Согласование для повышения эффективности вашего бизнеса и управления данными

Автоматизация и производительность находятся в авангарде приоритетов, когда речь идет о компаниях, предоставляющих услуги по сверке данных. Целостность данных играет важную роль в качестве основы для лучшей оптимизации жизненного цикла согласования. Услуги по управлению данными и анализу данных в целом стали важными для процесса согласования, поскольку данные постоянно извлекаются и обрабатываются из множества различных источников.

Существует много шагов, чтобы обеспечить оптимальное качество данных для использования в бизнес-аналитике. Давайте обсудим некоторые ключевые особенности и подходы к целостности данных, а также то, как можно обеспечить свой бизнес качественными исходными данными:

Обеспечение качества данных для лучшего понимания данных

Хорошо информированная стратегия качества данных включает в себя ряд процессов и результатов. Этому способствует поддержка панели мониторинга качества данных, которая помогает владельцам данных и ИТ-поддержке измерять качество данных. Эта информационная панель также облегчает продвижение процессов простой очистки и правил проверки данных. Приборная панель обеспечивает наличие центрального пространства, где все несоответствия в данных быстро выявляются между системами.

Процессы согласования данных требуют формализации, что, в свою очередь, помогает обеспечить выполнение процессов по расписанию или на разовой основе. Необходимо повысить прозрачность процесса примирения и его результатов. Это помогает повысить общую уверенность бизнес-пользователя, а решения могут приниматься последовательно, опираясь на достаточное количество системных данных.

Деятельность по обеспечению качества данных можно контролировать, определяя надлежащий набор показателей качества данных. Наряду с этим требуются правильные правила проверки и дальнейшего мониторинга данных с использованием различных инструментов и процессов профилирования данных. Потребности в корпоративном управлении можно удовлетворить, сотрудничая с другими распорядителями данных в бизнесе.

Улучшение управления данными в процессе согласования

Некоторые ключевые проблемы согласования данных включают обеспечение среды, в которой качество данных является приоритетом. Это означает, что необходимо соблюдать политику и стандарты качества данных на всех предприятиях.

Ведущие компании по анализу данных — это экземпляры в процессе согласования, когда непоследовательные или неполные данные отклоняются средой как ошибка. Эти ошибки возникают из-за нестандартных форматов данных, изменений в источниках данных или частых изменений, вносимых в справочные данные.

Также важно иметь наставников со знанием передового опыта, когда речь идет о качестве данных и обработке данных. Оперативное время выполнения должно быть сокращено, чтобы данные могли перемещаться от получения до анализа в кратчайшие сроки. Это обеспечивает меньшие предельные издержки.

Давайте рассмотрим некоторые шаги, которые необходимо выполнить для более плавного согласования:

• Менеджеры данных могут фильтровать свои данные и повышать прозрачность, используя автоматическое извлечение с использованием сценариев, ETL и API.
• Комплексный и подробный аудит бизнеса может помочь повысить эффективность процесса сверки данных.
• Ведение хранилища исторических данных может помочь ускорить процесс согласования. Этого можно достичь, выбрав независимый контроль для балансировки, согласования и отслеживания информации в реальном времени.
• Иногда данные могут быть потеряны в хранилищах данных или на кладбищах данных, что может привести к скрытым или несогласованным данным. Например, данные о клиентах, информация о которых есть у отдела продаж, не могут быть переданы отделу обслуживания клиентов, что может привести к потере возможности создавать более четкие и точные профили клиентов.
• Простой данных может вызвать различные проблемы с миграцией. Это вызвано увеличением сложности и объема данных в конвейерах. Обеспечение подотчетности путем заключения соглашений об уровне обслуживания может помочь как поставщику ИТ-услуг, так и заказчику сократить время простоя данных.

Исправления проблем с качеством данных

Проблемы с качеством данных возникают из-за неадекватного мониторинга и управления данными в режиме реального времени. К ним относятся дублирующиеся данные, несогласованные форматы, неполные данные, неточные данные и неточность данных. Вот несколько советов и рекомендаций по решению этих проблем:

Правильным местом для решения любой проблемы с качеством данных является исходная система. Слой бизнес-процессов обычно требует более высокого уровня вмешательства, аналогичного случаю, когда данные предоставляются третьей стороной и нет непосредственного контроля. Фиксация данных в источнике часто является лучшим способом убедиться, что данные проходят необходимые проверки данных, а также очищаются и преобразуются на самом этапе ввода.

Устранение проблемы в источнике может быть затруднено, поэтому процесс исправления качества данных можно использовать в процессе ETL. Это то, что в конечном итоге делает большинство предприятий, поскольку это прагматичный подход. С помощью заданных алгоритмов и интеллектуальных правил получаются чистые наборы данных, обеспечивающие лучшее понимание бизнеса.

Управление метаданными может иметь большое значение для предоставления бизнесу ясности в отношении бизнес-целей. Общие определения данных, которые используются на предприятии в разных предметных областях, могут быть каталогизированы, чтобы обеспечить формат и структуру для инициативы по обеспечению качества данных.

Профилирование данных позволяет глубже понять данные, когда частота и распределение значений данных оцениваются в наборе данных. Это можно использовать для проверки целостности данных, а также помогает определить, соответствуют ли данные бизнес-правилам и определенным стандартам данных.

Качественные данные для всех

В последние несколько лет деловой мир все больше ориентируется на данные. Именно по этой причине важно использовать правильные инструменты контроля качества данных. Традиционные методы согласования данных становятся неэффективными и неустойчивыми в быстро меняющейся бизнес-среде. Необходимо внедрить структуру управления данными, в которой будут изложены различные политики данных, стандарты и ключевые показатели эффективности (KPI) качества данных.

Необходимо определить структуру и роли организации, чтобы установить, кто является владельцами данных, хранителями данных и распорядителями данных. При реализации, как обсуждается здесь, согласование данных в конечном итоге поможет улучшить возможности бизнес-пользователей с точки зрения качества данных, инженерных услуг, целостности и точности данных.