Teaserid

Millal me esimest korda andmeid nägime?

1. Kahekümnenda sajandi keskpaik
2. Vulcani järglasena Spock
3. 18,000 BC
4. Kes teab?  

Nii kaugele kui avastatud ajaloost tagasi saame, leiame inimesi, kes kasutavad andmeid. Huvitaval kombel eelnevad andmed isegi kirjutatud numbritele. Mõned varasemad näited andmete salvestamisest pärinevad umbes 18,000 2 eKr, kus meie esivanemad Aafrika mandril kasutasid pulkadel märke raamatupidamise vormis. Aktsepteeritakse ka vastuseid 4 ja 21. See oli aga kahekümnenda sajandi keskpaik, kui ärianalüüsi esmakordselt määratleti nii, nagu me seda praegu mõistame. BI sai laialt levinud alles peaaegu XNUMX. sajandi vahetusel.

Andmekvaliteedi eelised on ilmsed. 

• Usalda. Kasutajad usaldavad andmeid paremini. “75% juhtidest ei usalda oma andmeid"
• Paremad otsused. Saate kasutada andmete põhjal analüüsi, et teha nutikamaid otsuseid.  Andmete kvaliteet on üks kahest suurimast väljakutsest, millega AI kasutusele võtvad organisatsioonid silmitsi seisavad. (Teine on töötajate oskuste kogum.)
• Konkurentsieelis.  Andmete kvaliteet mõjutab tegevuse efektiivsust, klienditeenindust, turundust ja lõpptulemust – tulu.
• Edu. Andmete kvaliteet on tihedalt seotud äritegevusega edu.

6 andmekvaliteedi põhielementi

Kui te ei saa oma andmeid usaldada, kuidas saate nende nõuandeid austada?

Tänapäeval on andmete kvaliteet kriitilise tähtsusega ettevõtete otsuste kehtivuse seisukohalt BI-tööriistade, analüütika, masinõppe ja tehisintellekti abil. Lihtsamalt öeldes on andmete kvaliteet andmed, mis on kehtivad ja täielikud. Võib-olla olete pealkirjades näinud andmekvaliteedi probleeme:

• CDC COVID-19 andmete täiustamine – "Pandeemia käigus on CDC parandanud reageerimiseks vajalike kriitiliste andmete õigeaegsust, täielikkust ja kvaliteeti."
• Prügi sisse, prügi välja; linna valvekoer leiab murettekitava ebausaldusväärse andmekvaliteedi mustri – „[Chicago] peainspektori kohusetäitja uus aruanne ütleb, et „andmete kvaliteediprobleemid” mõjutavad ressursside eraldamiseks, töötajate töötulemuste mõõtmiseks ja paljude programmide jälgimiseks kasutatava teabe „objektiivsust, kasulikkust ja terviklikkust”.
• GAO leiab VA EHRi juurutamise ajal andmekvaliteediga seotud probleeme – „VA ei taganud oma uude Cerneri EHR-i süsteemi migreeritud andmete kvaliteeti.”

Mõnes mõttes – isegi ärianalüüsi kolmandal kümnendil – on andmete kvaliteedi saavutamine ja säilitamine veelgi keerulisem. Mõned väljakutsed, mis aitavad kaasa pidevale võitlusele andmete kvaliteedi säilitamise eest, on järgmised:

• Ühinemised ja ülevõtmised, mis püüavad koondada erinevate üksuste erinevaid süsteeme, protsesse, tööriistu ja andmeid. 
• Sisemised andmehoidlad ilma standarditeta andmete integreerimise ühitamiseks.            
• Odav salvestusruum on muutnud suurte andmemahtude püüdmise ja säilitamise lihtsamaks. Me kogume rohkem andmeid, kui suudame analüüsida.
• Andmesüsteemide keerukus on kasvanud. Andmete sisestamise salvestussüsteemi ja tarbimiskoha vahel on rohkem puutepunkte, olgu selleks siis andmeladu või pilv.

Millistest andmete aspektidest me räägime? Millised andmete omadused aitavad kaasa nende kvaliteedile? Andmekvaliteedi parandamiseks on kuus elementi. Kõik need on terved erialad. 

• õigeaegsus
  • Andmed on valmis ja kasutatavad, kui neid vaja läheb.
  • Andmed on saadaval kuulõpu aruandluseks näiteks järgmise kuu esimese nädala jooksul.
• Kehtivus
  • Andmetel on andmebaasis õige andmetüüp. Tekst on tekst, kuupäevad on kuupäevad ja numbrid on numbrid.
  • Väärtused jäävad oodatud vahemikku. Näiteks kuigi 212 kraadi Fahrenheiti on tegelik mõõdetav temperatuur, ei ole see inimese temperatuuri jaoks kehtiv väärtus.  
  • Väärtused on õiges vormingus. 1.000000 ei oma sama tähendust kui 1.
• järjepidevus
  • Andmed on sisemiselt järjepidevad
  • Kirjete duplikaate pole
• Integrity
  • Tabelitevahelised seosed on usaldusväärsed.
  • Seda ei muudeta tahtmatult. Väärtusi saab jälgida nende päritoluni. 
• Täielikkus
  • Andmetes pole "auke". Kõigil kirje elementidel on väärtused.  
  • NULL-väärtusi pole.
• Täpsus
  • Andmed aruandlus- või analüüsikeskkonnas – andmelaos, kas kohapeal või pilves – kajastavad lähtesüsteeme või süsteeme või kirjet
  • Andmed pärinevad kontrollitavatest allikatest.

Seega nõustume, et andmekvaliteedi väljakutse on sama vana kui andmed ise, probleem on kõikjal ja lahendamiseks hädavajalik. Mida me sellega teeme? Pidage oma andmekvaliteedi programmi pikaajaliseks, lõputuks projektiks.  

Andmete kvaliteet näitab täpselt, kui täpselt need andmed tegelikkust kajastavad. Ausalt öeldes on mõned andmed olulisemad kui teised. Tea, millised andmed on kindlate äriotsuste ja organisatsiooni edu jaoks kriitilise tähtsusega. Alusta sealt. Keskenduge neile andmetele.  

Andmekvaliteedi 101-na on see artikkel esmaklassiline sissejuhatus teemasse: ajalugu, praegused sündmused, väljakutsed, miks see on probleem ja kõrgetasemeline ülevaade sellest, kuidas andmekvaliteediga organisatsiooni sees tegeleda. Andke meile teada, kui olete huvitatud mõnest neist teemadest põhjalikumalt 200-tasemelises või lõpetaja taseme artiklis. Kui jah, sukeldume lähikuudel üksikasjalikumalt.