6 stora Datakvalitetsproblem som hemsöker nästan alla större organisationer

med tillkomsten av datasocialisering och datademokratisering organiserar många organisationer, delar och gör informationen tillgänglig på ett effektivt sätt för alla anställda. Medan de flesta organisationer drar nytta av den liberala användningen av en sådan gruva av information till sina anställdas fingertoppar, står andra inför problem med kvaliteten på data som används av dem.

eftersom de flesta organisationer också tittar på att implementera system med artificiell intelligens eller ansluta sin verksamhet via Internet of things blir detta särskilt viktigt.

affärsanalytiker bestämmer marknadstrender, prestandadata och till och med presenterar insikter för chefer som hjälper till att styra företagets framtid. Och när världen blir ännu mer datadriven är det mycket viktigt för affärs-och dataanalytiker att ha rätt data, i rätt form, vid rätt tidpunkt så att de kan göra det till insikt.

den grundläggande modellen som ett företag följer vid implementering av datasocialisering är:

datasocialisering

men många gånger spenderar affärsanalytiker merparten av sin tid på datakvalitet. Detta är ett problem eftersom databeredning och hantering inte är affärsanalytikerns primära ansvar. Men de behöver inte heller vara beroende av det för att göra det för dem heller.

några av de vanligaste datakvalitetsrelaterade frågorna som analytiker och organisationer i allmänhet står inför är:

dubbletter

flera kopior av samma poster tar en vägtull på beräkning och lagring, men kan också ge skeva eller felaktiga insikter när de går oupptäckt. Ett av de viktigaste problemen kan vara mänskliga fel-någon helt enkelt in data flera gånger av misstag — eller det kan vara en algoritm som har gått fel.

ett botemedel som föreslås för detta problem kallas ”data deduplication”. Detta är en blandning av mänsklig insikt, databehandling och algoritmer för att hjälpa till att identifiera potentiella dubbletter baserat på sannolikhetspoäng och sunt förnuft för att identifiera var poster ser ut som en nära match.

ofullständiga Data

många gånger eftersom data inte har matats in i systemet korrekt, eller vissa filer kan ha skadats, har de återstående data flera saknade variabler. Till exempel, om en adress inte innehåller ett Postnummer alls, kan den återstående informationen vara av ringa värde, eftersom den geografiska aspekten av det skulle vara svårt att avgöra.

inkonsekventa format

om data lagras i inkonsekventa format kanske de system som används för att analysera eller lagra informationen inte tolkar den korrekt. Till exempel, om en organisation upprätthåller sina konsumenters databas, bör formatet för lagring av grundläggande information vara förutbestämt. Namn (förnamn, efternamn), födelsedatum (amerikansk/brittisk stil) eller telefonnummer (med eller utan landskod) ska sparas i exakt samma format. Det kan ta Dataforskare en avsevärd tid att helt enkelt riva upp de många versionerna av sparade data.

tillgänglighet

den information som de flesta datavetare använder för att skapa, utvärdera, teoretisera och förutsäga resultaten eller slutprodukterna går ofta vilse. Hur data sipprar ner till affärsanalytiker i stora organisationer – från avdelningar, underavdelningar, filialer och slutligen de team som arbetar med data-lämnar information som kanske eller inte har fullständig tillgång till nästa användare.

metoden att dela och tillgängliggöra informationen på ett effektivt sätt för alla anställda i en organisation är hörnstenen i att dela företagsdata.

systemuppgraderingar

varje gång datahanteringssystemet får en uppgradering eller hårdvaran uppdateras finns det risk för att information går vilse eller skadas. Att göra flera säkerhetskopior av data och uppgradera systemen endast genom autentiserade källor är alltid tillrådligt.

data rensning och lagring

med varje ledningsnivå i en organisation, det finns chanser att lokalt sparad information kan tas bort — antingen av misstag eller medvetet. Därför är det viktigt att spara data på ett säkert sätt och bara dela en spegelkopia med de anställda.

”när företagsanvändare blir frustrerade över att de inte kan få svar när de behöver dem, kan de ge upp väntan och återgå till flying blind utan data. Alternativt kan de gå skurk och introducera sitt eget analysverktyg för att få de data de behöver, vilket kan skapa en motstridig källa till sanning. I båda scenarierna förlorar data sin styrka, ” skrev Brent Dykes.

om försiktighet inte vidtas för att undvika felaktiga eller korrupta data innan de analyseras för affärsbeslut kan organisationen sluta förlora möjligheter, intäkter, drabbas av skada på rykte eller till och med undergräva CXOs förtroende.

Vad Tycker Du?

prenumerera på vårt nyhetsbrev

få de senaste uppdateringarna och relevanta erbjudanden genom att dela din e-post.

Gå Med I Vår Telegramgrupp. Bli en del av en engagerande community. Gå Med Här.

Lämna ett svar

Din e-postadress kommer inte publiceras.