Teaserlar

Verileri ilk ne zaman gördük?

1. yirminci yüzyılın ortası
2. Vulcan'ın halefi olarak Spock
3. 18,000 BC
4. Kim bilir?  

Keşfedilen tarihte gidebildiğimiz kadarıyla, verileri kullanan insanları buluyoruz. İlginç bir şekilde, veriler yazılı sayılardan bile önce gelir. Veri depolamanın en eski örneklerinden bazıları, Afrika kıtasındaki atalarımızın bir defter tutma biçimi olarak çubuklardaki işaretleri kullandığı MÖ 18,000 civarındadır. 2. ve 4. cevaplar da kabul edilecektir. Yine de, İş Zekasının bugün anladığımız şekliyle ilk tanımlandığı zaman yirminci yüzyılın ortalarıydı. BI, neredeyse 21. yüzyılın başına kadar yaygınlaşmadı.

Veri kalitesinin faydaları açıktır. 

• Güven. Kullanıcılar verilere daha iyi güvenecektir. “Yöneticilerin %75'i Verilerine Güvenmiyorbaşlıklı bir kılavuz yayınladı
• Daha iyi kararlar. Daha akıllı kararlar almak için verilere karşı analitiği kullanabileceksiniz.  Veri kalitesi AI'yı benimseyen kuruluşların karşılaştığı en büyük iki zorluktan biridir. (Diğeri personel beceri setleridir.)
• Rekabet avantajı.  Veri kalitesi, operasyonel verimliliği, müşteri hizmetlerini, pazarlamayı ve sonuç olarak geliri etkiler.
• başarı. Veri kalitesi büyük ölçüde işle bağlantılıdır başarı.

6 Veri Kalitesinin Temel Unsurları

Verilerinize güvenemiyorsanız, tavsiyelerine nasıl saygı duyabilirsiniz?

Günümüzde verilerin kalitesi, işletmelerin BI araçları, analitik, makine öğrenimi ve yapay zeka ile aldığı kararların geçerliliği için kritik öneme sahiptir. En basit tanımıyla veri kalitesi, geçerli ve eksiksiz veridir. Veri kalitesi sorunlarını manşetlerde görmüş olabilirsiniz:

• CDC'nin COVID-19 Veri İyileştirmesi - "Salgın boyunca, CDC müdahale için kritik verilerin güncelliğini, eksiksizliğini ve kalitesini iyileştiriyor."
• Çöp içeri çöp dışarı; şehir bekçisi, güvenilmez veri kalitesinin rahatsız edici modelini buluyor - "[Chicago] genel müfettişinden yeni bir rapor, "veri kalitesi sorunlarının" kaynakları tahsis etmek, çalışan performansını ölçmek ve bir dizi programı izlemek için kullanılan bilgilerin "nesnelliğini, faydasını ve bütünlüğünü" etkilediğini söylüyor.
• GAO, VA'nın EHR'nin kullanıma sunulması sırasında veri kalitesi sorunları buluyor – “VA, yeni Cerner EHR sistemine taşınan verilerin kalitesini garanti etmedi.”

Bazı açılardan – İş Zekası'nın üçüncü on yılında bile – veri kalitesini elde etmek ve sürdürmek daha da zordur. Veri kalitesini korumaya yönelik sürekli mücadeleye katkıda bulunan zorluklardan bazıları şunlardır:

• Birden fazla varlıktan farklı sistemleri, süreçleri, araçları ve verileri bir araya getirmeye çalışan birleşme ve satın almalar. 
• Verilerin entegrasyonunu uzlaştırmak için standartlar olmadan dahili veri siloları.            
• Ucuz depolama, büyük miktarda verinin yakalanmasını ve saklanmasını kolaylaştırdı. Analiz edebileceğimizden daha fazla veri yakalarız.
• Veri sistemlerinin karmaşıklığı arttı. Veri ambarı veya bulut olsun, verilerin girildiği kayıt sistemi ile tüketim noktası arasında daha fazla temas noktası vardır.

Verilerin hangi yönlerinden bahsediyoruz? Verilerin hangi özellikleri kalitesine katkıda bulunur? Veri kalitesine katkıda bulunan altı unsur vardır. Bunların her biri tüm disiplinlerdir. 

• güncellik
  • Veriler hazır ve gerektiğinde kullanılabilir.
  • Veriler, örneğin bir sonraki ayın ilk haftasında ay sonu raporlaması için kullanılabilir.
• Geçerlilik
  • Veri, veritabanında doğru veri türüne sahip. Metin metindir, tarihler tarihlerdir ve sayılar sayılardır.
  • Değerler beklenen aralıklarda. Örneğin, 212 derece fahrenhayt gerçek bir ölçülebilir sıcaklık iken, bir insan sıcaklığı için geçerli bir değer değildir.  
  • Değerler doğru biçime sahiptir. 1.000000, 1 ile aynı anlama gelmez.
• Tutarlılık
  • Veriler dahili olarak tutarlıdır
  • Kayıtların kopyası yok
• Bütünlük
  • Tablolar arasındaki ilişkiler güvenilirdir.
  • İstemeden değiştirilmez. Değerler kökenlerine kadar izlenebilir. 
• tamlık
  • Verilerde “delik” yoktur. Bir kaydın tüm öğelerinin değerleri vardır.  
  • NULL değer yok.
• doğruluk
  • Raporlama veya analitik ortamdaki veriler - ister şirket içi ister buluttaki veri ambarı - kaynak sistemleri, sistemleri veya kayıtları yansıtır
  • Veriler doğrulanabilir kaynaklardan gelmektedir.

O halde, veri kalitesi sorununun verinin kendisi kadar eski olduğu konusunda hemfikiriz, sorun her yerde mevcuttur ve çözülmesi hayatidir. Biz bu konuda ne yapacağız? Veri kalitesi programınızı uzun vadeli, hiç bitmeyen bir proje olarak düşünün.  

Verilerin kalitesi, bu verilerin gerçeği ne kadar doğru temsil ettiğini yakından temsil eder. Dürüst olmak gerekirse, bazı veriler diğer verilerden daha önemlidir. Sağlam iş kararları ve kuruluşun başarısı için hangi verilerin kritik olduğunu bilin. Oradan başla. O verilere odaklanın.  

Veri Kalitesi 101 olarak, bu makale konuya birinci sınıf düzeyinde bir giriş niteliğindedir: tarihçe, güncel olaylar, zorluk, bunun neden bir sorun olduğu ve bir kuruluşta veri kalitesinin nasıl ele alınacağına dair üst düzey bir genel bakış. 200 veya yüksek lisans düzeyindeki bir makalede bu konulardan herhangi birine daha derinlemesine bakmakla ilgileniyorsanız bize bildirin. Eğer öyleyse, önümüzdeki aylarda ayrıntıların daha derinlerine ineceğiz.