Многие компании постоянно находятся в состоянии войны со своей системой данных, пытаясь улучшить ее качества. Хорошее качество данных гарантирует, что ваши отчеты точны, активы эффективны, программы действенны, а шаги вашей компании соответствуют вашим целям. Между тем, низкое качество данных говорит о неточности, неполноте и ненадежности данных. Итак, как вам перевести вашу компанию с низкого качества данных на хорошее?
В этой статье рассказываем о лучших практиках по качеству и обслуживанию данных.
1. Оценка данных
Оценка данных предполагает изучение мельчайших деталей. Для этого ответьте на следующие вопросыы:
Оценка данных — это не одноразовая процедура обслуживания, поэтому эти вопросы следует задавать постоянно, чтобы выявить пробелы и лазейки в сборе, вводе, обработке и регистрации данных в кратчайшие сроки. Таким образом, оценка данных будет выполнена точно, если установленные показатели нацелены на достижение целей вашей компании.
- Какие данные собираются и как?
- Каков процесс ввода данных?
- Насколько хорошо это соответствует рекомендациям?
- Были ли они собран в подходящее время?
- Безопасны ли эти данные и доступны ли они для использования?
- Используется ли программное обеспечение для дедупликации данных?
Оценка данных — это не одноразовая процедура обслуживания, поэтому эти вопросы следует задавать постоянно, чтобы выявить пробелы и лазейки в сборе, вводе, обработке и регистрации данных в кратчайшие сроки. Таким образом, оценка данных будет выполнена точно, если установленные показатели нацелены на достижение целей вашей компании.
2. Расследуйте сбои в качестве данных
При проведении оценки данных вы должны быть непредубежденным и готовым столкнуться с обнаружением каких-либо лазеек: возможно, в вашей компании произошло снижение качества данных, поэтому вы должны провести надлежащее расследование. Ошибки в данных может быть трудно исправить, но они будут продолжать возникать, пока не будет устранена основная причина. Вот вопросы, которые помогут найти первопричину и устранить ее, чтобы избежать будущих сбоев:
- Не слишком ли много источников данных?
- Являются ли несоответствия результатом человеческих ошибок?
- Существует ли недостаток коммуникации между отделами?
3. Автоматизация ввода данных
Люди склонны совершать ошибки — этот факт следует понять и принять. Если вы постоянно наблюдаете снижение качества данных из-за человеческих ошибок, почему бы не рассмотреть возможность максимальной автоматизации? Ошибки, вызванные человеческим фактором, могут быть совершены сотрудниками, несколькими пользователями или даже вашими клиентами. Вы можете контролировать лишь немногое, когда имеете дело с человеческими ошибками. Поэтому рассмотрите возможность автоматизации процесса ввода данных. Любые инвестиции в автоматизацию ваших данных заслуживают внимания, поскольку это помогло бы улучшить качество и производительность.
4. Постоянное обучение
Работа над качеством данных требует хорошего понимания принципов и технологий их обработки. Именно поэтому для сотрудников отдела данных необходимо регулярно проводить формальное обучение, чтобы держать их в курсе управления данными. Ваши сотрудники должны понимать, почему им необходимо уделять приоритетное внимание качеству данных и обслуживанию. После этого необходимо напомнить о принципах управления качеством данных, преимуществах хорошего качества данных и затратах на низкое качество, связанных с этим проблемы и способах их преодоления. Сотрудники также должны быть обучены использованию программного обеспечения, чтобы сделать их работу проще, быстрее и без ошибок.
5. Аудит данных
Важно установить политики и руководящие принципы для обеспечения бесперебойности процессов обработки данных и повышения их качества. Аудит данных поможет вам увидеть, были ли установленные рекомендации и процессы эффективными. Это также поможет вам и другим людям завоевать доверие к экспортируемым вами данным.
Аудиты данных подобны системе сдержек и противовесов, установленной для обеспечения достижения ожидаемых результатов. Можно установить показатели и задачи, которые неэффективны для достижения целей вашей компании. При аудите данных следует проверять наличие неполных данных, дублирующихся и устаревших записей, неточностей в данных, плохо заполненных полей и т.д. Опять же, аудит данных — это не одноразовая процедура. Чем больше вы проводите аудит, тем выше ваши показатели успеха.
Аудиты данных подобны системе сдержек и противовесов, установленной для обеспечения достижения ожидаемых результатов. Можно установить показатели и задачи, которые неэффективны для достижения целей вашей компании. При аудите данных следует проверять наличие неполных данных, дублирующихся и устаревших записей, неточностей в данных, плохо заполненных полей и т.д. Опять же, аудит данных — это не одноразовая процедура. Чем больше вы проводите аудит, тем выше ваши показатели успеха.
Управление качеством данных и их обслуживание — сложный и непрерывный процесс. Однако, по сравнению с затратами на низкое качество данных, каждое усилие того стоит. Часто оценивайте свои данные, используя правильные показатели, которые помогут вам достичь ваших целей. Изучите лучшие инструменты и обучите свой персонал, чтобы помочь ускорить и поддерживать рост качества ваших данных.
