Pojednanie w celu poprawy wydajności biznesowej i zarządzania danymi

Automatyzacja i produktywność są priorytetami, jeśli chodzi o firmy świadczące usługi uzgadniania danych. Integralność danych odgrywa istotną rolę jako podstawa lepszej optymalizacji cyklu życia uzgadniania. Usługi zarządzania danymi i analizy danych jako całość stały się ważne dla procesu uzgadniania, ponieważ dane są stale pozyskiwane i dalej przetwarzane z wielu różnych źródeł.

Istnieje wiele kroków, aby zapewnić optymalną jakość danych do wykorzystania w analizach biznesowych. Omówmy kilka kluczowych cech i podejść do integralności danych oraz sposobu, w jaki można zapewnić swojej firmie wysokiej jakości dane źródłowe:

Zapewnienie jakości danych dla lepszego wglądu w dane

Dobrze poinformowana strategia jakości danych obejmuje szereg procesów i wyników. Jest to ułatwione dzięki utrzymywaniu pulpitu nawigacyjnego dla jakości danych, który pomaga właścicielom danych i wsparciu IT w ocenie pomiaru jakości danych. Ten pulpit nawigacyjny ułatwia również kontynuowanie procesów prostego czyszczenia danych i reguł walidacji. Pulpit nawigacyjny zapewnia centralną przestrzeń, w której wszystkie niespójności danych są szybko identyfikowane między systemami.

Procesy uzgadniania danych wymagają sformalizowania, co z kolei pomaga w zapewnieniu, że procesy są wykonywane zgodnie z harmonogramem lub w trybie doraźnym. Konieczna jest większa widoczność procesu pojednania i uzyskiwanych przez nie wyników. Pomaga to w zwiększeniu ogólnego zaufania użytkownika biznesowego, a decyzje mogą być podejmowane sukcesywnie dzięki tworzeniu kopii zapasowych dużej ilości danych systemowych.

Działania związane z jakością danych można kontrolować, definiując odpowiedni zestaw metryk jakości danych. Oprócz tego wymagane są odpowiednie zasady walidacji oraz dalsze monitorowanie danych za pomocą różnych narzędzi i procesów profilowania danych. Potrzeby w zakresie zarządzania przedsiębiorstwem można zaspokoić, współpracując z innymi administratorami danych w firmie.

Popraw zarządzanie danymi w procesie uzgadniania

Niektóre kluczowe wyzwania związane z uzgadnianiem danych obejmują zapewnienie środowiska, w którym jakość danych jest priorytetem. Oznacza to, że należy przestrzegać polityk i standardów jakości danych w przedsiębiorstwach.

Najlepsze firmy zajmujące się analizą danych to przypadki w procesie uzgadniania, w których niespójne lub niekompletne dane są odrzucane przez środowisko jako błąd. Błędy te występują z powodu niestandaryzowanych formatów danych, zmian w źródłach danych lub częstych zmian danych referencyjnych.

Ważne jest również, aby personel mentorski znał najlepsze praktyki, jeśli chodzi o jakość danych i przetwarzanie danych. Czas realizacji operacji musi zostać skrócony, aby dane mogły podróżować od akwizycji do wglądu w jak najkrótszym czasie. Zapewnia to mniejszy koszt krańcowy.

Przyjrzyjmy się kilku krokom, które należy wykonać, aby zapewnić płynniejsze uzgadnianie:

• Menedżerowie danych mogą filtrować swoje dane i zwiększać przejrzystość, korzystając z automatycznego wyodrębniania za pomocą skryptów, ETL i interfejsów API.
• Kompleksowy i szczegółowy audyt firmy może pomóc w usprawnieniu procesu uzgadniania danych.
• Utrzymanie repozytorium danych historycznych może pomóc w przyspieszeniu procesu uzgadniania. Można to osiągnąć, decydując się na niezależną kontrolę w celu zrównoważenia, uzgodnienia i śledzenia informacji w czasie rzeczywistym.
• Czasami dane mogą zostać utracone w silosach danych lub na cmentarzach danych, co może prowadzić do ukrytych lub niespójnych danych. Na przykład dane o klientach, o których zespół sprzedaży posiada informacje, mogą nie być udostępniane zespołowi obsługi klienta, co może prowadzić do utraty możliwości stworzenia bardziej wyróżniających się i dokładniejszych profili klientów.
• Przestój danych może powodować różne problemy z migracją. Jest to spowodowane rosnącą złożonością i wielkością danych w potokach. Zatrudnianie odpowiedzialności poprzez zawieranie umów dotyczących poziomu usług może pomóc zarówno dostawcy usług IT, jak i klientowi w zapewnieniu mniejszej liczby przestojów danych.

Poprawki problemów z jakością danych

Problemy z jakością danych powstają z powodu nieodpowiedniego monitorowania i zarządzania danymi w czasie rzeczywistym. Należą do nich zduplikowane dane, niespójne formaty, niekompletne dane, niedokładne dane i nieprecyzyjne dane. Oto kilka wskazówek i sprawdzonych metod rozwiązywania tych problemów:

Właściwym miejscem do rozwiązania wszelkich problemów z jakością danych jest źródłowy system źródłowy. Warstwa procesu biznesowego zwykle wymaga wyższego poziomu interwencji, podobnej do tej w przypadku, gdy dane są dostarczane przez stronę trzecią i nie ma bezpośredniej kontroli. Naprawianie danych u źródła jest często najlepszym sposobem, aby upewnić się, że dane przechodzą wymagane kontrole danych oraz są czyszczone i przekształcane na samym etapie wejścia.

Naprawienie problemu u źródła może być trudne, dlatego w procesie ETL można zastosować proces naprawy jakości danych. To właśnie robi większość firm, ponieważ jest to podejście pragmatyczne. Za pomocą ustawionych algorytmów i inteligentnych reguł uzyskuje się czyste zestawy danych, które zapewniają lepszy wgląd w biznes.

Zarządzanie metadanymi może znacznie pomóc w zapewnieniu firmie jasności w odniesieniu do celów biznesowych. Wspólne definicje danych, które są używane w całym przedsiębiorstwie w różnych domenach tematycznych, można skatalogować, aby zapewnić format i strukturę inicjatywie na rzecz jakości danych.

Profilowanie danych pozwala na głębsze zrozumienie danych, w których częstotliwość i rozkład wartości danych są oceniane w zestawie danych. Może to służyć do sprawdzania integralności danych, a także pomaga określić, czy dane są zgodne z regułami biznesowymi i zdefiniowanymi standardami danych.

Jakość danych dla wszystkich

W ciągu ostatnich kilku lat świat biznesu w coraz większym stopniu opiera się na danych. Z tego właśnie powodu ważne jest, aby przyjąć odpowiednie narzędzia jakości danych. Tradycyjne metody uzgadniania danych stają się zarówno nieefektywne, jak i niezrównoważone w szybko zmieniającym się środowisku biznesowym. Istnieje potrzeba wprowadzenia ram zarządzania danymi, które określą różne polityki dotyczące danych, standardy i kluczowe wskaźniki wydajności (KPI) jakości danych.

Należy określić strukturę i role organizacji, aby ustalić, kim są właściciele danych, powiernicy danych i administratorzy danych. Po wdrożeniu, jak omówiono tutaj, uzgadnianie danych ostatecznie pomoże poprawić możliwości użytkownika biznesowego w zakresie jakości danych, usług inżynierii produktu, integralności i dokładności danych.