lojëra
Kur i pamë për herë të parë të dhënat?
- Mesi i shekullit të njëzetë
- Si pasardhës i Vulcanit, Spock
- 18,000 BC
- Kush e di?
Me aq sa mund të shkojmë në historinë e zbuluar, gjejmë njerëz që përdorin të dhëna. Është interesante se të dhënat madje u paraprijnë numrave të shkruar. Disa nga shembujt më të hershëm të ruajtjes së të dhënave janë rreth vitit 18,000 para Krishtit, ku paraardhësit tanë në kontinentin afrikan përdornin shenja në shkopinj si një formë kontabiliteti. Përgjigjet 2 dhe 4 do të pranohen gjithashtu. Ishte mesi i shekullit të njëzetë, megjithatë, kur Inteligjenca e Biznesit u përcaktua për herë të parë siç e kuptojmë ne sot. BI nuk u përhap gjerësisht deri në fund të shekullit të 21-të.
Përfitimet e cilësisë së të dhënave janë të dukshme. 
- Besimi. Përdoruesit do t'u besojnë më mirë të dhënave. "75% e drejtuesve nuk u besojnë të dhënave të tyre"
- Vendime më të mira. Ju do të jeni në gjendje të përdorni analitikë kundër të dhënave për të marrë vendime më të zgjuara. Cilësia e të dhënave është një nga dy sfidat më të mëdha me të cilat përballen organizatat që adoptojnë AI. (Tjetra janë grupet e aftësive të stafit.)
- Përparësia Konkurruese. Cilësia e të dhënave ndikon në efikasitetin operacional, shërbimin ndaj klientit, marketingun dhe në fund të fundit - të ardhurat.
- Sukses. Cilësia e të dhënave është e lidhur shumë me biznesin sukses.
6 Elementet kryesore të cilësisë së të dhënave
Nëse nuk mund t'u besoni të dhënave tuaja, si mund t'i respektoni këshillat e tyre?
Sot, cilësia e të dhënave është kritike për vlefshmërinë e vendimeve që marrin bizneset me mjetet e BI, analitikën, mësimin e makinerive dhe inteligjencën artificiale. Në mënyrën më të thjeshtë, cilësia e të dhënave janë të dhëna të vlefshme dhe të plota. Ju mund të keni parë problemet e cilësisë së të dhënave në titujt:
- Përmirësimi i të dhënave COVID-19 të CDC – “Gjatë rrjedhës së pandemisë, CDC ka përmirësuar afatin, plotësinë dhe cilësinë e të dhënave kritike për përgjigjen.”
- Plehra brenda, mbeturina jashtë; mbikëqyrësi i qytetit gjen model shqetësues të cilësisë së të dhënave jo të besueshme – “Një raport i ri nga ushtruesi i detyrës së inspektorit të përgjithshëm [Chicago] thotë se “çështjet e cilësisë së të dhënave” ndikojnë në “objektivitetin, dobinë dhe integritetin” e informacionit të përdorur për shpërndarjen e burimeve, matjen e performancës së punonjësve dhe monitorimin e një sërë programesh”.
- GAO gjen probleme të cilësisë së të dhënave gjatë prezantimit të EHR të VA – “VA nuk siguroi cilësinë e të dhënave të migruara në sistemin e saj të ri Cerner EHR.”
Në disa mënyra – madje edhe në dekadën e tretë të Inteligjencës së Biznesit – arritja dhe ruajtja e cilësisë së të dhënave është edhe më e vështirë. Disa nga sfidat që kontribuojnë në luftën e vazhdueshme për ruajtjen e cilësisë së të dhënave përfshijnë:
- Bashkimi dhe blerjet që përpiqen të bashkojnë sisteme, procese, mjete dhe të dhëna të ndryshme nga njësi të shumta.
- Siloset e brendshme të të dhënave pa standarde për të harmonizuar integrimin e të dhënave.
- Ruajtja e lirë e ka bërë më të lehtë kapjen dhe mbajtjen e sasive të mëdha të të dhënave. Ne kapim më shumë të dhëna sesa mund të analizojmë.
- Kompleksiteti i sistemeve të të dhënave është rritur. Ka më shumë pika kontakti midis sistemit të regjistrimit ku futen të dhënat dhe pikës së konsumit, qoftë ajo depo e të dhënave apo cloud.
Për cilat aspekte të të dhënave po flasim? Cilat veti të të dhënave kontribuojnë në cilësinë e tyre? Ka gjashtë elementë që kontribuojnë në cilësinë e të dhënave. Secila nga këto janë disiplina të tëra. 
- voli
- Të dhënat janë gati dhe të përdorshme kur nevojiten.
- Të dhënat janë të disponueshme për raportim në fund të muajit, për shembull, brenda javës së parë të muajit pasardhës.
- Vlefshmëri
- Të dhënat kanë llojin e saktë të të dhënave në bazën e të dhënave. Teksti është tekst, datat janë data dhe numrat janë numra.
- Vlerat janë brenda kufijve të pritur. Për shembull, ndërsa 212 gradë Fahrenheit është një temperaturë aktuale e matshme, ajo nuk është një vlerë e vlefshme për një temperaturë njerëzore.
- Vlerat kanë formatin e duhur. 1.000000 nuk ka të njëjtin kuptim si 1.
- konsistencë
- Të dhënat janë të qëndrueshme nga brenda
- Nuk ka kopje të të dhënave
- ndershmëri
- Marrëdhëniet midis tabelave janë të besueshme.
- Nuk është ndryshuar pa dashje. Vlerat mund të gjurmohen në origjinën e tyre.
- Plotësia
- Nuk ka "vrima" në të dhëna. Të gjithë elementët e një rekordi kanë vlera.
- Nuk ka vlera NULL.
- Saktësi
- Të dhënat në mjedisin raportues ose analitik – magazina e të dhënave, qoftë në prem ose në cloud – pasqyrojnë sistemet burimore, ose sistemet ose regjistrimin
- Të dhënat janë nga burime të verifikueshme.
Pra, ne jemi dakord që sfida e cilësisë së të dhënave është po aq e vjetër sa vetë të dhënat, problemi është i kudondodhur dhe jetik për t'u zgjidhur. Pra, çfarë të bëjmë për këtë? Konsideroni programin tuaj të cilësisë së të dhënave si një projekt afatgjatë dhe të pafund.
Cilësia e të dhënave përfaqëson nga afër se sa saktë ato të dhëna përfaqësojnë realitetin. Për të qenë i sinqertë, disa të dhëna janë më të rëndësishme se të dhënat e tjera. Dini se cilat të dhëna janë kritike për vendimet e qëndrueshme të biznesit dhe suksesin e organizatës. Filloni atje. Përqendrohuni në ato të dhëna.
Si Cilësia e të Dhënave 101, ky artikull është një hyrje e nivelit fillestar të temës: historia, ngjarjet aktuale, sfida, pse është problem dhe një përmbledhje e nivelit të lartë se si të adresohet cilësia e të dhënave brenda një organizate. Na tregoni nëse jeni të interesuar të hidhni një vështrim më të thellë në ndonjë nga këto tema në një artikull të nivelit 200 ose të nivelit të diplomuar. Nëse po, ne do të zhytemi më thellë në specifikat në muajt e ardhshëm.
