У сучасному світі, важливість якості даних і управління мастер-даними (master data management, MDM) незаперечна. У своїй чистій, неструктурованій формі дані нічого не варті, але якісні дані можуть стати величезною перевагою для бізнесу. На жаль, чим більше компанія збирає даних, тим вище ризик того, що вони стануть «брудними». Близько 27% бізнес-лідерів не можуть ручатися за точність своїх даних. Брудні дані – це результат людської помилки, дублікатних даних, плину часу й інших чинників. Вони здатні підірвати ефективність аналітики та машинного навчання і вилитися у величезні збитки, що досягають 12% від загального доходу компанії.
Згідно з щорічним звітом The BI Survey, якість даних є однією з найбільших проблем для користувачів бізнес-аналітики з 2002 року. У цій статті ми пояснимо, що таке якість даних і як її поліпшити.
Визначення
Єдиного визначення якості даних не існує. Дані вважаються якісними, якщо вони придатні для певної мети. Високоякісні дані мають ряд характеристик. Вони послідовні, актуальні, точні та повні. Однак набір даних може бути хорошим в одному контексті і марним в іншому. Знаючи, скільки товарів було продано, можна зробити замовлення на наступний місяць, але ці дані не показують наявність або відсутність прибутку.
Ось для чого необхідно управління мастер-даними (MDM). Воно допомагає збирати дані з різних джерел і об’єднувати їх в єдине ціле. MDM також стане в нагоді, якщо:
… крім системи ERP, ваша компанія працює з іншими системами SCM або CRM і потребує узгодження цих платформ,
… вам необхідно забезпечити ефективну співпрацю з діловими партнерами і відмінний сервіс для клієнтів,
… вашій компанії потрібно об’єднати локальні та хмарні системи.
Багато респондентів опитувань BARC Trend Monitor вважають якість даних і MDM одними з найбільш важливих тенденцій. Фахівці з бізнес-аналітики дотримуються тієї ж думки, оскільки знають, що популярні бізнес-технології самообслуговування і виявлення даних цінні тільки тоді, коли вони працюють на якісних даних.
Кроки до поліпшення якості даних
Щоб підвищити якість даних і MDM, необхідно використовувати цілісний підхід, який враховує методи роботи вашої компанії, процеси забезпечення якості даних і технології. Компанія повинна чітко розподілити відповідальність за області даних (наприклад, клієнт, продукт, фінансові показники) і ролі. Створювати процеси, що забезпечують якість даних, буде простіше, якщо в їх основі будуть такі передові методи, як цикл якості даних. Правильні технології теж важливі, але в першу чергу потрібно зосередитися на організації та її процесах, оскільки вони мають відношення до стратегії вашої компанії.
Тепер давайте розглянемо деякі конкретні кроки до поліпшення якості даних.
1. Виділіть чіткі ролі
Поліпшити якість даних неможливо без створення в компанії культури, яка усвідомлює важливість даних для отримання інсайтів. Ця культура також передбачає розподіл чітких ролей, які гарантуватимуть, що дані збираються і обробляються відповідально. Ролі допомагають призначати завдання співробітникам залежно від їх можливостей.
Типові ролі включають:
- Власника (Data Owner): особа, відповідальна за забезпечення якості даних, визначення вимог до них, надання іншим особам доступу до даних і присвоєння повноважень керуючим.
- Керуючого (Data Steward): людина, яка координує доставку даних і визначає вимоги і правила обробки даних. Вона вирішує завдання, що стосуються оперативного контролю якості даних (наприклад, перевірка на наявність дублікатів).
- Менеджер даних: людина, яка реалізує вимоги Власника даних, керує ІТ-інфраструктурою та захищає доступ до даних.
- Користувачі даних: співробітники бізнес-відділів або ІТ-фахівці, які можуть отримати доступ до надійних і точних даних.
2. Введіть цикл якості даних
Ви не можете перевірити якість даних один раз, а потім забути про це. Це постійний процес. Ось чому найкраще робити це з використанням ітеративного циклу аналізу, очищення та моніторингу даних. Ви можете розбити цикл на наступні фази:
- Постановка цілей
Цілі якості даних визначаються відповідно до потреб вашої компанії. Це дасть чітке розуміння того, на яких даних вам слід зосередитися. Щоб визначити ці цілі, можна почати з пошуку відповідей на такі питання: «Як ми можемо визначити область даних?», «Як оцінити повноту даних?»
- Аналіз
Встановивши цілі, необхідно орієнтуватися на них при аналізі даних. На цьому етапі важливо враховувати наступні питання: «Чи є дані достовірними?», «Чи є дані точними?», «Як ми можемо виміряти значення даних?»
- Очищення
Щоб досягти цілей якості, вам необхідно очистити та стандартизувати дані. Не існує універсального правила, як це зробити, так як кожна організація має свої власні стандарти і правила.
- Збагачення
Ви можете збагатити свої дані за допомогою інших, наприклад, соціально-демографічних або географічних даних. Таким чином, ви створите більш змістовний і цінний набір даних.
- Моніторинг
Як ми згадували раніше, вкрай важливо постійно перевіряти і контролювати ваші дані, оскільки вони можуть швидко стати неактуальними або помилковими. На щастя, є програмне забезпечення, яке дозволяє автоматично контролювати дані відповідно до заздалегідь визначених стандартів.
3. Використовуйте правильні інструменти
Більшість технологій підтримують цикл якості даних і пропонують широкі функціональні можливості для різних ролей. Щоб використовувати технології в повній мірі, необхідно інтегрувати фази циклу якості даних в операційні процеси і зіставити їх з певною роллю. Ретельно підібране ПО може допомогти з:
- Профілюванням даних
- Операціями щодо поліпшення якості даних (очищення, стандартизація, аналіз тощо).
- Збагаченням
- Розподілом даних і синхронізацією з сховищами
- Визначенням показників моніторингу
- Управлінням життєвим циклом даних тощо.
Це всього лише кілька прикладів функцій сучасних інструментів управління даними. Повний список набагато більше, що дає можливість вибрати ті функції, які будуть відповідати потребам вашого бізнесу найкраще.
Краще пізно ніж ніколи
Складність проблеми може пригнічувати, але в епоху оцифровки світу необхідно підтримувати високу якість даних. Точні і надійні дані можуть гарантувати гарне обслуговування клієнтів, продумані бізнес-рішення й економічне процвітання вашої компанії. Як і всі хороші речі, це вимагає певних зусиль, але, в кінцевому рахунку, управління якістю даних окупиться.