Качество данных: его определения и способы его улучшения
4 февраля 2023 г.В целом, качество данных относится к полезности конкретного набора данных для достижения определенной цели. Качество данных можно измерить с точки зрения точности, полноты, надежности, легитимности, уникальности, актуальности и доступности.
Независимо от того, работаете ли вы в сфере разработки, продаж, управления или приобретения, использование качественных данных необходимо для повседневных бизнес-операций. Однако, поскольку данных так много и они поступают во многих формах (количественные, качественные) и форматах (JSON, CSV, XML), получение и поддержание качественных данных может быть сложной задачей. В этой задаче важно понимать качество данных.
Из-за широкого использования качество данных имеет множество определений и может быть улучшено различными способами. В этой статье я рассмотрю способы определения качества данных, примеры использования качества данных, а также шесть методов повышения общего качества данных вашей компании.
Что означает качество данных?
В зависимости от того, кого вы спросите, у качества данных может быть много определений. Определение качества данных может применяться к трем основным группам людей: потребителям, бизнес-профессионалам и специалистам по данным.
Хотя определения меняются в зависимости от их предполагаемого использования, основное значение качества данных остается относительно одним и тем же. Я коснусь этих основных принципов далее в статье.
А пока давайте рассмотрим три наиболее распространенных определения качества данных.
Качество данных для потребителей
Потребители понимают качество данных как данные, которые подходят для использования по назначению, хранятся в безопасности и полностью соответствуют ожиданиям потребителей.
Качество данных для профессионалов бизнеса
Бизнес-эксперты понимают качество данных как данные, которые помогают в повседневных операциях и процессах принятия решений. В частности, высокое качество данных улучшит рабочий процесс, предоставит информацию и удовлетворит практические потребности бизнеса.
Качество данных для специалистов по данным
На более техническом уровне специалисты по обработке и анализу данных понимают качество данных как данные, которые соответствуют присущим им характеристикам точности и полезности, а также удовлетворяют своему назначению.
В конечном счете, все эти определения качества данных объединяет акцент на цели и точности. Хотя это важно, для измерения качества данных можно использовать многие другие параметры. Давайте сначала рассмотрим, почему важно качество данных, а также некоторые распространенные варианты использования.
Целостность данных
Целостность данных — это процесс, который делает данные доступными и ценными для всей организации. Качество данных — это только часть всего процесса обеспечения целостности данных. Существует три основных элемента целостности данных.
Интеграция данных
Прежде всего необходимо собрать данные из различных источников и объединить их в один набор данных. Основная цель — сделать данные доступными для всего бизнеса.
Качество данных
Во-вторых, очень важны качественные данные. Низкое качество данных приводит к несоответствиям и неточностям, что делает их совершенно бесполезными.
Эффективное управление качеством данных необходимо для того, чтобы активы данных оставались полезными и информативными.
Обогащение данных
Наконец, получив качественные данные, вы можете их обогатить. Заполнение недостающих пробелов – отличный способ улучшить полноту и точность данных.
Почему важно качество данных?
Существует много рисков, связанных с низким качеством данных. Forbes отмечает, что низкое качество данных может негативно сказаться на доход, лидогенерация, настроения потребителей и внутреннее состояние компании. Фактически поддержание высокого качества данных влияет на все аспекты рабочего процесса компании, начиная от бизнес-аналитики и управления продуктами/услугами и заканчивая отношениями с клиентами и безопасностью.
Теперь давайте подробнее рассмотрим основные варианты использования качества данных.
Примеры использования для повышения качества данных
Стандартизация данных
Подобно управлению данными, стандартизация данных включает организацию и ввод данных в соответствии с согласованными стандартами, установленными местными и международными агентствами.
В отличие от управления данными, которое рассматривает управление качеством данных с более макроэкономической и юридической точки зрения, стандартизация данных рассматривает качество набора данных на микроуровне, включая внедрение стандартов данных в масштабах всей компании. Это позволяет уточнять и уточнять сложные наборы данных.
Очистка данных
Очистка данных с точки зрения качества – это процесс, в ходе которого инструменты обработки данных исправляют поврежденные данные, удаляют дубликаты и устраняют пустые записи данных.
В конечном итоге этот процесс направлен на удаление данных, которые считаются «грязными», и замену их достоверными, четкими и точными данными.
Геокодирование
Геокодирование — это процесс корректировки личных данных, таких как имена и адреса, в соответствии с международными географическими стандартами.
Персональные данные, которые не соответствуют географическим стандартам, могут вызвать негативные взаимодействия с потребителями и недопонимание.
Управление данными
Управление данными создает стандарты и определения качества данных, помогая поддерживать высокое качество данных в командах, отраслях и странах.
Правила и положения, определяющие управление данными, исходят из законодательных процессов, юридических выводов и организаций по управлению данными, таких как DAMA и DGPO.
Профилирование данных
Профилирование данных – это процесс, который проверяет и анализирует данные из определенного набора данных или базы данных, чтобы создать более полную картину (сводку профиля) для определенной записи, пользователя, типа данных и т. д.
Профилирование данных используется для управления рисками, обеспечения качества данных и анализа метаданных (которые иногда упускают из виду).
Измерение качества данных
Как я упоминал ранее, измерение качества данных может оказаться невероятным достижением, поскольку для измерения качества набора данных используется множество параметров. Вот основные параметры, используемые для оценки качества данных.
Параметры качества данных
Существует шесть параметров качества данных: точность, полнота, согласованность, своевременность, единообразие и уникальность. Все они перечислены и более подробно обсуждаются ниже.
Точность данных
Точность данных — это измерение достоверности данных, определяемое любыми ограничениями, установленными инструментом сбора данных.
Например, неточные данные могут появиться, когда кто-то сообщает данные, которые являются либо ложными, либо во время процесса ввода произошла ошибка.
Полнота данных
Полнота — это измерение степени известных значений для конкретного процесса сбора данных. Неполные данные содержат пропущенные значения в определенном наборе данных.
Отсутствующие данные могут исказить результаты анализа данных и привести к завышенным результатам или даже сделать конкретный набор данных бесполезным, если он будет сильно неполным.
Консистентность данных
Согласованность данных — это мера согласованности и единообразия данных в нескольких системах. Примечательно, что противоречивые данные будут противоречить друг другу во всех ваших наборах данных и могут вызвать путаницу в отношении того, какие точки данных содержат ошибки.
Кроме того, несогласованные данные могут возникать, когда данные вводятся разными пользователями в разных системах ввода данных.
Своевременность
Своевременность — это скорость обновления данных. Своевременные данные часто обновляются и не содержат устаревших записей, которые могут быть неточными.
Единообразие данных
Единообразие данных – это показатель согласованности единиц измерения, используемых для записи данных. Неоднородные данные будут содержать записи с разными единицами измерения, такими как градусы Цельсия и Фаренгейта, сантиметры в дюймы и т. д.
Уникальность данных
Уникальность данных – это показатель оригинальности набора данных. В частности, уникальность направлена на учет дубликатов в наборе данных.
Уникальность обычно измеряется в процентах, где 100% уникальность данных означает, что в наборе данных нет дубликатов.
6 способов улучшить качество данных
Как упоминалось ранее, данные являются важным компонентом бизнес-аналитики. Точно так же сбор достаточного количества данных для ваших наборов данных так же важен, как и сбор качественных данных.
Оценка наборов данных — сложная, но необходимая задача, которая может выделить вас среди конкурентов. Проблемы с качеством данных могут возникать во многих случаях в течение жизненного цикла точки данных.
Тем не менее, создание четких указаний и продуманных намерений при анализе ваших данных повысит качество ваших данных и позволит более точно понять, о чем ваши данные говорят вам.
Итак, давайте рассмотрим методы улучшения качества данных.
1. Собирайте уникальные данные
Уникальность относится к определенному типу данных, которые вы собираете. Важно использовать данные, которые соответствуют вашим бизнес-целям и соответствуют намерениям, стоящим за вашим использованием данных.
Например, может быть, ваша компания хочет следить за своими конкурентами. Проще говоря, вы должны спросить себя: «Относятся ли эти данные к установленным бизнес-целям моей компании?» Если нет, вы можете пересмотреть, какие именно данные вы собираете.
2. Собирайте его чаще
Периодичность сбора данных, также известная как своевременность (описано выше), показывает, насколько актуальна информация в вашем наборе данных. Оценка частоты, с которой вы собираете новые данные или обновляете текущую информацию в своем наборе данных, напрямую влияет на его качество.
Цель состоит в том, чтобы установить повторяющиеся циклы сбора данных, отвечающие вашим бизнес-целям.
3. Собирайте точные данные
Хотя иногда получить точные данные невозможно, из-за человеческого фактора в процессе сбора данных создание параметров при вводе данных снижает неточности. Например, случайный анализ наборов данных вручную позволит вам понять, насколько точно потребители вводят данные.
На первый взгляд некоторые наборы данных могут выглядеть полными, но это не обязательно означает точность.
4. Уменьшите шум в данных
Зашумленные данные могут создавать ненужные сложности и запутанные наборы данных.
Например, в ваших данных могут быть дубликаты или опечатки в записях, которые вызывают ошибки в процессе анализа данных. Уменьшить шум в данных можно путем сопоставления данных, при котором отдельные точки данных сравниваются друг с другом, чтобы найти дубликаты, опечатки и избыточные данные (данные, которые не обязательно являются дубликатами, но подразумеваются в других точках ввода данных).
5. Определите пустые значения в ваших данных
Неполные или отсутствующие данные могут негативно сказаться на качестве ваших наборов данных, а в некоторых случаях привести к более серьезным ошибкам чтения данных в зависимости от того, какие инструменты профилирования данных вы используете. Чем больше пустых значений, тем более неточными становятся ваши данные.
Поэтому обеспечение полноты на протяжении всего процесса сбора данных необходимо для обеспечения качества данных.
6. Инвестируйте в передовые методы обеспечения качества данных
Как и при внедрении передовых методов на рабочем месте, очень важно использовать передовые методы для процесса сбора наборов данных.
Последовательная передача и интерпретация ваших наборов данных в вашей компании повысит качество, в котором ваш бизнес использует указанные данные. Применение передовых методов работы с наборами данных в масштабах всей компании обеспечит согласованность и качество.
Подведение итогов
Качество данных влияет на все аспекты бизнес-операций. Некачественные данные приводят к неэффективным операциям и неточным выводам. Другими словами, это может навредить вашему бизнесу, а не помочь ему.
Инструменты управления качеством данных должны быть на месте, чтобы поддерживать высокое качество данных. Данные о клиентах исключительно важны. Они постоянно меняются, и вы должны первыми узнавать о любых изменениях в данных о клиентах, чтобы иметь возможность предоставлять актуальные и подходящие предложения. Инструменты качества данных помогут вам сделать данные достоверными и полезными. Согласованное управление данными является ключом к успешным бизнес-стратегиям, основанным на данных.
Как только вы освоите управление данными, вы сможете воспользоваться преимуществами, которые предлагают высококачественные данные. Имея это в виду, получение и поддержание качественных данных является приоритетом успешного бизнеса.
Также опубликовано здесь.
Оригинал