Ako zmerať kvalitu údajov?

V modernom digitálnom prostredí sa údaje objavili ako základný kameň pre podniky v rôznych odvetviach. Ako poskytovateľ údajov nie je zabezpečenie kvality údajov, ktoré ponúkame, nielen prioritou; Je to základný záväzok voči našim klientom. Vysoké - kvalitné dátové jednotky Informované rozhodnutie - robenie, zlepšujú prevádzkovú efektívnosť a podporujú inovácie. Ale ako presne zmeráme kvalitu údajov? Cieľom tohto blogového príspevku je preskúmať kľúčové aspekty a metodiky na meranie kvality údajov.

1. Presnosť

Presnosť je pravdepodobne najintuitívnejšou mierou kvality údajov. Vzťahuje sa na to, ako dôkladne údaje odrážajú skutočné svetové hodnoty, ktoré predstavuje. Napríklad v databáze zákazníkov by presné údaje znamenali, že kontaktné informácie, ako sú telefónne čísla a e -mailové adresy, sú hore - do - dátum a správne.

Na meranie presnosti môžeme použiť niekoľko metód. Jedným z bežných prístupov je profilovanie údajov. Analýzou štatistických vlastností údajov môžeme identifikovať odľahlé hodnoty a potenciálne chyby. Napríklad, ak máme súbor údajov o cenách produktov a všimneme si cenu, ktorá je výrazne vyššia alebo nižšia ako priemer, môže to byť indikácia nepresných údajov.

Ďalším spôsobom je overenie údajov. Môžeme nastaviť pravidlá na základe obchodnej logiky. Napríklad, ak vieme, že vek zákazníka by mal byť medzi 0 a 120, akákoľvek hodnota mimo tohto rozsahu môže byť označená ako nepresná.

Spoliehame sa tiež na procesy overovania údajov. Zahŕňa to kríž - kontrola údajov oproti spoľahlivým externým zdrojom. Napríklad, ak poskytujeme údaje o finančných spoločnostiach, môžeme ich overiť proti oficiálnym finančným správam alebo priemyselným databázam.

2. Plnosť

Plnosť sa vzťahuje na rozsah, v akom sú prítomné všetky požadované údaje. Neúplné údaje môžu viesť k nepresným analýzam a chybnému rozhodovaniu. Napríklad v predajnom súbore údajov, ak chýbajú informácie o výške predaja alebo názov zákazníka, môže narušiť proces analýzy predaja.

Na meranie úplnosti vypočítame percento chýbajúcich hodnôt v súbore údajov. Môžeme to urobiť spočítaním počtu nulových alebo prázdnych buniek v každom stĺpci a vydelením ich celkovým počtom buniek v tomto stĺpci. Napríklad, ak má stĺpec 100 záznamov 10 prázdnych buniek, úplnosť tohto stĺpca je 90%.

Pozeráme sa tiež na vzťahy medzi rôznymi dátovými prvkami. V relačnej databáze, ak v súvisiacej tabuľke chýba cudzí kľúč, môže označovať neúplné údaje. Napríklad v systéme správy objednávok, ak záznam o objednávke chýba zodpovedajúce ID zákazníka, vzťah medzi objednávkou a zákazníkom je neúplný.

3. Konzistentnosť

Konzistentnosť zaisťuje, že údaje sú rovnomerné a nie sú v rozpore v rámci súboru údajov alebo v rôznych súboroch údajov. Nekonzistentné údaje môžu vzniknúť v dôsledku rôznych štandardov zadávania údajov alebo závady systému. Napríklad v databáze zákazníkov, ak jeden záznam zobrazí meno zákazníka ako „John Smith“ a druhý ho ukazuje ako „J. Smith“, existuje problém s konzistentnosťou.

Na meranie a zlepšenie konzistentnosti používame techniky normalizácie údajov. Normalizácia zahŕňa štandardizáciu formátov údajov, ako sú formáty dátumu, symboly meny a pomenovanie konvencií. Napríklad prevod všetkých dátumov do jedného formátu ako „Yyyy - MM - DD“.

Vykonávame tiež kontroly konzistentnosti Cross - DataSet. Ak poskytujeme údaje o rôznych aspektoch podniku, ako sú predaj a inventár, musíme zabezpečiť, aby boli údaje konzistentné v týchto súboroch údajov. Napríklad počet predaných položiek by mal zodpovedať zníženiu úrovní zásob.

4. Včasnosť

Včasnosť je rozhodujúca, najmä v dynamickom obchodnom prostredí. Dáta, ktoré nie sú hore - do - dátumu, môžu byť zastarané a málo hodnoty. Napríklad vo finančnom priemysle sú pre rozhodnutia o obchodovaní nevyhnutné reálne - časové údaje o cenách akcií.

Na meranie včasnosti definujeme prahy čerstvosti údajov. Môžeme napríklad stanoviť pravidlo, že kontaktné informácie zákazníka by sa mali aktualizovať najmenej raz ročne. Potom vypočítame časový rozdiel medzi poslednou aktualizáciou a aktuálnym dátumom pre každý dátový záznam. Ak časový rozdiel presahuje prahovú hodnotu, údaje sa považujú za zastarané.

Monitorujeme tiež procesy požitia údajov, aby sme zabezpečili, že do systému sa včas pridajú nové údaje. Napríklad, ak zhromažďujeme údaje zo senzorov, musíme zabezpečiť, aby sa údaje prenášali do databázy bez významných oneskorení.

5. Relevantnosť

Relevantnosť sa týka toho, či sú údaje vhodné a užitočné na zamýšľaný účel. Ako poskytovateľ údajov musíme porozumieť potrebám našich klientov a zabezpečiť, aby údaje, ktoré ponúkame, sú relevantné pre ich obchodné procesy.

Na meranie relevantnosti sa zapojíme do hĺbkových diskusií s našimi klientmi. Chápeme ich obchodné ciele, typy analýz, ktoré plánujú vykonať, a rozhodnutia, ktoré musia urobiť. Na základe tohto porozumenia môžeme vyhodnotiť, či údaje, ktoré poskytujeme, sú relevantné.

Vykonávame tiež prieskumy spätnej väzby od používateľov. Pýtam sa našich klientov, aké užitočné sú údaje v ich dňoch - denných operáciách, môžeme získať priamy prehľad o relevantnosti údajov.

6. Používanie pokročilých nástrojov na meranie kvality údajov

V našom procese poskytovania údajov využívame aj pokročilé nástroje. NapríkladDSA72004B Tektronix Digital Serial Analyzer, 20 GHz, 50 GS/S, 4 Ch.je výkonné zariadenie, ktoré nám môže pomôcť analyzovať a merať kvalitu digitálnych sériových údajov. Poskytuje vysokú rýchlosť a presnú analýzu, ktorá je rozhodujúca pri riešení veľkých a zložitých súborov údajov.

TenDSA72004 Tektronix Digital Serial Analyzer, 20 GHz, 50 GS/S, 4 Ch.je ďalší nástroj v našom arzenáli. Ponúka pokročilé funkcie na analýzu údajov, ako je analýza integrity signálu, ktoré nám môžu pomôcť identifikovať a opraviť problémy kvality údajov pri zdroji.

TenDigitálny sériový analyzátor DSA8300 Tektronixsa používa aj na analýzu údajov v hĺbke. Umožňuje nám zachytiť a analyzovať vysokorýchlostné digitálne signály, čo je nevyhnutné na zabezpečenie kvality údajov v systémoch s vysokým výkonom.

7. Neustále zlepšovanie

Meranie kvality údajov nie je úlohou jednej času; Je to prebiehajúci proces. Pravidelne skúmame a aktualizujeme metódy merania kvality údajov na základe nových priemyselných štandardov, technologického pokroku a spätnej väzby od klientov.

Investujeme tiež do odbornej prípravy zamestnancov, aby sme zaistili, že členovia nášho tímu sú dobre - oboznámení sa o najnovších technikách merania kvality údajov. Neustále zlepšovaním kvality našej dát môžeme našim klientom poskytnúť spoľahlivejšie a hodnotnejšie údaje.

Záver

Ako poskytovateľ údajov je meranie kvality údajov viacnásobný proces, ktorý zahŕňa hodnotenie presnosti, úplnosti, konzistentnosti, včasnosti a relevantnosti. Použitím kombinácie manuálnych a automatizovaných metód, ako aj pokročilých nástrojov, môžeme zabezpečiť, aby údaje, ktoré ponúkame, spĺňajú najvyššie štandardy.

Zaviazali sme sa poskytovať údaje, ktoré umožňujú našim klientom robiť informované rozhodnutia a posúvať svoje podniky vpred. Ak máte záujem o naše vysoko kvalitné dátové riešenia alebo chcete diskutovať o vašich konkrétnych údajoch, neváhajte a oslovte nás o diskusiu o obstarávaní.

Odkazy

• Redman, TC (1996). Kvalita údajov pre informačný vek. Artech House.
• Kimball, R., & Ross, M. (2013). The Data Warehouse Toolkit: Definitívny sprievodca po rozmerovom modelovaní. Wiley.
• Inmon, WH (2005). Budovanie dátového skladu. Wiley.