenų kokybės užtikrinimo proceso ir pokyčių stebėjimas yra būtinas ilgalaikėje perspektyvoje siekiant užtikrinti tinkamą duomenų kokybę. Duomenų valdymo kontekste duomenų stebėsena gali būti įvardijama kaip duomenų vertinimas. Stebėsenos dėka galime kaip įmanoma anksčiau nustatyti atsiradusią problemą ir veiksmingai ją išspręsti.    

Reikalingų pokyčių įgyvendinimas   

Duomenų kokybės procesai dažnai yra susiję su rizikos ir naudos vertinimu. Reikalingi pokyčiai yra rekomenduojami, kai nustatoma nauda yra didesnė už galimas neigiamas pasekmes, tačiau tai nereiškia, kad pokyčiai įgyvendinami tik tada, kai nėra jokios rizikos. Duomenų analitikos kontekste yra daugybė problemų, kurių neįmanoma išspręsti vien tik visapusišku automatizavimu ir žmogaus pastangomis, nepaisant galimų žmogiškųjų klaidų. Taigi svarbu užtikrinti tiek automatizuotų įrankių, tiek žmogaus įsitraukimą į duomenų valdymo bei analizės procesus siekiant sėkmingai įgyvendinti reikalingus pokyčius.   

Turite klausimų dėl duomenų analitikos? Susisiekite su mūsų komanda ir gaukite jums reikiamas konsultacijas.