Cos'e la gestione della qualita dei dati? 5 pilastri chiave da conoscere
Introduzione alla gestione della qualita dei dati
Raccolta, organizzazione e archiviazione dei dati e solo meta della battaglia della gestione dei dati. Le informazioni lasciate nei database possono deteriorarsi nel tempo, perdendo precisione e valore. Per evitare questo, molte aziende praticano la gestione della qualita dei dati per preservare le informazioni e mantenere la conformita con i dati standard di qualita .
Che cos'e la gestione della qualita dei dati?
La gestione della qualita dei dati (DQM) consiste in pratiche di manutenzione volte a migliorare la qualita delle informazioni. DQM si estende dalla raccolta iniziale dei dati fino all'implementazione di soluzioni di gestione dei dati e distribuzione delle informazioni. Le aziende riconoscono DQM come un processo interno essenziale per mantenere le informazioni aggiornate e affidabili. In caso contrario, i dati possono deteriorarsi con il tempo, diminuendo l'accuratezza e l'impatto delle informazioni dettagliate.
Ora piu che mai, le aziende hanno bisogno di DQM, poiche molti hanno diverse soluzioni, rendendo difficile la manutenzione senza pratiche standardizzate. Stabilendo i processi DQM, le aziende possono ottimizzare i database, i metodi di raccolta dei dati e la manutenzione. Cio garantisce che tutti i report, le analisi e le informazioni generati siano accurati e di impatto.
Metriche per la misurazione della qualita dei dati
Misurare la qualita dei dati e fondamentale per le aziende che si basano su informazioni storiche e in tempo reale per prendere decisioni informate. Le aziende non sono in grado di valutare il loro livello di prestazioni senza DQM oggettivamente. Pertanto, le organizzazioni dovrebbero esaminare le metriche chiave che determinano la qualita complessiva dei set di dati.
Precisione
L'accuratezza dei dati si riferisce al continuo cambiamento dello stato durante il ciclo delle attivita nelle informazioni in tempo reale. In altre parole, le informazioni piu recenti sostituiscono le informazioni obsolete per fornire i dettagli piu accurati. Le aziende possono misurare l'accuratezza dei dati attraverso un'ampia documentazione di origine e metodi di verifica per garantire che le informazioni siano contabilizzate e corrette.
Le aziende che utilizzano un software di gestione possono tenere traccia dell'accuratezza monitorando il rapporto tra i dati e gli indicatori di prestazioni chiave di errore (KPI). Questa metrica conta il numero di campi dati mancanti ed errati e li confronta con il set di dati complessivo. Le aziende, ovviamente, dovrebbero sforzarsi di ridurre i problemi di qualita, ma possono iniziare stabilendo un parametro di riferimento per la propensione al rischio. In altre parole, i manager dovrebbero determinare il numero massimo di errori che consentiranno nei sistemi.
Coerenza
La coerenza dei dati garantisce la corrispondenza tra i set di dati in tutti i sistemi, indipendentemente dalla loro origine. Ad esempio, il profilo di un cliente deve avere le stesse informazioni personali nei sistemi di gestione del punto vendita (POS) e dei clienti. Se i dati sono in conflitto, le aziende non possono decifrare quale set di dati e corretto.
Con l'integrazione dei sistemi, le aziende possono collegare tutti i loro software consolidati per creare un'interfaccia universale. L'integrazione consente alle soluzioni di condividere dati in tempo reale tra loro per garantire la coerenza dei dati in tutta l'azienda. Tuttavia, e importante differenziare la coerenza con l'accuratezza, poiche i set di dati possono corrispondere ma non essere corretti.
Completezza
La completezza si riferisce alla totalita dei dati in modo che le aziende possano trarre conclusioni olistiche e approfondimenti fruibili. Le aziende possono misurare la completezza dei dati controllando i campi per eventuali input mancanti. Anche in questo caso, gli integratori di sistemi possono estrarre dati rilevanti da altre fonti per completare i moduli e garantire la completezza.
Integrita
L'integrita dei dati, detta anche convalida dei dati, e il test dei set di dati per garantire che le aziende siano conformi alle policy. Le normative specifiche del settore richiedono alle aziende di verificare l'accuratezza dei dati e di utilizzare determinati formati. Pertanto, le organizzazioni devono rimanere conformi per evitare commissioni e altre sanzioni.
Per misurare l'integrita, le aziende devono monitorare il tasso di errore di trasformazione dei dati. Questa metrica determina quante volte i processi interni non riescono a riformattare correttamente i dati mentre si spostano tra le posizioni. Se questo tasso continua ad aumentare, le aziende potrebbero dover prendere in considerazione nuovi metodi di conversione.
Tempestivita
La tempestivita dei dati si riferisce alla disponibilita e all'accessibilita delle informazioni in qualsiasi momento. In altre parole, e la differenza tra quando le aziende si aspettano informazioni rispetto al momento in cui le ricevono effettivamente. Poiche le aziende si basano su dati in tempo reale per migliorare le varie strategie, devono misurare attivamente la tempestivita.
La metrica time-to-value misura il valore delle informazioni in base alla relativa tempestivita. Poiche le organizzazioni preferiscono i dati in tempo reale, di solito trovano le informazioni piu aggiornate che forniscono il massimo valore. Pertanto, i manager dovrebbero sforzarsi di stabilire sistemi che tirino i dati in modo rapido e accurato.
I 5 pilastri della gestione della qualita dei dati
Oltre alle varie metriche sulla qualita dei dati, le aziende dovrebbero anche considerare i cinque pilastri del successo di DQM.
Il popolo
Sebbene la tecnologia abbia il potere di migliorare significativamente le prestazioni delle imprese, e efficace solo quanto le persone che la controllano. Pertanto, se i dipendenti non sono qualificati e informati sulle funzionalita della soluzione, l'azienda non ottimizzera le sue operazioni. Creando una gerarchia di dipendenti, le organizzazioni possono stabilire ruoli in base alle competenze, all'esperienza e alle capacita del lavoratore.
- Gestori DQM sono responsabili della supervisione di tutti gli sforzi di espansione della business intelligence. Pertanto, devono rimanere aggiornati sull'ambito del progetto, sul budget, sui membri del team e sull'implementazione.
- Responsabili modifiche organizzazione organizza e assiste su vari progetti, dalla creazione di dashboard software alla generazione di report.
- Analisti di dati sono le api impegnate che lavorano per raggiungere obiettivi prefissati, ad esempio migliorare la qualita dei dati, la tempestivita e l'integrita. Questi sono i dipendenti che effettivamente eseguono i piani organizzati.
Profilazione dati
La profilazione dei dati e un processo ciclico in DQM che consiste in quattro fasi.
1. Esaminare in modo approfondito ogni set di dati.
2. Analisi incrociata dei dati ai suoi metadati.
3. Test di modelli statistici.
4. Generazione di report sulla qualita complessiva dei dati.
Il processo di profilazione dei dati e necessario per sviluppare approfondimenti e report dai dati. Senza questo processo, le aziende non possono garantire l'accuratezza e la completezza delle informazioni.
Definizione della qualita dei dati
Il pilastro della qualita e incentrato sul significato specifico della qualita dei dati per ogni azienda. La definizione di qualita dei dati puo apparire molto diversa tra le aziende in quanto possono avere diversi standard. Ad esempio, alcune organizzazioni potrebbero avere una propensione ad alto rischio, consentendo piu discrepanze di dati rispetto ad altre.
Questo dipende in genere dal settore, dalla concorrenza e dai clienti dell'azienda. Man mano che i mercati fluttuano, anche il significato della qualita dei dati puo cambiare con il tempo. Pertanto, le aziende dovrebbero monitorare la propria business intelligence e aggiornare la loro definizione.
Segnalazione dati
Il quarto pilastro della DQM e la segnalazione dei dati, che consiste nel processo di eliminazione e segnalazione di eventuali dati compromettenti. Sulla base degli standard della societa, i manager devono identificare e registrare le discrepanze da ogni singolo sistema. Dopo aver consolidato queste informazioni, la gestione puo definire variabili comuni per sviluppare modelli. Cio consente all'azienda di attuare misure preventive.
Riparazione dati
La riparazione dei dati consiste nel correggere i dati e implementare un nuovo sistema per migliorare l'accuratezza delle informazioni. Quando si trova la causa principale di dati errati, i responsabili devono identificare perche, dove e come i dati sono diventati difettosi. Con questi dettagli, gli sviluppatori possono programmare strumenti di qualita che riparano i malfunzionamenti, prevenendo errori simili.
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