6 Główne problemy z jakością danych, które nawiedzają prawie wszystkie główne organizacje

wraz z nadejściem socjalizacji danych i demokratyzacji danych wiele organizacji organizuje, udostępnia I udostępnia informacje w skuteczny sposób wszystkim pracownikom. Podczas gdy większość organizacji korzysta z liberalnego korzystania z takiej kopalni informacji na wyciągnięcie ręki swoich pracowników, inne borykają się z problemami z jakością wykorzystywanych przez nich danych.

ponieważ większość organizacji również patrzy na wdrażanie systemów ze sztuczną inteligencją lub łączenie ich biznesu za pośrednictwem Internetu rzeczy, staje się to szczególnie ważne.

analitycy biznesowi określają trendy rynkowe, dane o wynikach, a nawet przedstawiają dyrektorom informacje, które pomogą ukierunkować przyszłość firmy. A ponieważ świat staje się jeszcze bardziej oparty na danych, niezwykle ważne jest, aby analitycy biznesowi i danych mieli właściwe dane, we właściwej formie i we właściwym czasie, aby mogli je przekształcić w wgląd.

podstawowym modelem, który firma stosuje przy wdrażaniu socjalizacji danych jest:

socjalizacja danych

jednak wiele razy analitycy biznesowi spędzają większość czasu na jakości danych. Jest to problem, ponieważ przygotowanie danych i zarządzanie nie jest głównym obowiązkiem analityka biznesowego. Ale nie muszą też od tego zależeć, aby zrobić to za nich.

niektóre z najczęstszych problemów związanych z jakością danych, z którymi borykają się analitycy i ogólnie organizacje, to:

duplikaty

wielokrotne kopie tych samych rekordów mają wpływ na obliczenia i przechowywanie, ale mogą również powodować wypaczone lub nieprawidłowe spostrzeżenia, gdy nie zostaną wykryte. Jednym z kluczowych problemów może być błąd człowieka — ktoś po prostu wprowadzając dane wiele razy przez przypadek — lub może to być algorytm, który poszedł źle.

rozwiązanie sugerowane dla tego problemu nazywa się „deduplikacja danych”. Jest to połączenie ludzkiego wglądu, przetwarzania danych i algorytmów, które pomagają zidentyfikować potencjalne duplikaty na podstawie wyników prawdopodobieństwa i zdrowego rozsądku, aby określić, gdzie rekordy wyglądają jak bliskie dopasowanie.

niekompletne dane

wiele razy ponieważ dane nie zostały poprawnie wprowadzone do systemu lub niektóre pliki mogły być uszkodzone, pozostałe dane mają kilka brakujących zmiennych. Na przykład, jeśli adres w ogóle nie zawiera kodu pocztowego, pozostałe informacje mogą mieć niewielką wartość, ponieważ jej geograficzny aspekt byłby trudny do określenia.

niespójne formaty

jeśli dane są przechowywane w niespójnych formatach, systemy wykorzystywane do analizy lub przechowywania informacji mogą nie interpretować ich poprawnie. Na przykład, jeśli organizacja prowadzi bazę danych swoich konsumentów, format przechowywania podstawowych informacji powinien być z góry określony. Imię (imię, nazwisko), data urodzenia (styl US/UK) lub numer telefonu (z kodem kraju lub bez) powinny być zapisane w dokładnie tym samym formacie. Może to zająć naukowcom danych znaczną ilość czasu, aby po prostu rozwikłać wiele wersji zapisanych danych.

dostępność

informacje, których większość analityków danych używa do tworzenia, oceny, teoretyzowania i przewidywania wyników lub produktów końcowych, często giną. Sposób, w jaki dane spływają do analityków biznesowych w dużych organizacjach — od działów, pododdziałów, oddziałów, a wreszcie zespołów pracujących nad danymi-pozostawia informacje, które mogą, ale nie muszą, mieć pełny dostęp do następnego użytkownika.

metoda dzielenia się i udostępniania informacji w sposób efektywny wszystkim pracownikom w organizacji jest podstawą udostępniania danych korporacyjnych.

aktualizacje systemu

za każdym razem, gdy system zarządzania danymi zostanie zaktualizowany lub sprzęt zostanie zaktualizowany, istnieją szanse na utratę lub uszkodzenie informacji. Zawsze zaleca się wykonywanie kilku kopii zapasowych danych i aktualizowanie systemów tylko za pomocą uwierzytelnionych źródeł.

czyszczenie i przechowywanie danych

na każdym poziomie zarządzania w organizacji istnieje szansa, że lokalnie zapisane informacje mogą zostać usunięte — przez pomyłkę lub celowo. Dlatego kluczowe znaczenie ma bezpieczne zapisywanie danych i udostępnianie pracownikom tylko kopii lustrzanej.

” gdy użytkownicy biznesowi stają się sfrustrowani, że nie mogą uzyskać odpowiedzi, gdy ich potrzebują, mogą zrezygnować z czekania i powrócić do latania w ciemno bez danych. Alternatywnie, mogą one pójść nieuczciwe i wprowadzić własne narzędzie analityczne, aby uzyskać dane, których potrzebują, co może stworzyć sprzeczne źródło prawdy. W obu scenariuszach dane tracą swoją moc ” – napisał Brent Dykes.

jeśli przed analizą danych pod kątem decyzji biznesowych nie zostaną podjęte starania, aby uniknąć nieprawidłowych lub uszkodzonych danych, organizacja może stracić możliwości, przychody, ucierpieć na reputacji, a nawet podważyć zaufanie CXOs.

Co O Tym Sądzicie?

Zapisz się do naszego newslettera

Otrzymuj najnowsze aktualizacje i odpowiednie oferty, udostępniając swój adres e-mail.

Dołącz Do Naszej Grupy Telegram. Bądź częścią angażującej społeczności online. Dołącz Tutaj.

Dodaj komentarz

Twój adres e-mail nie zostanie opublikowany.