Заявка на услуги DST
Наш специалист свяжется с вами, обсудит оптимальную стратегию сотрудничества,
поможет сформировать бизнес требования и рассчитает стоимость услуг.
Узнайте, почему системы обеспечения качества данных — это не просто дополнительные дополнения, а жизненно важные компоненты эффективных стратегий управления данными.
Фраза «Данные — это новая нефть» уже стала клише, однако ее суть сохраняется и в нашем обществе, зависящем от данных. Хотя сам объем данных часто привлекает внимание, императив качества данных несколько затмевается. Качество не должно быть просто побочным продуктом управления данными; скорее, это должно быть основополагающим элементом. Таким образом, система обеспечения качества данных — это не дополнительная роскошь, а оперативная необходимость. Более пристальный взгляд показывает, что эти структуры являются не просто вспомогательным упражнением, а движущей силой успешных стратегий управления данными.
Почему качество данных не является обязательным
В среде с большим объемом данных организации иногда упускают из виду качество данных, которые они собирают. Это дорогостоящая оплошность. Низкое качество данных может ввести в заблуждение при принятии решений, подорвать доверие потребителей и повысить операционную неэффективность. Возьмем, к примеру, медицинскую организацию, репутация которой понесла ущерб из-за неверных данных о пациентах, что, в свою очередь, привело к ошибочным планам лечения. Этот инцидент красноречиво говорит о том, что качество данных — это не только проблема ИТ; это бизнес-императив.
Целостный взгляд на системы качества данных
Системы обеспечения качества данных — это не просто наборы правил или просто механизмы управления. Это экосистемы. По своей сути они включают в себя профилирование данных, стандартизацию, очистку, мониторинг и управление. Но что отличает их от других, так это их способность адаптироваться, развиваться и обогащать экосистемы данных.
Специалисты компании DST Global считают что - качество данных — это не только очистка данных, но и создание самоподдерживающейся системы, которая может интегрироваться, очищать и распространять качественные данные по всей организации.
Симфония согласования качества данных со стратегиями управления
Включение системы обеспечения качества данных в стратегию управления данными — это не то же самое, что вставка кусочка головоломки в статическую картину.
Жизненно важная природа межведомственного сотрудничества
При внедрении системы обеспечения качества данных рассмотрите возможность создания руководящего комитета, охватывающего несколько отделов — ИТ, бизнес-аналитики, операций и даже продаж. Это создает комплексное представление о том, как качество данных влияет на различные аспекты организации, создавая среду для совместной работы, которая разрушает разрозненность.
За пределами схем: отображение потоков данных
Для полной интеграции систем качества данных необходимо понимание жизненного цикла данных в организации. Этот процесс включает в себя гораздо больше, чем просто рисование схем данных; для этого требуется анализ того, как данные взаимодействуют как с человеческими, так и с автоматизированными процессами.
Соблюдение требований в глобальном контексте
Мы не можем игнорировать влияние глобальных правил в отношении данных, таких как GDPR и CCPA. Эффективная система обеспечения качества данных будет включать в себя такие функции, как анонимизация данных и неизменяемый контрольный журнал для обеспечения соответствия требованиям.
Использование технологических инноваций
Новые технологии, такие как искусственный интеллект и аналитика в реальном времени, все чаще интегрируются в современные архитектуры данных. Однако очень важно обеспечить соответствие этих технологий вашей системе обеспечения качества данных. В противном случае они рискуют внести контрпродуктивные сложности.
Заключение: Качество как непрерывная стратегия
Система качества данных служит гарантией качества, гарантируя, что данные вашей организации остаются согласованными, точными и пригодными для действий. По мере развития экосистем данных ваша система качества должна быть способна адаптироваться к новым типам данных, структурам и требованиям соответствия.
Специалисты компании DST Global отметили что - низкое качество данных незаметно разрушает бизнес. Упреждающее решение этой проблемы — не вариант, а необходимость. Итак, давайте избавимся от апатии, связанной с качеством данных. Это не просто компонент управления данными — это стержень.
Наш специалист свяжется с вами, обсудит оптимальную стратегию сотрудничества,
поможет сформировать бизнес требования и рассчитает стоимость услуг.
Ижевск, ул. Воткинское шоссе, д. 170 Е, Технопарк Нобель, офис 1117
Задать вопрос по почте
Изъяны в данных могут привести к различным результатам. Например, клиенту Skyscanner Джеймсу Ллойду на пути из Крайстчёрча (Новая Зеландия) в Лондон предложили подождать в Банкоке 413 786 часов, или 47 лет. Эта история стала виральной благодаря чувству юмора SMM Skyscanner по имени Джен, ответившей на вопрос Джеймса о том, что он может делать все эти годы.
Использование ошибочных данных может приводить к трагическим событиям, особенно в медицинской сфере. Дэвид Лошин в статье The Practitioner’s Guide to Data Quality Improvement упоминает случай 2003 года с Джесикой Сантиллан, погибшей из-за некачественной сердечно-лёгочной трансплантации. Хирург использовал органы донора с несовместимой группой крови. Ошибочная информация о группе крови вызвала хирургические осложнения, приведшие к смерти.
Низкокачественные данные также могут препятствовать и замедлять интеграцию бизнес-аналитики и прогностической аналитики на основе ML. Руководители компаний США, участвовавшие в опросе Data trust pulse, проведённом PricewaterhouseCoopers, указали, что ненадёжные данные — одно из препятствий к монетизации данных. «Во многих из исторических данных компании, собиравшихся хаотически, могут отсутствовать нужные подробности и точность, необходимые для работы с ИИ и другими технологиями автоматизации», — говорится в результатах опроса.
Так как от использования компанией надёжной информации зависит производительность труда, а иногда и жизни людей, она должна разработать и реализовать стратегию контроля качества данных.
Размерности качества данных служат опорной точкой для создания правил обеспечения качества данных, метрик, моделей данных и стандартов, которые должны соблюдать все сотрудники с момента, когда они вводят запись в систему или извлекают массив данных из сторонних источников.
Текущий мониторинг, интерпретация и улучшение данных — ещё одно неотъемлемое требование, способное превратить реактивное управление качеством данных в проактивное. Так как всё движется по замкнутому кругу, пусть это будет круг высококачественных и ценных данных.