عندما تسوء البيانات: كيف يتم تحسين جودة البيانات؟

العلاقة بين جودة البيانات واتخاذ القرار واضحة. القمامة في الداخل ، والقمامة خارج ، أتذكر؟ عندما لا تهتم المؤسسات بجودة البيانات (DQ) ، يمكن أن تلعب خدعة قاسية عليهم. يمكن أن تكلف معالجة المشكلات الناتجة عن البيانات السيئة الشركة من 15٪ إلى 25٪ من إيراداتها السنوية. ناهيك عن أن جودة البيانات السيئة تعيق جهود التحول الرقمي للمؤسسة.

مستودع البيانات ليس سلة مهملات. يجب أن يحتوي فقط على بيانات ذات مغزى ذات قيمة لعملك. عند القيام بتفريغ من مستودع البيانات الخاص بك ، فإنك تهدر المال على تخزين بيانات الوزن الثقيل التي لا يمكنك الاستفادة منها لتعزيز عملك.

كيف تحول هذه الخسارة إلى ربح وجودة بيانات الرافعة المالية كميزة تنافسية ستعيد تشكيل مركزك بين المنافسين؟ لقد قمنا بإدراج المشكلات الشائعة التي قد تواجهها أثناء التعامل مع البيانات وحددنا طرقًا لتحسين جودة البيانات.

ست مشاكل محتملة قد تواجهها في طريقك لتحسين جودة البيانات

تتميز البيانات بخصائص جودة خاصة - الاكتمال ، والصلاحية ، والتفرد ، والاتساق ، والتوقيت ، والدقة. هناك عدد من القضايا المتعلقة بهم. نتائج DQ السيئة في:

• صوامع البيانات . وفقًا لماكينزي ، تعد بحيرات البيانات المتعددة والمستودعات التي لا تحتوي على نموذج بيانات مشترك أحد أكبر التحديات على مستوى المؤسسة. حتى إذا كان لديك مستودع واحد فقط ، فإن إجراء تحليل يصبح مزعجًا عندما تكون بياناتك مبعثرة عبر أنظمة مؤسسية متعددة.
• أخطاء بشرية . عندما يقوم العملاء أو الموظفون بارتكاب أخطاء إملائية مثل كتابة "Minesota" بدلاً من "Minnesota" عند إدخال المعلومات يدويًا ، فإنك تحصل على بيانات لا تمثل الواقع.
• بيانات مكررة . عندما يقوم أحد الموظفين بإدخال بيانات العميل في CRM الخاص بك ، ويقوم آخر بتسجيل نفس بيانات العميل في نظام آخر ، ينتهي بك الأمر مع وجود نسخ مكررة. إذا لم تكن متطابقة تمامًا ، فهناك مشكلة: أيهما يمكن الاعتماد عليه؟
• بيانات غير صحيحة . لا يكون التحليل منطقيًا إذا حصلت على أي بيانات فقط بدلاً من البيانات التي تحتاجها. مثال على هذا الخطأ هو عندما يتم ملء حقل الاسم بألقاب. تخيل أنك تمتلك طاولة كاملة من Smiths عندما تحتاج إلى تحديد أي من الموظفين النظاميين يستحق خصمًا شخصيًا.
• القيم المفقودة . البيانات المفقودة غير مقبولة للإجراءات الإحصائية. إذا لم يتم ملء بعض الحقول الإلزامية ، فلا يمكنك تحليل البيانات واتخاذ إجراء. على سبيل المثال ، إذا كنت تجمع بيانات عن عمر وجنس المشترين في استبيان رضا العملاء ، فقد لا يكشف بعضهم عن جنسهم إذا تم عرض خيارات "أنثى" و "ذكر" فقط. قد يكون هذا مرتبطًا بالشباب الذين يعرّفون أنفسهم على أنهم غير ثنائيين أو كوير ، إلخ.
• تنسيقات البيانات غير متسقة . قد تشعر وكأنك تمر بالجحيم عندما تضطر إلى التعامل مع التواريخ التي تم إدخالها في الأنماط الأوروبية والأمريكية.

تعمل البيانات عالية الجودة على تسهيل إدارة البيانات. وإذا تمكنت من إدارة البيانات بثقة ، فيمكنك إدارة الشركة بأكملها بثقة. هذا هو السبب في أن رفع مستوى الذكاء العاطفي (DQ) هو أحد الأولويات القصوى لمدة 6-12 شهرًا القادمة لـ 91٪ من المؤسسات. إذا كنت لا تزال مترددًا بشأن الوقت الذي يجب أن تبدأ فيه في إصلاح ذقنك الرقمي ، فهذه هي علامتك على عدم تأجيله حتى يوم غد.

كيفية التخفيف من مشكلات جودة البيانات: احتضان أحدث التقنيات

قبل الإجابة على سؤال حول كيفية تحسين جودة البيانات ، تحتاج إلى معرفة كيفية تحسين إدارة البيانات أولاً. ركز انتباهك وميزانيتك على اعتماد التقنيات الجديدة. هناك احتمالان على الأقل لتسهيل رحلة تحسين جودة البيانات:

• استفد من الأتمتة للتخلص من الأخطاء البشرية . على سبيل المثال ، يؤدي اعتماد أتمتة العمليات الآلية (RPA) إلى تحرير موظفيك من العمليات الرتيبة والمتكررة ، ويمحو إمكانية حدوث خطأ بشري ، ويقلل من تكلفة معالجة البيانات بنسبة تصل إلى 80٪. على سبيل المثال ، باستخدام تقنية RPA ، يمكنك بسهولة تحويل جميع التواريخ إلى تنسيق واحد ، والتحقق من عدم وجود البيانات أو وجودها ، ومن واقعيتها ، وما إلى ذلك ، حيث يمكن اختزال كل هذه الإجراءات إلى خوارزمية واضحة يقوم بها الروبوت. إلى جانب ذلك ، في الصناعات شديدة التنظيم مثل الرعاية الصحية ، تعمل الأتمتة على تحسين الامتثال للعديد من البروتوكولات (HIPAA ، PSQIA ، GDPR ، إلخ) ، وبالتالي تساعد على خلق تجربة أفضل للمرضى.
• استفد من ذكاء الأعمال (BI) للحصول على رؤية شاملة لجودة بياناتك . يجب عليك تقييم بياناتك بانتظام للتأكد من أن المعلومات لا تزال موثوقة.

التعاون مع محللي BI ذوي الخبرة هو المفتاح. إنها تساعدك على معرفة الأسئلة التي تحتاج إلى الإجابة عليها ، وما القصة التي تريد إخبارها ببياناتك وإنشاء لوحة معلومات مخصصة بناءً على تلك المعلومات.

- إيفان دوبوسكي ، رئيس فريق استخبارات الأعمال ، * instinctools

يمكن أن تُظهر لوحة المعلومات العامة مدى تلبية البيانات لمتطلبات جودة البيانات. وفقًا لـ Gartner ، يساعد تتبع مقاييس جودة البيانات في تحسينها بنسبة 60٪.

يمكنك أيضًا تزويد علماء البيانات والمهندسين بمزيد من لوحات المعلومات الدقيقة التي تصور قصص المشكلات الكامنة وراء مشكلات جودة البيانات الرئيسية.

استخدم خدمات استشارات BI لتحديد مكان بدء رحلة تحسين جودة البيانات وتحديد التقنيات المناسبة لمساعدتك على طول الطريق.

كيفية تطوير استراتيجية قوية لتحسين جودة البيانات

المبادرات والإجراءات المخصصة لمرة واحدة تعالج الأعراض وليس المرض. أنت بحاجة إلى تعديلات استراتيجية طويلة الأجل لتمكين موظفيك من خلال التحليلات المتقدمة على جميع مستويات المؤسسة. لهذا السبب ، قبل القفز إلى مبادرة DQ ، قم بإنشاء استراتيجية جودة البيانات (DQS). لقد قمنا بإدراج ستة عناصر حيوية منه.

1. قم بجرد بياناتك ووصف المشكلات

يعد تطوير رؤية مشتركة لجودة البيانات للموظفين من الإدارات المختلفة أمرًا ضروريًا. لتحقيق ذلك ، أجب عن أسئلة أساسية مثل: ما مقدار البيانات التي لديك؟ ما أنواع البيانات التي تجمعونها وتخزنونها؟ كم عدد الأخطاء الموجودة في البيانات؟ ما نوع هذه الأخطاء؟

2. تطوير متطلباتك وأهدافك

في هذه المرحلة ، يجب عليك تحديد أصحاب المصلحة في عملية تحسين جودة البيانات المستقبلية. كلما زاد عدد الخبراء الذين يمكنهم تقييم البيانات من وجهات نظر مختلفة ، زادت دقة تحديد متطلبات DQ وتطلعات مؤسستك وطرق تحسين جودة البيانات.

قد يتضح أن شركتك بحاجة إلى موظف متخصص يقوم بتقييم جودة البيانات وفقًا للمعايير الرئيسية - مشرف البيانات. إنهم مسؤولون عن البيانات التي تحتفظ بها في مؤسستك ، وفرض القواعد الداخلية حول كيفية استخدام البيانات وتتبع حركة البيانات داخل الشركة. تتمثل مهمة مضيف البيانات في تنسيق جميع العمليات والقرارات التي تنشأ عن DQS الخاص بك.

لا تنس تعيين جدول زمني تقريبي لتنفيذ خطة تحسين جودة البيانات لأنها تعتمد على حجم مؤسستك.

3. تحديد الأولويات لمجموعات البيانات المختلفة

يعد العمل على جودة بيانات العميل والبيانات الداخلية للشركة في وقت واحد أمرًا رائعًا. ولكن إذا كانت ميزانيتك محدودة ، فأنت بحاجة إلى اختيار تحسين البيانات التي تمثل أولوية لنجاح عملك ونموه. من خلال تحسين جودة البيانات المتعلقة بالمعلومات الشخصية للعملاء ، يمكنك تخصيص تجربتهم وزيادة رضا العملاء. ومع ذلك ، فإن تجديد البيانات الداخلية للمؤسسة يمكن أن يجلب لك نفس القدر من الفائدة. بوجود بيانات عالية الجودة عن موظفيك ، يمكنك الكشف بشكل كامل عن إمكانات ومواهب موظفيك والكشف عن كيفية تحسين العمليات داخل الشركة.

4. حدد التقنيات والأدوات لتحسين جودة البيانات

نظرًا للعدد الهائل من العروض في السوق ، فقد أصبح من الصعب مقارنة ميزاتها وتكاليف الترخيص وخيارات الدفع وما إلى ذلك ، إذا كنت مثقلًا ببرامج قديمة ، فإن المهمة تصبح أكثر تعقيدًا عندما قد تحتاج إلى تحديثه.

قد يتطلب اعتماد التقنيات والأدوات الجديدة معرفة داخلية أكثر مما كان متوقعًا في البداية ، لذلك اختر شركاء تقنيين يتمتعون بأيادي قديمة في التعامل مع مشكلات البيانات.

5. تحديد أدوار ومسؤوليات أصحاب المصلحة

في هذه المرحلة ، تستقر على المهام الموكلة إلى مضيف البيانات ، ومهندس البيانات ، ومحلل الأعمال ، والمديرين التنفيذيين ، وما إلى ذلك. لكي يبحر قارب استراتيجية تحسين جودة البيانات الخاصة بك بسلاسة ، تحتاج إلى العديد من الأيدي في نفس الاتجاه. يمكن لمضيف البيانات تتبع معايير جودة البيانات عبر المؤسسة وعلى وجه الخصوص مشاريع معينة ، ومحللو الأعمال يحددون أولويات المهام من منظور فوائد الأعمال ، ويتخذ أعضاء C-suite قرارات نهائية بشأن الإجراءات التي ينبغي اتخاذها.

6. تعيين مؤشرات الأداء الرئيسية لتقييم التقدم

ما درجة جودة البيانات التي تريد تحقيقها في ستة أشهر ، في السنة؟ كم من الوقت يمكن أن يستغرقه موظفوك لتصحيح الأخطاء من أنواع مختلفة؟ إلى أي مدى تتوقع تقليلها؟ يمكن لمحلل الأعمال المتمرس مساعدتك في تحديد مؤشرات الأداء الرئيسية الواقعية لمؤسستك.

عندما تنتهي الفترة الزمنية التي حددتها كمعيار ، قم بتحليل النتائج المحققة ، وراجع استراتيجية تحسين جودة البيانات ، وقم بتعديلها إذا لزم الأمر.

قد تبدو مسودة خطة تحسين جودة البيانات الخاصة بك على هذا النحو.

نظف الطريق لتحليل البيانات الدقيق والرؤى الحقيقية

تحدد جودة البيانات التي تعالجها مدى القيمة التي ستكون عليها الرؤى. بطريقة ما ، بدون التحليلات المتقدمة ، تُحرم المؤسسة من مستقبل مشرق ومزدهر ، على الأقل.

يمكنك حل مشكلات جودة البيانات المحترقة جزئيًا ومؤقتًا من خلال اعتماد التقنيات الحديثة. لكن الأمر يشبه إطفاء حريق في غرفة واحدة عندما تحترق النيران في مبنى بأكمله. يعد إنشاء خطة تحسين جودة البيانات طريقة مؤكدة لتحديد ما يجب فعله ببياناتك لتحسين جودتها ، وكيفية القيام بذلك ، والمسؤول عن العملية ، وتتبع التقدم لتحليل متى يمكنك تحقيق النتيجة المتوقعة.

تم نشر المقال في الأصل هنا.