Почему важна проверка данных?

Примечание редактора: эта статья была первоначально опубликована в блоге Iteratively 18 февраля 2021 г.

Основные выводы:

Предприятия полагаются на высококачественные данные для принятия важных решений для своей организации. Если данные не точны и не полны, конечные пользователи не будут доверять данным, что ограничивает их использование. Проверка данных — это набор процессов и методов, которые помогают группам данных поддерживать качество своих данных.

Теперь давайте углубимся в то, почему проверка данных важна для бизнеса и групп данных.

Проверка данных помогает компаниям доверять своим данным

Когда компании не доверяют своим данным, они с меньшей охотой используют их и доверяют аналитикам/инженерам, предоставляющим им данные. Люди перестают доверять своим данным, когда они оказываются неточными, недействительными и бесполезными для них. Отсутствие доверия не происходит в одночасье для большинства предприятий. Неадекватные инструменты, плохо управляемые процессы и человеческие ошибки с течением времени — вот некоторые из факторов, влияющих на то, почему компании теряют свою судьбу в своих данных.

И это большая потеря — во многих смыслах.

С одной стороны, надежные данные — «хорошие данные» — часто являются самым ценным активом организации, предоставляя информацию, которая может помочь ей выделиться среди конкурентов и увеличить прибыль.

Напротив, плохие данные истощают ресурсы компании. Например, компании ежегодно тратят 180 000 долларов на недоставленную почту, потому что четыре процента адресов в их списках рассылки неточны.

Плохие данные также часто означают, что организации тратят больше времени, пытаясь найти их самостоятельно. По данным data-axle.com, торговые представители тратят 20% своего времени на поиск потенциальных клиентов. Если время — деньги, то это большая потеря денег из-за неверных данных. Еще хуже: плохие данные могут, в свою очередь, подорвать доверие сотрудников.

Борьба с «распадом данных»

Хорошие данные ценны, и их трудно получить, особенно с течением времени. Почему с течением времени трудно поддерживать качество данных? Со временем данные начинают разрушаться. Под распадом данных мы подразумеваем то, что данные, которые когда-то были точными, теперь устарели. Может ли он устареть, потому что адрес пользователя изменился? Или ваш бизнес начал собирать новое поле данных для пользователей, которое сейчас не заполнено для большинства существующих пользователей? Упадок данных произойдет независимо от того, насколько хорошо работает процесс в вашей организации.

Однако проверка ваших данных может помочь вашей организации уменьшить количество потенциальных ошибок, вызванных разрушением данных. Хотя это может быть и не идеальное решение, оно определит, где данные отсутствуют, неполны, непоследовательны и неточны. Проверка данных на клиенте или в состоянии обработки не поможет с упадком, потому что данные со временем меняются и должны постоянно обновляться в вашем хранилище, чтобы быть уверенными, что они содержат самую актуальную информацию. Со временем проверка ваших данных улучшит качество обслуживания клиентов, поскольку вы сможете нацеливать рекламу, электронные письма и звонки клиентам в зависимости от их потенциальных потребностей. Восстановите доверие, которое могло быть утрачено в вашей организации, и начните проверять свои данные.

Проверка данных повышает уверенность инженера

Мы только что упомянули, что проверка данных влияет на всю организацию, но как она влияет на инженеров в вашей организации? Ну, во-первых, работники данных менее уверены в качестве данных в своей организации, чем руководство, и только 31% работников данных уверены в качестве данных.

Почему инженерам важно быть уверенными в данных своей компании?

Когда инженеры уверены в данных, они тратят меньше времени на беспокойство и демонстрацию заинтересованным сторонам точности данных. Если раньше данные были неверными, инженерам в большинстве случаев говорят: «Докажите мне, почему это правильно». Через некоторое время это устаревает, и время инженеров может быть потрачено на выполнение других инженерных задач, которые обеспечивают ценность продукта или функции.

Что могут сделать инженеры, чтобы снова обрести уверенность в качестве данных?

Инженеры могут организовать процесс проверки данных, чтобы убедиться, что их данные точны и полны. Когда-то запоздалая мысль или полное игнорирование при тестировании, теперь данные тестируются и являются частью жизненного цикла разработки программного обеспечения. Данные можно считать первоклассным гражданином в процессе разработки, и их можно тестировать и проверять вместе с кодовой базой.

Почему проверка данных важна для инженеров?

Поскольку компании приняли подход, основанный на данных, точность и полнота данных стали гораздо важнее для организаций, чем 10 лет назад. В то время выборочные данные и простые информационные панели были нормой, и в большинстве организаций не было группы обработки данных.

Где инженеры данных узнали о концепции тестирования данных?

Что ж, концепция тестирования уже давно используется в области разработки программного обеспечения. Разработчики пожинают плоды тестирования и полностью понимают, насколько оно ценно для них в жизненном цикле разработки программного обеспечения.

Благодаря эффективному процессу проверки данных ваша команда может обеспечить актуальность данных. Ваша команда может начать работать быстрее, чем когда-либо прежде, и уменьшить количество головной боли, связанной с неточными данными, затратами инженеров. Когда вы тестируете свои данные и уверены, что они точны, вы более уверены в своей способности вносить изменения в свой код, не беспокоясь о том, что это повлияет на ваши данные.

Проверка данных должна быть проактивной, а не реактивной

Проверка данных сложна в реализации, потому что большинство групп данных и инженеров полагаются на методы реактивной проверки данных, из-за чего проверка становится второстепенной. Таким образом, инженеры и аналитики реагируют на проблемы, вызванные данными, вместо того, чтобы применять упреждающий подход к выявлению проблем до того, как они достигнут конечных пользователей. Хотя это лучше, чем ничего, это по-прежнему не позволяет группам данных воспользоваться преимуществами, которые проверка данных дает организации.

Проактивный подход к проверке данных помогает организациям предоставлять полезные данные, понятные всей организации. При правильном применении проактивные методы проверки данных, такие как безопасность типов, схематизация и модульное тестирование, обеспечивают точность и полноту данных. Эти методы позволяют инженерам устранять проблемы, которые в первую очередь вызвали неверные данные. Неточных и неполных данных, на обнаружение которых раньше уходили дни или даже недели, теперь можно избежать, применяя упреждающий подход к проверке данных.

Важность проверки данных

Проверка данных может сократить время, затрачиваемое на очистку неверных данных в дальнейшем. Аналитики и инженеры могут тратить часы своего дня на очистку неверных данных, а, в свою очередь, предприятия могут терять прибыль, потому что это время можно было бы потратить на улучшение продуктов, если бы данные были лучше. Поиск несоответствий и ошибок в данных раздражает и отнимает время у всех участников.

Проверка данных помогает инженерам тестировать свои данные, чтобы уменьшить количество неверных данных в их хранилище. Чтобы получить максимальную отдачу от проверки данных, организациям следует применять совместный подход к проверке данных. Чтобы обеспечить получение данных высочайшего качества, всем необходимо работать вместе, потому что данные — это командный вид спорта. Почему это командный вид спорта? Ну, проверка данных не происходит в какой-то конкретный момент. Это может быть сделано в нескольких точках жизненного цикла данных и требует, чтобы все в группе данных работали вместе, чтобы подтвердить правильность данных.

Чтобы узнать больше о том, как Amplitude может помочь вам внедрить проверку данных, создайте бесплатную учетную запись здесь или закажите демоверсию.