6 Store Datakvalitetsproblemer Som Hjemsøker Nesten Alle Store Organisasjoner

med bruk av datasosialisering og demokratisering av data, organiserer mange organisasjoner, deler og gjør informasjonen tilgjengelig på en effektiv måte for alle ansatte. Mens de fleste organisasjoner tjener på den liberale bruken av slik informasjon på sine ansattes fingertupper, står andre overfor problemer med kvaliteten på dataene som brukes av dem.

som de fleste organisasjoner også ser på å implementere systemer med kunstig intelligens eller koble sin virksomhet via internet of things, blir dette spesielt viktig.

Forretningsanalytikere bestemmer markedstrender, ytelsesdata og til og med presenterer innsikt til ledere som vil bidra til å lede selskapets fremtid. Og etter hvert som verden blir enda mer datadrevet, er det svært viktig for forretnings-og dataanalytikere å ha de riktige dataene, i riktig form, til rett tid, slik at de kan gjøre det til innsikt.

den grunnleggende modellen som et selskap følger ved implementering av datasosialisering er:

datasosialisering

men mange ganger bruker forretningsanalytikere mesteparten av tiden sin på datakvalitet. Dette er et problem fordi dataforberedelse og ledelse ikke er forretningsanalytikerens hovedansvar. Men de trenger heller ikke å stole PÅ DET for å gjøre det for dem heller.

noen av de vanligste datakvalitetsrelaterte problemene analytikere og organisasjoner generelt står overfor, er:

Duplikater

Flere kopier av de samme postene tar en toll på beregning og lagring, men kan også produsere skjev eller feil innsikt når de går uoppdaget. Et av hovedproblemene kan være menneskelig feil-noen bare skriver inn dataene flere ganger ved et uhell – eller det kan være en algoritme som har gått galt.

en løsning foreslått for dette problemet kalles «data deduplication». Dette er en blanding av menneskelig innsikt, databehandling og algoritmer for å identifisere potensielle duplikater basert på sannsynlighetspoeng og sunn fornuft for å identifisere hvor poster ser ut som en nær kamp.

Ufullstendige Data

Mange ganger fordi dataene ikke er riktig angitt i systemet, eller enkelte filer kan ha blitt skadet, har de gjenværende dataene flere manglende variabler. For eksempel, hvis en adresse ikke inneholder et postnummer i det hele tatt, kan den gjenværende informasjonen være av liten verdi, siden det geografiske aspektet av det ville være vanskelig å bestemme.

Inkonsekvente Formater

hvis dataene lagres i inkonsekvente formater, kan det hende at systemene som brukes til å analysere eller lagre informasjonen, ikke tolker den riktig. For eksempel, hvis en organisasjon opprettholder databasen til sine forbrukere, bør formatet for lagring av grunnleggende informasjon forhåndsbestemmes. Navn (fornavn, etternavn), fødselsdato (AMERIKANSK / BRITISK stil) eller telefonnummer (med eller uten landskode) skal lagres i nøyaktig samme format. Det kan ta data forskere en betydelig mengde tid å bare løse de mange versjonene av data lagret.

Tilgjengelighet

informasjonen som de fleste datavitenskapere bruker til å lage, evaluere, teorisere og forutsi resultatene eller sluttproduktene, går ofte tapt. Måten data trickles ned til forretningsanalytikere i store organisasjoner – fra avdelinger, underavdelinger — grener og til slutt lagene som jobber med dataene-gir informasjon som kanskje eller ikke har full tilgang til neste bruker.

metoden for å dele og gjøre informasjonen tilgjengelig på en effektiv måte for alle ansatte i en organisasjon er hjørnesteinen i å dele bedriftsdata.

systemoppgraderinger

Hver gang datahåndteringssystemet får en oppgradering eller maskinvaren oppdateres, er det sjanser for at informasjon går tapt eller skadet. Å gjøre flere sikkerhetskopier av data og oppgradere systemene bare gjennom autentiserte kilder er alltid tilrådelig.

datarensing og lagring

med hvert ledelsesnivå i en organisasjon er det sjanser for at lokalt lagret informasjon kan slettes — enten ved en feil eller bevisst. Derfor er det viktig å lagre dataene på en sikker måte, og bare dele en speilkopi med de ansatte.

«etter hvert som forretningsbrukere blir frustrerte over at de ikke kan få svar når de trenger dem, kan de gi opp å vente og gå tilbake til å fly blind uten data. Alternativt kan de gå rogue og introdusere sitt eget analyseverktøy for å få dataene de trenger, noe som kan skape en motstridende sannhetskilde. I begge scenariene mister data sin styrke, » skrev Brent Dykes.

hvis det ikke tas hensyn til å unngå uriktige eller korrupte data før de analyseres for forretningsbeslutninger, kan organisasjonen ende opp med å miste muligheter, inntekter, lide av skade på omdømme eller til og med undergrave Tilliten til CXOs.

Hva Synes Du?

Abonner På Vårt Nyhetsbrev

Få de siste oppdateringene og relevante tilbud ved å dele din e-post.

Bli Med I Vår Telegramgruppe. Bli en del av et engasjerende nettsamfunn. Bli Med Her.

Legg igjen en kommentar

Din e-postadresse vil ikke bli publisert.