6 hlavní problémy s kvalitou dat, které pronásledují téměř všechny hlavní organizace

s příchodem socializace dat a demokratizace dat mnoho organizací organizuje, sdílí a zpřístupňuje informace efektivním způsobem všem zaměstnancům. Zatímco většina organizací těží z liberálního využívání takových informací na dosah ruky svých zaměstnanců, jiné se potýkají s problémy s kvalitou dat, která používají.

vzhledem k tomu, že většina organizací se také zabývá implementací systémů s umělou inteligencí nebo propojením svého podnikání prostřednictvím internetu věcí, stává se to obzvláště důležité.

obchodní analytici určují trendy na trhu, údaje o výkonu a dokonce prezentují poznatky vedoucím pracovníkům, které pomohou řídit budoucnost společnosti. A jak se svět stává ještě více řízeným daty, je životně důležité, aby obchodní a datoví analytici měli správná data ve správné formě ve správný čas, aby je mohli proměnit v vhled.

základní model, který společnost dodržuje při implementaci socializace dat, je:

socializace dat

obchodní analytici však často tráví většinu času zaměřením na kvalitu dat. To je problém, protože příprava a správa dat není primární odpovědností obchodního analytika. Ale také se nemusí spoléhat na to, aby to udělali za ně.

některé z nejčastějších problémů souvisejících s kvalitou dat, kterým čelí analytici a organizace obecně, jsou:

duplikáty

více kopií stejných záznamů si vybírá daň při výpočtu a ukládání, ale může také produkovat zkreslené nebo nesprávné poznatky, když jsou nezjištěny. Jedním z klíčových problémů může být lidská chyba-někdo jednoduše zadává data vícekrát náhodou-nebo to může být algoritmus, který se pokazil.

náprava navržená pro tento problém se nazývá „deduplikace dat“. Jedná se o směs lidského vhledu, zpracování dat a algoritmy, které pomáhají identifikovat potenciální duplikáty na základě skóre pravděpodobnosti a zdravého rozumu, aby se zjistilo, kde záznamy vypadají jako úzká shoda.

neúplná Data

mnohokrát protože data nebyla správně zadána do systému nebo některé soubory mohly být poškozeny, zbývající data mají několik chybějících proměnných. Například, pokud Adresa neobsahuje PSČ vůbec, zbývající informace mohou mít malou hodnotu, protože geografický aspekt by bylo těžké určit.

nekonzistentní formáty

pokud jsou data uložena v nekonzistentních formátech, systémy používané k analýze nebo ukládání informací je nemusí interpretovat správně. Pokud například organizace udržuje databázi svých spotřebitelů, měl by být předem stanoven formát pro ukládání základních informací. Jméno (jméno, příjmení), datum narození (styl USA/UK) nebo telefonní číslo (s kódem země nebo bez něj) by měly být uloženy ve stejném formátu. To může trvat datové vědcům značné množství času jednoduše rozluštit mnoho verzí uložených dat.

Přístupnost

informace, které většina vědců používá k vytváření, vyhodnocování, teoretizování a předpovídání výsledků nebo konečných produktů, se často ztratí. Způsob, jakým data stékají k obchodním analytikům ve velkých organizacích – od oddělení, dílčích divizí, poboček a nakonec týmů, které na datech pracují-zanechává informace, které mohou nebo nemusí mít úplný přístup k dalšímu uživateli.

metoda efektivního sdílení a zpřístupňování informací všem zaměstnancům v organizaci je základním kamenem sdílení firemních dat.

aktualizace systému

pokaždé, když systém správy dat dostane upgrade nebo je hardware aktualizován, existuje šance na ztrátu nebo poškození informací. Vždy je vhodné provést několik záloh dat a upgradovat systémy pouze prostřednictvím ověřených zdrojů.

čištění a ukládání dat

s každou úrovní správy v organizaci existuje šance, že lokálně uložené informace mohou být smazány — buď omylem, nebo úmyslně. Ukládání dat bezpečným způsobem a sdílení pouze zrcadlové kopie se zaměstnanci je proto zásadní.

“ jak firemní uživatelé rostou frustrovaní, že nemohou dostat odpovědi, když je potřebují, mohou se vzdát čekání a vrátit se k létání naslepo bez dat. Alternativně, mohou jít nepoctiví a zavést svůj vlastní analytický nástroj, aby získali požadovaná data, což může vytvořit konfliktní zdroj pravdy. V obou případech data ztratí svou sílu, “ napsal Brent Dykes.

není-li dbáno na to, aby se předešlo nesprávným nebo poškozeným údajům před jejich analýzou pro obchodní rozhodnutí, může organizace nakonec ztratit příležitosti, příjmy, utrpět poškození pověsti nebo dokonce podkopat důvěru CXO.

Co Si Myslíte?

přihlaste se k odběru našeho zpravodaje

Získejte nejnovější aktualizace a relevantní nabídky sdílením svého e-mailu.

Připojte Se K Naší Telegramové Skupině. Staňte se součástí poutavé online komunity. Připojte Se Zde.

Napsat komentář

Vaše e-mailová adresa nebude zveřejněna.