Դուք ցանկանում եք տվյալների որակ, բայց դուք չեք օգտագործում որակյալ տվյալներ

by Aug 24, 2022Բիզնես վերլուծություն, Բիզնեսի հետախուզություն, Ամսաթիվ0 մեկնաբանություններ

Դասավանդողներ

Ե՞րբ մենք առաջին անգամ տեսանք տվյալներ:

  1. Քսաներորդ դարի կեսերը
  2. Որպես Vulcan-ի իրավահաջորդ՝ Սպոկը
  3. 18,000 BC
  4. Ով գիտի?  

Քանի դեռ մենք կարող ենք գնալ հայտնաբերված պատմության մեջ, մենք գտնում ենք, որ մարդիկ օգտագործում են տվյալներ: Հետաքրքիր է, որ տվյալները նույնիսկ նախորդում են գրավոր թվերին: Տվյալների պահպանման ամենավաղ օրինակները վերաբերում են մոտավորապես մ.թ.ա. 18,000 թվականին, որտեղ մեր նախնիները Աֆրիկյան մայրցամաքում օգտագործում էին փայտիկների վրա դրված նշանները որպես հաշվապահական հաշվառման ձև: 2-րդ և 4-րդ պատասխանները նույնպես կընդունվեն։ Այնուամենայնիվ, քսաներորդ դարի կեսերն էին, երբ բիզնես ինտելեկտը առաջին անգամ սահմանվեց այնպես, ինչպես մենք հասկանում ենք այն այսօր: BI-ն լայն տարածում գտավ մինչև 21-րդ դարի վերջը:

Տվյալների որակի առավելություններն ակնհայտ են. 

  • Վստահեք. Օգտագործողները ավելի լավ կվստահեն տվյալներին: «Գործադիրների 75%-ը չի վստահում իրենց տվյալներին"
  • Ավելի լավ որոշումներ. Դուք կկարողանաք օգտագործել վերլուծական տվյալները տվյալների դեմ՝ ավելի խելացի որոշումներ կայացնելու համար:  Տվյալների որակը AI ընդունող կազմակերպությունների առջեւ ծառացած երկու ամենամեծ մարտահրավերներից մեկն է: (Մյուսը անձնակազմի հմտությունների հավաքածուն է):
  • Մրցակցային առավելություն.  Տվյալների որակը ազդում է գործառնական արդյունավետության, հաճախորդների սպասարկման, շուկայավարման և վերջնական գծի վրա՝ եկամուտների վրա:
  • Հաջողություն. Տվյալների որակը մեծապես կապված է բիզնեսի հետ հաջողություն.

 

Տվյալների որակի 6 հիմնական տարրեր

Եթե ​​չեք կարող վստահել ձեր տվյալներին, ինչպե՞ս կարող եք հարգել դրանց խորհուրդները:

 

Այսօր տվյալների որակը չափազանց կարևոր է այն որոշումների վավերականության համար, որոնք ձեռնարկությունները կայացնում են BI գործիքների, վերլուծության, մեքենայական ուսուցման և արհեստական ​​ինտելեկտի միջոցով: Ամենապարզ դեպքում տվյալների որակը վավեր և ամբողջական տվյալ է: Դուք կարող եք տեսել տվյալների որակի խնդիրները վերնագրերում.

Որոշ առումներով, նույնիսկ Բիզնեսի հետախուզության երրորդ տասնամյակում, տվյալների որակի ձեռքբերումն ու պահպանումը նույնիսկ ավելի դժվար է: Որոշ մարտահրավերներ, որոնք նպաստում են տվյալների որակի պահպանման մշտական ​​պայքարին, ներառում են.

  • Միաձուլումներ և ձեռքբերումներ, որոնք փորձում են միավորել տարբեր համակարգեր, գործընթացներ, գործիքներ և տվյալներ բազմաթիվ կազմակերպություններից: 
  • Տվյալների ներքին սիլոսներ՝ առանց տվյալների ինտեգրմանը համապատասխանող ստանդարտների:            
  • Էժան պահեստավորումը հեշտացրել է մեծ քանակությամբ տվյալների հավաքումն ու պահպանումը: Մենք ավելի շատ տվյալներ ենք հավաքում, քան կարող ենք վերլուծել:
  • Տվյալների համակարգերի բարդությունն աճել է: Գրառման համակարգի, որտեղ տվյալները մուտքագրվում են, և սպառման կետի միջև կան ավելի շատ հպման կետեր, լինի դա տվյալների պահեստը, թե ամպը:

Տվյալների ո՞ր ասպեկտների մասին է խոսքը: Տվյալների ո՞ր հատկություններն են նպաստում դրա որակին: Կան վեց տարրեր, որոնք նպաստում են տվյալների որակին: Սրանցից յուրաքանչյուրը ամբողջ առարկաներ են: 

  • Ժամանակայնություն
    • Տվյալները պատրաստ են և օգտագործելի, երբ դրանք անհրաժեշտ լինեն:
    • Տվյալները հասանելի են, օրինակ, հաջորդ ամսվա առաջին շաբաթվա ընթացքում ամսվա վերջի հաշվետվությունների համար:
  • Վավերականությունը
    • Տվյալները տվյալների բազայում ունեն տվյալների ճիշտ տեսակը: Տեքստը տեքստ է, ամսաթվերը՝ ամսաթվեր, իսկ թվերը՝ թվեր:
    • Արժեքները ակնկալվող միջակայքում են: Օրինակ, թեև 212 աստիճան ֆարենհայթը իրական չափելի ջերմաստիճան է, այն վավեր արժեք չէ մարդու ջերմաստիճանի համար:  
    • Արժեքներն ունեն ճիշտ ձևաչափ: 1.000000-ը նույն նշանակությունը չունի, ինչ 1-ը:
  • կայունություն
    • Տվյալները ներքին համահունչ են
    • Գրառումների կրկնօրինակներ չկան
  • ամբողջություն
    • Սեղանների միջև հարաբերությունները հուսալի են:
    • Այն ակամա փոխված չէ։ Արժեքները կարելի է հետևել դրանց ծագմանը: 
  • ամբողջականություն
    • Տվյալների մեջ «անցքեր» չկան։ Գրառման բոլոր տարրերն ունեն արժեքներ:  
    • NULL արժեքներ չկան:
  • Ճշգրտություն
    • Տվյալները հաշվետվական կամ վերլուծական միջավայրում` տվյալների պահեստում, անկախ նրանից, թե պրեմիում, թե ամպում, արտացոլում են աղբյուրի համակարգերը, համակարգերը կամ գրառումները:
    • Տվյալները ստուգելի աղբյուրներից են:

Այսպիսով, մենք համաձայն ենք, որ տվյալների որակի մարտահրավերը նույնքան հին է, որքան տվյալները, խնդիրը ամենուր տարածված է և կենսականորեն լուծելու համար: Այսպիսով, ի՞նչ ենք մենք անում դրա դեմ: Ձեր տվյալների որակի ծրագիրը դիտարկեք որպես երկարաժամկետ, անվերջ նախագիծ:  

Տվյալների որակը սերտորեն ցույց է տալիս, թե որքան ճշգրիտ են այդ տվյալները ներկայացնում իրականությունը: Անկեղծ ասած, որոշ տվյալներ ավելի կարևոր են, քան մյուս տվյալները: Իմացեք, թե ինչ տվյալներ են կարևոր բիզնես որոշումների և կազմակերպության հաջողության համար: Սկսեք այնտեղից: Կենտրոնացեք այդ տվյալների վրա:  

Որպես Տվյալների որակ 101, այս հոդվածը առաջին կուրսեցիների մակարդակի ներածություն է թեմայի վերաբերյալ. պատմություն, ընթացիկ իրադարձություններ, մարտահրավեր, ինչու է դա խնդիր և բարձր մակարդակի ակնարկ այն մասին, թե ինչպես կարելի է անդրադառնալ կազմակերպության ներսում տվյալների որակին: Տեղեկացրեք մեզ, եթե հետաքրքրված եք այս թեմաներից որևէ մեկին ավելի խորը ուսումնասիրել 200 մակարդակի կամ ավարտական ​​մակարդակի հոդվածում: Եթե ​​այո, ապա առաջիկա ամիսներին մենք կխորանանք մանրամասների մեջ:   

Բիզնեսի հետախուզություն Ամպ
Ամպի 5 թաքնված ծախսեր
Ամպի 5 թաքնված ծախսեր

Ամպի 5 թաքնված ծախսեր

Երբ կազմակերպությունները բյուջետավորում են իրենց կազմակերպության համար ամպային ծառայությունների նոր ներդրման հետ կապված ծախսերը, նրանք հաճախ չեն կարողանում ճշգրիտ գնահատել թաքնված ծախսերը՝ կապված տվյալների և ծառայությունների տեղադրման և պահպանման հետ ամպում: Գիտելիք...

Կարդալ ավելին

Բիզնես վերլուծությունԲիզնեսի հետախուզություն Քլիկ
Շարունակական ինտեգրում Qlik Sense-ի համար
CI For Qlik Sense

CI For Qlik Sense

Արագաշարժ աշխատանքային հոսք Qlik Sense-ի համար Motio ավելի քան 15 տարի ղեկավարում է Անալիտիկ և բիզնես ինտելեկտի արագ զարգացման համար Continuous Integration-ի ընդունումը: Continuous Integration[1]-ը մեթոդաբանություն է, որը փոխառված է ծրագրային ապահովման մշակման արդյունաբերությունից...

Կարդալ ավելին

Բիզնես վերլուծությունԲիզնեսի հետախուզություն
Արդյո՞ք AI-ն ավելի խելացի է, քան 5 տարեկանը:
Արդյո՞ք AI-ն ավելի խելացի է, քան հինգ տարեկանը:

Արդյո՞ք AI-ն ավելի խելացի է, քան հինգ տարեկանը:

Ինչպես պարզվում է, այո, բայց հազիվ թե AI-ն ամենուր տարածված է: Այս օրերին տանը AI-ի ամենատարածված վայրերից մեկը սմարթֆոնն է, խելացի տներն ու տեխնիկան: Վերջերս, երբ մենք նստեցինք ընթրիքի, մենք զրույց ունեցանք Alexa-ի հետ, որն այսպես ստացվեց.

Կարդալ ավելին

ԱմպCognos վերլուծությունMotioCI
Motio X IBM Cognos Analytics Cloud
Motio, Inc.-ն ապահովում է իրական ժամանակի տարբերակի կառավարում Cognos Analytics Cloud-ի համար

Motio, Inc.-ն ապահովում է իրական ժամանակի տարբերակի կառավարում Cognos Analytics Cloud-ի համար

ՊԼԱՆՈ, Տեխաս – 22 սեպտեմբերի 2022 թ. Motio, Inc.-ը՝ ծրագրային ապահովման ընկերությունը, որն օգնում է ձեզ պահպանել ձեր վերլուծական առավելությունը՝ բարելավելով ձեր բիզնես ինտելեկտը և վերլուծական ծրագրակազմը, այսօր հայտարարեց իր բոլոր MotioCI հավելվածներն այժմ լիովին աջակցում են Cognos...

Կարդալ ավելին

Բիզնես վերլուծությունԲիզնեսի հետախուզություն Ամսաթիվ
Տվյալների վրա հիմնված կազմակերպության նշանները

Տվյալների վրա հիմնված կազմակերպության նշանները

Տվյալների վրա հիմնված կազմակերպության առանձնահատկությունները Հարցեր բիզնեսները և թեկնածուները պետք է հարցնեն տվյալների մշակույթը գնահատելու համար, երբ դուք աշխատանք եք փնտրում, դուք բերում եք մի շարք հմտություններ և փորձ: Ապագա գործատուն գնահատում է՝ արդյոք դուք...

Կարդալ ավելին

Բիզնես վերլուծությունԲիզնեսի հետախուզություն Ամսաթիվ
Ինչպես ասել ձեր ղեկավարին, որ նրանք սխալ են (իհարկե տվյալների հետ)

Ինչպես ասել ձեր ղեկավարին, որ նրանք սխալ են (իհարկե տվյալների հետ)

Ինչպե՞ս կարող եք ասել ձեր ղեկավարին, որ նրանք սխալ են: Վաղ թե ուշ դուք կհամաձայնվեք ձեր մենեջերի հետ: Պատկերացրեք, որ դուք «տվյալների վրա հիմնված» ընկերությունում եք: Այն ունի 3 կամ 4 վերլուծական գործիքներ, որպեսզի կարողանա ճիշտ գործիք դնել խնդրի վրա: Սակայն տարօրինակն այն է, որ ձեր...

Կարդալ ավելին