دادهها دائماً در حال تغییر هستند. از آدرسها و نامهای تجاری گرفته تا شماره تلفنهای تماس و آدرسهای ایمیل. دادههایی که هفتهها یا ماهها پیش مفید بودند به سرعت قدیمی میشوند و دادههای جدید باید در تصمیمگیری گنجانده شوند.
هدف از تجزیه و تحلیل دادهها حذف سوگیری و استفاده از دادههای تاریخی برای ایجاد توصیهها و پیشبینیهای عملی برای آینده است. اما این فقط در صورتی کار میکند که دادهها در ابتدا از کیفیت بالایی برخوردار باشند. نگهداری مداوم از تغییر دادهها همان چیزی است که ما از آن به عنوان مدیریت کیفیت داده یاد میکنیم.
یک تعریف از کیفیت داده «برنامهریزی، اجرا و کنترل فعالیتهایی است که تکنیکهای مدیریت کیفیت را برای دادهها اعمال میکنند تا از مناسب بودن برای مصرف و برآورده نمودن نیازهای مصرف کننده داده اطمینان حاصل شود».
به عبارت دیگر، اطمینان از اینکه دادهها میتوانند هدف مورد نظر خود را در یک سازمان برآورده کنند. با میلیونها بایت داده که روزانه تولید میشود، کیفیت دادهها برای رقابت در یک چشمانداز دیجیتالی فزاینده اولویت اصلی است.
چرا کیفیت داده ها مهم است؟
کیفیت پایین داده میتواند سالانه 9.7 میلیون دلار برای یک سازمان هزینه داشته باشد. از سال 2016، سالانه 13 تریلیون دلار برای ایالات متحده هزینه داشت. مشکلات کیفیت داده منجر به کاهش 20٪ در بهرهوری کارگران میشود و واضح است که چرا 40٪ از طرحهای تجاری در دستیابی به اهداف تعیین شده شکست میخورند. دادههای نادرست میتواند منجر به آسیب به شهرت، هدایت نادرست منابع، کند شدن بازیابی اطلاعات، بینشهای نادرست و از دست رفتن فرصتها شود.
کیفیت دادهها همیشه مهم است. اما زمینههای تجاری خاصی وجود دارد که نیاز به توجه ویژه بیشتری به کیفیت داده دارد. زمانی که شرکتها درگیر ادغام و اکتساب میشوند، باید منابع دادههای متفاوت را تحت استانداردهای داده، فرآیندها، استراتژیها، فناوریها و فرهنگهای مشترک متحد کنند. کیفیت داده همچنین برای هر برنامهریزی منابع سازمانی یا عملکرد مدیریت ارتباط با مشتری مهم است.
چگونه میتوانید کیفیت دادهها را حفظ کنید؟
یکی از وظایف اصلی تحلیلگران داده، تضمین کیفیت دادهها است. مشکلات دادهها میتواند ناشی از اشتباه وارد کردن دادههای کارمند یا مشتری، تغییرات سیستم، خطاهای نرمافزار، یا ادغام/ مهاجرت اشتباه دادهها باشد.
روش بررسی دادهها از نظر صحت و کامل بودن، پروفایل داده نامیده میشود. تضمین کیفیت دادهها شامل حذف موارد پرت و بینظمی است تا دادهها نماینده تصویر بزرگتر باشند. اولین گام در نمایهسازی دادهها حصول اطمینان از عدم وجود فیلد داده گمشده و ورود صحیح اطلاعات است. برخی از رایجترین مسائلی که بر کیفیت دادهها تأثیر میگذارند عبارتند از:
- قالببندی متناقض تاریخها و اعداد
- مجموعهها و نمادهای کاراکترهای غیرمعمول
- ورودیهای تکراری
- زبانها و واحدهای اندازهگیری مختلف
بسیاری از سازمانها از یونیکد برای پردازش دادهها استفاده میکنند. اما گاهی اوقات کاراکترهای خارجی در قالبی غیرقابل خواندن وارد میشوند و باید در طی فرآیند پاکسازی دادهها تبدیل شوند. پس از وارد کردن دادهها و شناسایی یک مشکل، تحلیلگران داده میتوانند خطا را بپذیرند. در صورتی که در تفسیر اختلال ایجاد نکند، خطا را حذف، برطرف، یا یک پیشفرض مانند «N/A» یا «ناشناس» را در محل خطا اضافه کنند.
هنگامی که حجم زیادی از دادهها را پروفایل میکنند، تحلیلگران داده باید سلسله مراتب دادهها، قوانین و تعاریف اصطلاحی را برای درک روابط متقابل بین انواع دادهها بسازند. قوانین میتوانند ساده باشند، مانند: “نام کامل مشتری باید با حروف بزرگ باشد و فقط از حروف تشکیل شده باشد”.
پروفایل داده تأیید میکند که چند درصد از ورودیها با قوانین مطابقت دارند و اینکه این درصد بالاتر از آستانه مورد نیاز سازمان است. بررسی مهم دیگر اطمینان از یکپارچگی ارجاعی است، که همه روابط جدول مطابقت دارند.
چه عواملی کیفیت دادها را تعیین میکند؟
مطالعه گارتنر چندین عامل کلیدی را برای بررسی کیفیت دادهها فهرست میکند:
- وجود داشتن
- ثبات
- دقت
- یکپارچگی
- اعتبار
گروه کاری DAMA UK در مورد ابعاد کیفیت داده چند معیار دیگر را برای اندازهگیری کامل بودن کیفیت دادهها، منحصر به فرد بودن و به موقع بودن تعریف میکند. دادهها باید به طور مداوم به روز شوند تا از کهنگی جلوگیری شود. در بسیاری از موارد، جمعآوری و تجزیه و تحلیل دادهها در زمان واقعی میتواند به به موقع بودن دادهها کمک کند.
گاهی اوقات، مشکلات داده را میتوان به راحتی برطرف کرد. به عنوان مثال، درج یک منوی کشویی در نظرسنجی به جای تکیه بر پاسخهای آزاد میتواند ثبات دادهها را بهبود بخشد. به طور مشابه، اجباری کردن فیلدها، وقوع دادههای ناقص را کاهش میدهد و نیاز به گرفتن عکس یا مکانیابی GPS و مهر زمانی میتواند دقت دادهها را افزایش دهد.
سازمانهایی که شیوههای خوب کیفیت دادهها را دارند فرآیندی برای جمعآوری و ورود خودکار دادهها، نمایههای کاربر که مشخص میکند چه کسی باید بتواند به انواع دادههای مختلف دسترسی داشته باشد و یک داشبورد برای نظارت بر تغییرات کیفیت داده در طول زمان خواهند داشت.
چه ابزارهایی برای مدیریت کیفیت دادهها مورد نیاز است؟
با پیشرفت تکنولوژی، ابزارهای زیادی وجود دارد که سازمانها بسته به نیازها و ترجیحات خود میتوانند از آنها برای بهبود کیفیت دادهها استفاده کنند. مانند مبتنی بر ابر در مقابل پیش فرض، سازگاری با منابع مختلف، ادغام با سایر پلتفرمها، پیچیدگی مجموعه دادهها.
این ابزارها اغلب سه عملکرد اصلی را انجام می دهند: پاکسازی دادهها، ممیزی دادهها و انتقال دادهها. ممیزی دادهها قابلیتهای پیشرفتهتری نسبت به پاکسازی دادهها و بررسی تقلب و سایر آسیب پذیریهای انطباق دارد. انتقال دادهها شامل انتقال مجموعههای مختلف داده به انبار داده یا مجموعه دادههای متمرکز برای ذخیرهسازی و تجزیه و تحلیل کیفیت داده است.
آینده کیفیت دادهها چیست؟
تجزیه و تحلیل دادهها در حال تغییر است و استانداردهای کیفیت دادهها باید تنظیم شوند. دولتها بهطور فزایندهای، دادهها را برای تضمین اخلاق و حریم خصوصی از طریق قوانینی مانند مقررات عمومی حفاظت از دادهها در اتحادیه اروپا تنظیم میکنند. با معرفی پردازش زبان طبیعی، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی، ریسک کیفیت پایین دادهها بیشتر میشود.
همچنین پیشرفتها در هوش مصنوعی میتواند کیفیت دادهها را با خودکارسازی دادهها، شناسایی ناهنجاریها و حذف سریعتر موارد تکراری بهبود بخشد. این باعث صرفه جویی در وقت انسان میشود و امکان پردازش کارآمدتر مجموعه دادههای عظیم را فراهم میکند.
خواه به دنبال شغلی به عنوان تحلیلگر داده، دانشمند داده، تحلیلگر کسب و کار یا مهندس داده باشید، درک اینکه چه چیزی دادههای خوب را تشکیل میدهد بسیار مهم است. نتایج کسب و کار فقط میتواند به همان اندازه بنیاد داده آنها مفید باشد.
آیا تمایل به آشنایی با موقعیت شغلی مهندس داده دارید؟اکنون بیاموزید.
آیا تمایل به آشنایی با موقعیت شغلی تحلیلگر داده دارید؟اکنون بیاموزید.
آیا تمایل به آشنایی با موقعیت شغلی دانشمند داده دارید؟اکنون بیاموزید.
آیا تمایل به آشنایی با موقعیت شغلی متخصص توسعه کسب و کار دارید؟اکنون بیاموزید.