Teatrlar

Biz ma'lumotlarni birinchi marta qachon ko'rdik?

1. Yigirmanchi asr o'rtalari
2. Vulkanning vorisi sifatida Spok
3. 18,000 mil
4. Kim biladi?  

Biz kashf etilgan tarixga borishimiz mumkin bo'lganidek, biz ma'lumotlardan foydalangan holda odamlarni topamiz. Qizig'i shundaki, ma'lumotlar hatto yozilgan raqamlardan oldin ham. Ma'lumotni saqlashning eng qadimgi misollaridan ba'zilari eramizdan avvalgi 18,000 2 yillarga oid bo'lib, Afrika qit'asidagi ajdodlarimiz buxgalteriya hisobi sifatida tayoqchalardagi belgilardan foydalanganlar. 4 va 21 javoblar ham qabul qilinadi. Bu XX asrning o'rtalari bo'lsa-da, biznes razvedkasi birinchi marta biz tushunganimizdek ta'riflangan. BI deyarli XNUMX-asr boshlariga qadar keng tarqalmadi.

Ma'lumotlar sifatining afzalliklari aniq. 

• ishonch. Foydalanuvchilar ma'lumotlarga yaxshiroq ishonishadi. "Rahbarlarning 75 foizi o'z ma'lumotlariga ishonmaydi"
• Yaxshiroq qarorlar. Siz aqlliroq qarorlar qabul qilish uchun maʼlumotlarga qarshi tahlillardan foydalanishingiz mumkin.  Ma'lumotlar sifati AIni qabul qiladigan tashkilotlar oldida turgan ikkita eng katta muammolardan biri. (Boshqasi - xodimlarning malakalari to'plami.)
• Raqobat afzalligi.  Ma'lumotlar sifati operatsion samaradorlikka, mijozlarga xizmat ko'rsatishga, marketingga va yakuniy natijaga - daromadga ta'sir qiladi.
• muvaffaqiyat. Ma'lumotlar sifati biznes bilan bog'liq muvaffaqiyat.

Ma'lumotlar sifatining 6 asosiy elementlari

Agar ma'lumotlaringizga ishonmasangiz, uning maslahatlarini qanday hurmat qilishingiz mumkin?

Bugungi kunda ma'lumotlar sifati biznesning BI vositalari, tahlillar, mashinalarni o'rganish va sun'iy intellekt yordamida qabul qiladigan qarorlarining haqiqiyligi uchun juda muhimdir. Eng sodda qilib aytganda, ma'lumotlar sifati haqiqiy va to'liq bo'lgan ma'lumotlardir. Sarlavhalarda ma'lumotlar sifati bilan bog'liq muammolarni ko'rgan bo'lishingiz mumkin:

• CDC ning COVID-19 ma'lumotlarini takomillashtirish - "Pandemiya davrida CDC javob berish uchun muhim ma'lumotlarning o'z vaqtidaligi, to'liqligi va sifatini yaxshilamoqda."
• Axlat ichkariga, chiqindiga; shahar qo'riqchisi ishonchsiz ma'lumotlar sifatining tashvishli namunasini topdi – “[Chikago] bosh inspektori vazifasini bajaruvchining yangi hisobotida aytilishicha, “maʼlumotlar sifati bilan bogʻliq muammolar” resurslarni taqsimlash, xodimlarning ish faoliyatini oʻlchash va koʻplab dasturlarni kuzatish uchun foydalaniladigan maʼlumotlarning “obʼyektivligi, foydaliligi va yaxlitligiga” taʼsir qiladi.”
• GAO VA ning EHR ishga tushirilishi paytida ma'lumotlar sifati bilan bog'liq muammolarni topadi - "VA yangi Cerner EHR tizimiga ko'chirilgan ma'lumotlar sifatini ta'minlamadi."

Qaysidir ma'noda - hatto Business Intelligencening uchinchi o'n yilligida ham - ma'lumotlar sifatiga erishish va uni saqlab qolish yanada qiyinroq. Ma'lumotlar sifatini saqlab qolish uchun doimiy kurashga hissa qo'shadigan ba'zi muammolarga quyidagilar kiradi:

• Turli xil tizimlar, jarayonlar, vositalar va bir nechta ob'ektlardan ma'lumotlarni birlashtirishga harakat qiladigan qo'shilish va sotib olish. 
• Ma'lumotlar integratsiyasini muvofiqlashtirish uchun standartlarsiz ma'lumotlarning ichki siloslari.            
• Arzon saqlash katta hajmdagi ma'lumotlarni olish va saqlashni osonlashtirdi. Biz tahlil qilishimiz mumkin bo'lgandan ko'ra ko'proq ma'lumotlarni ushlaymiz.
• Ma'lumotlar tizimlarining murakkabligi o'sdi. Ma'lumotlar kiritiladigan ro'yxatga olish tizimi va ma'lumotlar ombori yoki bulut bo'ladimi, iste'mol nuqtasi o'rtasida ko'proq aloqa nuqtalari mavjud.

Ma'lumotlarning qaysi jihatlari haqida gapiramiz? Ma'lumotlarning qanday xususiyatlari uning sifatiga yordam beradi? Ma'lumotlar sifatiga hissa qo'shadigan oltita element mavjud. Bularning har biri butun fanlardir. 

• Vaqtlilik
  • Ma'lumotlar tayyor va kerak bo'lganda foydalanish mumkin.
  • Ma'lumotlar, masalan, keyingi oyning birinchi haftasida oy oxiridagi hisobot uchun mavjud.
• Haqiqat
  • Ma'lumotlar bazasida to'g'ri ma'lumotlar turi mavjud. Matn matn, sanalar sana va raqamlar raqamlardir.
  • Qiymatlar kutilgan diapazonlar ichida. Misol uchun, 212 daraja farengeyt haqiqiy o'lchanadigan harorat bo'lsa-da, bu inson harorati uchun haqiqiy qiymat emas.  
  • Qiymatlar to'g'ri formatga ega. 1.000000 1 bilan bir xil ma'noga ega emas.
• Munosabatlar
  • Ma'lumotlar ichki jihatdan mos keladi
  • Yozuvlarning dublikati yo'q
• Butunlik
  • Jadvallar orasidagi munosabatlar ishonchli.
  • Bu tasodifan o'zgartirilmaydi. Qadriyatlarni ularning kelib chiqishiga qarab kuzatish mumkin. 
• To'liqlik
  • Ma'lumotlarda "teshiklar" yo'q. Yozuvning barcha elementlari qiymatlarga ega.  
  • NULL qiymatlari yo'q.
• aniqlik
  • Hisobot yoki tahliliy muhitdagi ma'lumotlar - mahalliy yoki bulutdagi ma'lumotlar ombori - manba tizimlari, tizimlar yoki yozuvlarni aks ettiradi.
  • Ma'lumotlar tekshirilishi mumkin bo'lgan manbalardan olingan.

Shunday qilib, biz ma'lumotlar sifati muammosi ma'lumotlarning o'zi kabi eski ekanligiga rozi bo'lamiz, muammo hamma joyda mavjud va hal qilinishi juda muhimdir. Xo'sh, biz bu haqda nima qilamiz? Ma'lumotlar sifati dasturingizni uzoq muddatli, hech qachon tugamaydigan loyiha sifatida ko'rib chiqing.  

Ma'lumotlarning sifati bu ma'lumotlarning haqiqatni qanchalik to'g'ri aks ettirishini aniq ifodalaydi. Rostini aytsam, ba'zi ma'lumotlar boshqa ma'lumotlarga qaraganda muhimroqdir. Qattiq biznes qarorlari va tashkilot muvaffaqiyati uchun qanday ma'lumotlar muhimligini biling. U erdan boshlang. Ushbu ma'lumotlarga e'tibor qarating.  

Ma'lumotlar sifati 101 sifatida ushbu maqola mavzuga birinchi darajali kirish: tarix, joriy voqealar, muammo, nima uchun bu muammo va tashkilot ichidagi ma'lumotlar sifatini qanday hal qilish haqida yuqori darajadagi umumiy ko'rinish. 200-darajali yoki magistratura darajasidagi maqolada ushbu mavzulardan birini chuqurroq o'rganishga qiziqsangiz, bizga xabar bering. Agar shunday bo'lsa, kelgusi oylarda biz tafsilotlarga chuqurroq kirib boramiz.