ほぼすべての主要な組織に出没する6つの主要なデータ品質の問題

データの社会化とデータの民主化の出現により、多くの組織は、すべての従業員に効率的な方法で情報を整理、共有、利用できるようにしています。 ほとんどの組織は、そのような鉱山の情報を従業員の指先で自由に使用することによって利益を得ていますが、他の組織は、使用されているデータの質

ほとんどの組織では、人工知能を使ったシステムの実装や、モノのインターネットを介したビジネスの接続も検討しているため、これは特に重要にな

ビジネスアナリストは、市場動向、パフォーマンスデータを決定し、さらには会社の未来を指示するのに役立つ幹部に洞察を提示します。 そして、世界がさらにデータ駆動型になるにつれて、ビジネスやデータアナリストにとって、適切なデータを適切な形で、適切なタイミングで取得し、それを洞察に変えることが極めて重要です。

企業がデータ社会化を実施する際に従う基本的なモデルは次のとおりです:

データの社会化

しかし、多くの場合、ビジネスアナリストはデータ品質に焦点を当てた時間の大半を費やすことになります。 データの準備と管理はビジネスアナリストの主な責任ではないため、これは問題です。 しかし、彼らはまた、彼らのためにそれを行うためにそれに依存する必要はありません。

アナリストや組織が直面する最も一般的なデータ品質関連の問題のいくつかは次のとおりです:

重複

同じレコードの複数のコピーは、計算とストレージに負担をかけますが、検出されないと歪んだり間違った洞察を生み出す可能性があります。 重要な問題の1つは、人為的なミスである可能性があります—誰かが単に偶然にデータを複数回入力する—またはそれは間違っていたアルゴリズムである可能性があります。

この問題に対する解決策は、”データ重複排除”と呼ばれます。 これは、人間の洞察、データ処理、アルゴリズムのブレンドであり、尤度スコアに基づいて潜在的な重複を特定し、レコードが近い一致のように見える場所を

不完全なデータ

データがシステムに正しく入力されていない、または特定のファイルが破損している可能性があるため、残りのデータにはいくつかの欠 たとえば、住所に郵便番号がまったく含まれていない場合、その地理的側面を判断するのが難しいため、残りの情報はほとんど価値がありません。

一貫性のない形式

データが一貫性のない形式で格納されている場合、情報を分析または格納するために使用されるシステムは、それを正しく解釈 たとえば、組織が消費者のデータベースを維持している場合、基本情報を保存するための形式は事前に決定する必要があります。 名前(名、姓)、生年月日(米国/英国スタイル)または電話番号(国コードの有無にかかわらず)は、まったく同じ形式で保存する必要があります。 保存されたデータの多くのバージョンを単純に解明するには、データ科学者にかなりの時間がかかる場合があります。

アクセシビリティ

ほとんどのデータ科学者が結果や最終製品を作成、評価、理論化、予測するために使用する情報は、しばしば失われます。 部門、サブ部門、支店、そして最終的にはデータに取り組んでいるチームから、大規模な組織のビジネスアナリストにデータが流れ込む方法は、次のユーザーに完全

組織内のすべての従業員が効率的に情報を共有し、利用できるようにする方法は、企業データを共有する上での基礎です。

システムのアップグレード

データ管理システムがアップグレードされたり、ハードウェアが更新されたりするたびに、情報が失われたり破損したりする可 データのいくつかのバックアップを作成し、認証されたソースのみを介してシステムをアップグレードすることは、常にお勧めします。

データのパージとストレージ

組織内のすべての管理レベルでは、ローカルに保存された情報が誤ってまたは意図的に削除される可能性があります。 したがって、データを安全な方法で保存し、ミラーコピーのみを従業員と共有することが重要です。

“ビジネスユーザーは、必要なときに答えを得ることができないことに不満を抱くようになると、待っていることをあきらめ、データなしで盲目に戻る可能性があります。 あるいは、彼らは不正になり、必要なデータを取得するために独自の分析ツールを導入することができ、矛盾する真実のソースを作成することができます。 いずれのシナリオでも、データはその効力を失います”とBrent Dykes氏は書いています。

ビジネス上の意思決定のために分析する前に、誤ったデータや破損したデータを避けるために注意を払わなければ、組織は機会を失い、収益を失い、評判

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