Основополагающая роль систем обеспечения качества данных

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.

Это больше похоже на добавление музыканта в оркестр — каждый компонент должен гармонировать с остальными. Это симфония, требующая координации технологий, процессов, людей и целей.

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.

Основополагающая роль систем обеспечения качества данных
Получить консультацию у специалистов DST
Напишите нам прямо сейчас, наши специалисты расскажут об услугах и ответят на все ваши вопросы.
Комментарии и отзывы экспертов
RSS
21:05
+1
Данные — это кровь любой организации и основа её коммерческого успеха. Вероятно, вы слышали подобные лозунги от лекторов на конференциях или в онлайн-заголовках. Но так оно и есть: вам нужно полагаться на точную информацию, чтобы выполнить задачу или создать сервис, будь то планирование оптимального маршрута для доставки суши разным заказчикам или отправка персонализированных новостных рассылок. В первом случае необходимы точные подробности заказа. Во втором случае нужно сегментировать клиентов на основании их активности и интересов. Для этого необходимо собрать и проанализировать соответствующие данные, а для этого потребуются время и усилия.

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.
21:07
Специалисты в этой области часто говорят, что стратегия управления качеством данных — это сочетание людей, процессов и инструментов. Когда люди разбираются с тем, что представляют собой высококачественные данные в их конкретной отрасли и организации, какие меры нужно предпринять, чтобы обеспечить возможность монетизации данных и какие инструменты могут поддерживать и автоматизировать такие меры и действия, проект принесёт желаемые результаты для бизнеса.

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.
Вам может быть интересно
В настоящее время существует множество способов хостинга и управления приложениями в облаке. Два наиболее популярных из них - Kubernetes и Serverless. Но как выбрать подход, который лучше всего подход...
Ежедневно в мире генерируется 402,7 миллиона терабайт данных, и примерно 80% пос...
Без сервера без особых усилий масштабируется от ну...
Наблюдение за Kubernetes в гибридных облачных сред...
В 2025 г. рынок облачных сервисов ожидают серьезны...
требует тщательного планирования. Данная статья о...
Мы сталкиваемся с огромными объемами информации, в...
Используя возможность компоновки, организации могу...
В этом статей разработчики компании DST Global исс...
Часть 1. Конфиденциальность и безопасность данных....
Kubernetes стал незаменимым для разработки совреме...

Новые комментарии

Сегодня специалисты разных сфер внедряют LLM в свои повседневные задачи. С их по...
Параметры LLM можно сравнить с нейронными связями: чем их больше, тем “умнее” мо...
Насколько понимаю самые популярные опенсорсные модели сегодня: — GPT-J: ра...

Заявка на услуги DST

Наш специалист свяжется с вами, обсудит оптимальную стратегию сотрудничества,
поможет сформировать бизнес требования и рассчитает стоимость услуг.

Адрес

Ижевск, ул. Воткинское шоссе, д. 170 Е, Технопарк Нобель, офис 1117

8 495 1985800
Заказать звонок

Режим работы: Пн-Пт 10:00-19:00

info@dstglobal.ru

Задать вопрос по почте

Укажите ваше имя
Укажите ваше email
Укажите ваше телефон