U eri u kojoj podaci pokreću odluke, kvalitet tih podataka postaje najvažniji. Kvalitet podataka nije samo posedovanje čistih podataka; radi se o tome da se osigura da podaci budu tačni, potpuni, dosledni i pravovremeni. Međutim, kvantifikovanje kvaliteta podataka može izgledati kao zastrašujuć zadatak. Uz pravi pristup i metriku, organizacije mogu da izmere i poboljšaju kvalitet svojih podataka, obezbeđujući da se odluke zasnivaju na pouzdanim informacijama. Ovaj post se bavi nijansama kvantifikovanja kvaliteta podataka, nudeći uvide i strategije koje se mogu primeniti.
Kvalitet podataka se odnosi na uslove podataka na osnovu tačnosti, potpunosti, doslednosti, pravovremenosti i pouzdanosti. Visokokvalitetni podaci moraju biti:
Kvantifikovanje ovih dimenzija omogućava organizacijama da procene upotrebljivost i pouzdanost svojih podataka za donošenje odluka, postavljanje strategija i poboljšanje operacija.
Tačnost podataka je najvažnija; odnosi se na to koliko podaci blisko odražavaju vrednosti u stvarnom svetu koje bi trebalo da predstavljaju. Tačnost se može kvantifikovati izračunavanjem stope greške koja podrazumeva poređenje stavki podataka sa proverenim izvorom i određivanje procenta ispravnih zapisa.
Potpunost meri da li su svi potrebni podaci prisutni. Ovo se može kvantifikovati identifikovanjem nedostajućih vrednosti ili zapisa i izračunavanjem procenta kompletnih skupova podataka.
Doslednost obezbeđuje da podaci u različitim izvorima ili bazama podataka ostanu jednoobrazni i bez kontradiktornosti. To je od ključnog značaja za održavanje integriteta podataka u analizi i donošenju odluka. Organizacije mogu da kvantifikuju doslednost merenjem broja nedoslednosti pronađenih prilikom poređenja sličnih podataka iz različitih izvora, izraženih u procentima ili stopi.
Pravovremenost meri koliko su podaci aktuelni i ažurni. U okruženjima koja se brzo menjaju, vrednost podataka vremenom može da se smanji, što pravovremenost čini kritičnom dimenzijom kvaliteta. Ovo se može kvantifikovati procenom starosti podataka (vreme od poslednjeg ažuriranja) u odnosu na unapred definisane pragove za svežinu podataka, u zavisnosti od slučaja upotrebe ili poslovnih zahteva.
Jedinstvenost se odnosi na odsustvo nepotrebnih duplikata unutar podataka. Visoki nivoi dupliranih zapisa mogu da ukažu na loše prakse upravljanja podacima i utiču na tačnost analize podataka. Duplirana stopa zapisa, izračunata identifikovanjem i prebrojavanjem dupliranih stavki kao procenta ukupnog skupa podataka, kvantifikuje jedinstvenost.
Validnost se odnosi na to koliko su podaci u skladu sa specifičnom sintaksom (format, tip, opseg) definisanom modelom podataka ili poslovnim pravilima. Validnost se može kvantifikovati proverom unosa podataka u odnosu na unapred definisane obrasce ili propise i izračunavanjem procenta podataka koji se pridržavaju ovih kriterijuma.
Kvantifikovanje kvaliteta podataka zahteva spoj alata i tehnika prilagođenih dimenzijama kvaliteta izmerenih podataka.
Uspostavljanje okvira za merenje kvaliteta podataka je od suštinskog značaja za organizacije da bi kontinuirano pratile i poboljšavale kvalitet podataka. Sledeći koraci mogu voditi ovaj proces:
Slučaj upotrebe 1: Firma za finansijske usluge povećava tačnost podataka
Vodeća firma za finansijske usluge suočila se sa izazovima sa tačnošću svojih podataka o korisnicima, što je uticalo na procese odobravanja kredita i na zadovoljstvo kupaca. U roku od godinu dana firma je smanjila stopu grešaka sa 5% na 0,5% primenom okvira za merenje kvaliteta podataka da bi se poboljšala tačnost podataka. Ovo poboljšanje je kvantifikovano kroz redovne revizije i poređenja sa proverenim izvorima podataka, što je dovelo do bržeg vremena obrade kredita i poboljšanog poverenja kupaca.
Slučaj upotrebe 2: Maloprodajni lanac poboljšava upravljanje zalihama
Nacionalnom maloprodajnom lancu bila je potrebna doslednost u podacima o zalihama na više lokacija. Upotrebom automatizovanih alata za kvalitet podataka za merenje i poboljšanje doslednosti i potpunosti podataka o zalihama, lanac je postigao smanjenje neslaganja za 95 odsto. To je kvantifikovano praćenjem nedoslednosti na mesečnom nivou i sprovođenjem ciljanih napora za čišćenje podataka kako bi se otklonili osnovni uzroci.
Ovi primeri ilustruju opipljive prednosti kvantifikovanja kvaliteta podataka u različitim industrijama, pokazujući kako organizacije mogu da iskoriste metriku kvaliteta podataka da pokrenu poboljšanje poslovanja.
Kvantifikovanje kvaliteta podataka nije samo tehnička potreba; to je strateški imperativ za organizacije koje nameravaju da napreduju u pejzažu vođenom podacima. Razumevanjem i primenom pravih metrika, alata i okvira, preduzeća mogu da obezbede da njihovi podaci budu tačni, potpuni, dosledni, pravovremeni, jedinstveni i validni. Dok je putovanje do visokog kvaliteta podataka u toku, prednosti – od poboljšanog donošenja odluka do poboljšanog zadovoljstva korisnika – vredne su truda.
Naši stručnjaci su željni da saznaju nešto o vašim jedinstvenim potrebama i izazovima, a uvereni smo da vam možemo pomoći da otključate nove mogućnosti za inovacije i rast.
