teasere
Când am văzut prima dată datele?
- Mijlocul secolului al XX-lea
- Ca succesor al lui Vulcan, Spock
- 18,000 BC
- Cine știe?
Din câte putem merge în istoria descoperită, găsim oameni folosind date. Interesant este că datele preced chiar numerele scrise. Unele dintre cele mai timpurii exemple de stocare a datelor sunt din jurul anului 18,000 î.Hr., când strămoșii noștri de pe continentul african au folosit semne pe bețe ca formă de contabilitate. Vor fi acceptate și răspunsurile 2 și 4. Totuși, era mijlocul secolului al XX-lea când Business Intelligence a fost definită pentru prima dată așa cum o înțelegem astăzi. BI nu s-a răspândit până aproape de începutul secolului al XXI-lea.
Beneficiile calității datelor sunt evidente. 
- Încredere. Utilizatorii vor avea mai multă încredere în date. „75% dintre directori nu au încredere în datele lorMatei 22:21
- Decizii mai bune. Veți putea folosi analitice împotriva datelor pentru a lua decizii mai inteligente. Calitatea datelor este una dintre cele mai mari provocări cu care se confruntă organizațiile care adoptă IA. (Celalalt fiind seturile de abilități ale personalului.)
- Avantaj competitiv. Calitatea datelor afectează eficiența operațională, serviciul pentru clienți, marketingul și rezultatul final - venitul.
- Succes. Calitatea datelor este strâns legată de afaceri succes.
6 elemente cheie ale calității datelor
Dacă nu poți avea încredere în datele tale, cum poți respecta sfaturile acestora?
Astăzi, calitatea datelor este esențială pentru validitatea deciziilor pe care companiile le iau cu instrumente BI, analiză, învățarea automată și inteligența artificială. În cel mai simplu mod, calitatea datelor este datele care sunt valide și complete. Este posibil să fi văzut problemele legate de calitatea datelor în titluri:
- Îmbunătățirea datelor despre COVID-19 de la CDC - „De-a lungul pandemiei, CDC a îmbunătățit actualitatea, exhaustivitatea și calitatea datelor critice pentru răspuns.”
- Garbage in, garbage out; Watchdog-ul orașului găsește un model îngrijorător de calitate nesigură a datelor – „Un nou raport al inspectorului general interimar [Chicago] spune că „problemele de calitate a datelor” afectează „obiectivitatea, utilitatea și integritatea” informațiilor utilizate pentru a aloca resurse, măsura performanța angajaților și monitorizează o serie de programe.”
- GAO găsește probleme de calitate a datelor în timpul lansării EHR a VA – „AV nu a asigurat calitatea datelor migrate către noul său sistem Cerner EHR.”
În anumite privințe – chiar și până în al treilea deceniu de Business Intelligence – obținerea și menținerea calității datelor este și mai dificilă. Unele dintre provocările care contribuie la lupta constantă pentru menținerea calității datelor includ:
- Fuziuni și achiziții care încearcă să reunească sisteme, procese, instrumente și date disparate de la mai multe entități.
- Silozuri interne de date fără standarde pentru a reconcilia integrarea datelor.
- Stocarea ieftină a făcut mai ușoară capturarea și reținerea unor cantități mari de date. Capturăm mai multe date decât putem analiza.
- Complexitatea sistemelor de date a crescut. Există mai multe puncte de contact între sistemul de înregistrare în care sunt introduse datele și punctul de consum, indiferent dacă acesta este depozitul de date sau cloud.
Despre ce aspecte ale datelor vorbim? Ce proprietăți ale datelor contribuie la calitatea acestora? Există șase elemente care contribuie la calitatea datelor. Fiecare dintre acestea sunt discipline întregi. 
- promptitudinea
- Datele sunt gata și utilizabile atunci când sunt necesare.
- Datele sunt disponibile pentru raportarea la sfârșitul lunii, de exemplu, în prima săptămână a lunii următoare.
- Valabilitate
- Datele au tipul de date corect în baza de date. Textul este text, datele sunt date și numerele sunt numere.
- Valorile sunt în intervalele așteptate. De exemplu, în timp ce 212 grade Fahrenheit este o temperatură reală măsurabilă, nu este o valoare validă pentru o temperatură umană.
- Valorile au formatul corect. 1.000000 nu are același sens ca 1.
- consecvență
- Datele sunt consecvente intern
- Nu există duplicate ale înregistrărilor
- Integritate
- Relațiile dintre tabele sunt de încredere.
- Nu este schimbat neintenționat. Valorile pot fi urmărite până la originile lor.
- deplinătate
- Nu există „găuri” în date. Toate elementele unei înregistrări au valori.
- Nu există valori NULL.
- Acuratete
- Datele din mediul de raportare sau analitic – depozitul de date, fie on-prem, fie în cloud – reflectă sistemele sursă, sau sistemele sau înregistrarea
- Datele provin din surse verificabile.
Suntem de acord, așadar, că provocarea calității datelor este la fel de veche ca și datele în sine, problema este omniprezentă și vitală de rezolvat. Deci, ce facem în privința asta? Considerați programul dvs. de calitate a datelor ca pe un proiect pe termen lung, fără sfârșit.
Calitatea datelor reprezintă îndeaproape cât de exact aceste date reprezintă realitatea. Sincer să fiu, unele date sunt mai importante decât alte date. Aflați ce date sunt esențiale pentru deciziile solide de afaceri și succesul organizației. Începeți de acolo. Concentrați-vă pe acele date.
Ca Data Quality 101, acest articol este o introducere la nivel de boboc a subiectului: istoria, evenimentele actuale, provocarea, de ce este o problemă și o prezentare generală la nivel înalt a modului de abordare a calității datelor în cadrul unei organizații. Spuneți-ne dacă sunteți interesat să aruncați o privire mai profundă asupra vreunuia dintre aceste subiecte într-un articol de 200 de niveluri sau de absolvent. Dacă da, ne vom aprofunda detaliile în următoarele luni.
