Управление качеством данных. Тренды бизнес-аналитики
Маргарита Акулич

© Маргарита Акулич, 2025

ISBN 978-5-0067-6676-1

Создано в интеллектуальной издательской системе Ridero

Предисловие

В данной книге дано определение понятию «данные» и описаны методы их эффективного использования, с акцентом на поддержание высокого уровня их достоверности. Кроме того, анализируются перспективные тенденции в области аналитики и бизнес-аналитики, прогнозируемые на 2025 год, и представлены полезные рекомендации. Издание имеет небольшую направленность на строительную сферу и основано на материалах, изначально изданных на английском языке.

I Что такое данные?

1.1 Что такое данные в информатике? История концепции данных

Что такое данные в информатике?

В области информатики информация оформляется таким образом, чтобы ее было удобно передавать и обрабатывать. В современных вычислительных системах и сетях связи данные, как правило, преобразуются в двоичный цифровой код. Слово «данные» может использоваться как для обозначения одного элемента, так и для множества. «Первичные данные» – это информация, представленная в исходном цифровом виде.

История концепции данных

Концепция данных в контексте вычислений берет свое начало в работах Клода Шеннона, выдающегося американского математика, известного в качестве «прародителя» теории информации. Им введены двоичные цифровые концепции, базирующиеся на применении двузначной булевой логики к электронных схем.

Примечание:

Клод Элвуд Шеннон (1916—2001) – выдающийся американский инженер, математик и специалист по взлому шифров. Его часто называют «прародителем информационной эры». Шеннон заложил основу теории информации, которая активно используется в современных передовых технологиях связи.

Он разработал ключевые концепции, принципы и математические модели, служащие фундаментом для современных коммуникационных систем. В 1948 году он ввел термин «бит» для обозначения минимального объема данных (в работе «Математическое обоснование теории связи»). Важной составляющей его теории стало понятие энтропии, которое он определил как меру неопределенности, присущей передаваемому сообщению. Труды Шеннона «Математическая теория связи» и «Теория связи в системах шифрования» признаны краеугольными камнями теории информации и криптографии.

Клода Шеннона считают пионером в научном анализе криптографии, разработавшим ее теоретические принципы и обеспечившим введение ряда важных понятий. Он также оказал значимое влияние на развитие теории вероятностных схем, теории игр, теории автоматов и теории управления, объединенных под общим термином «кибернетика».

Двоичные форматы цифр лежат в основе центральных процессоров, полупроводниковой памяти и дисководов, а также многих периферийных устройств, распространенных в современной вычислительной технике. В ранних компьютерах в целях ввода данных и управления практиковалось использование перфокарт, затем магнитной ленты и жесткого диска.

На раннем этапе значимость данных в бизнес-вычислениях стала очевидной благодаря популярности терминов «обработка данных» и «электронная обработка данных», которые какое-то время охватывали весь спектр того, что в наши дни известно как информационные технологии. На протяжении истории корпоративных вычислений происходила специализация, и вместе с развитием корпоративной обработки данных появилась отдельная профессия, связанная с данными.

1.2 Как хранить данные. Типы данных

Как хранить данные

Компьютеры представляют данные, включая видео, изображения, звуки и текст, в виде двоичных значений, состоящих из двух чисел: 1 и 0. Бит – это наименьшая единица данных, представляющая одно значение. Байт состоит из восьми двоичных разрядов. Объем памяти измеряется в мегабайтах и гигабайтах. Единицы измерения данных увеличиваются по мере роста объема собираемых и хранимых данных. Например, термин «бронтобайт» означает объем данных, равный 10 в 27-й степени байтов.

Форматы файлов также используются, чтобы обеспечивалось хранение данных, например, мэйнфрейм-системы прибегают к использованию ISAM и VSAM. Другие форматы файлов для хранения, преобразования и обработки данных включают значения, разделенные запятыми. Эти форматы продолжали находить применение на различных типах машин, даже несмотря на то, что в корпоративных вычислениях стали применяться более структурированные подходы, ориентированные на данные.

Дальнейшая специализация получила развитие по мере появления баз данных, систем управления базами данных, а позднее и технологий реляционных баз данных с целью организации информации.

Типы данных

Объем цифровых данных со временем вырос от битов и байтов до десятков байтов, и в будущем объемы данных станут еще больше.

Развитие интернета и смартфонов за последние два десятилетия привело к резкому росту объемов создания цифровых данных. В настоящее время данные включают в себя большие объемы неструктурированной информации, включая текстовую, аудио- и видеоинформацию, а также журналы и записи веб-активности. Генеративный искусственный интеллект (Generative AI) способен генерировать синтетические данные.

Искусственные наборы данных применяются для обучения моделей искусственного интеллекта (artificial intelligence – AI) и машинного обучения (Machine learning – ML), тестирования программного обеспечения и предиктивного моделирования.

1.3 Прогнозирование, или предиктивное моделирование. Термин «большие данные»

Прогнозирование, или предиктивное моделирование

Прогнозирование, или предиктивное моделирование (predictive modeling), относится к сфере интеллектуального анализа данных, применяя прошлый опыт для предсказания того, что произойдет в будущем. Благодаря использованию технологий машинного обучения и статистических методов, удается создавать весьма достоверные сценарии и прогнозы, причем точность работы модели напрямую зависит от объема доступной информации для анализа.

Термин «большие данные»

Термин «большие данные» описывает данные объемом в петабайты и более. Вкратце, большие данные можно описать пятью «V»: ценностью, объемом, разнообразием, достоверностью и скоростью (value, volume, variety, veracity and velocity). По мере развития интернет- торговли бизнес-модели, базирующиеся на больших данных, стали рассматривать данные как актив. Эти тенденции привели к росту интереса к социальному использованию данных и их конфиденциальности.

1.4 Значение данных. Термин «данные» в науке

Значение данных

Данные имеют значение, выходящее за рамки их использования в вычислительных приложениях, ориентированных на обработку данных. Например, в области взаимодействия электронных компонентов и сетевых коммуникаций термин «данные» зачастую различают с терминами «управляющая информация», «контрольные биты» и аналогичными терминами, чтобы обозначить основное содержание передаваемого блока.

Термин «данные» в науке

В науке термин «данные» описывает совокупность собранных фактов. Это также относится к таким областям, как финансы, маркетинг, демография и здравоохранение.

1.5 Управление данными и их использование. Профессионалы в области данных

Управление данными и их использование

Рост объемов данных в организациях диктует все большее значение обеспечению качества данных путем сокращения дублирования и гарантированного использования наиболее точных и актуальных записей. Современное управление данными включает в себя очистку данных, а также процессы извлечения, преобразования и загрузки для интеграции данных. Метаданные дополняют данные при обработке. Метаданные иногда называют «данными о данных». Они помогают администраторам и пользователям понимать данные базы данных и другие данные.

Благодаря аналитическим технологиям становится возможным объединение структурированных и неструктурированных данных. Они все чаще стремятся к производительности в режиме реального времени, способны обрабатывать входящие данные с высокой скоростью и обрабатывать потоки данных для беспромедлительного использования в работе.

Идея базы данных для операций и транзакций распространяется на базу данных для отчетности и предиктивной аналитики данных. Примером служит хранилище данных, оптимизированное для обработки запросов бизнес-аналитиков и руководителей предприятий об операциях. Растущий интерес к поиску закономерностей и прогнозированию бизнес-результатов привел к развитию методов интеллектуального анализа данных.

Отметим что суть предиктивной аналитики (Predictive Analytics) заключается в том, чтобы предвидеть будущие события, например, спрогнозировать объем продаж на год вперед либо оценить риск возникновения дефицита денежных средств (когда именно это может случиться). В сущности, это комплекс подходов к сбору и обработке данных, опирающихся на информацию о прошлых событиях.

Анализ полученных и изученных показателей позволяет выявить тенденции и спрогнозировать, что произойдет в дальнейшем. Зная возможные сценарии развития, можно выбирать наиболее эффективные решения для возникающих задач. Важно помнить, что результат такого анализа не является абсолютной гарантией; прогнозы даются с определенной степенью вероятности, а не рассматриваются в качестве несомненного будущего.

Профессионалы в области данных

Профессия администратора баз данных – это ответвление ИТ-сферы. Будучи экспертами в области баз данных, администраторы занимаются проектированием, настройкой и поддержкой баз данных.

Профессия, связанная с данными, прочно укоренилась с широким распространением реляционных систем управления базами данных (RDBMS) в корпорациях, начиная с 1980-х годов.

Распространению реляционных баз данных способствовало, в частности, появление языка структурированных запросов (SQL). Позднее, в качестве альтернативы традиционным RDBMS, появились базы данных, не основанные на SQL, известные как базы данных NoSQL. Система управления реляционными базами данных (RDBMS) обеспечивает базу для многочисленных приложений и служб на предприятии. С технологической точки зрения RDBMS считается устаревшей. Однако прочная теоретическая основа технологии реляционных баз данных сохранила ее актуальность в не являющейся стабильной отрасли.

Компании нанимают специалистов по управлению данными или назначают сотрудников на должность ответственного за данные, которая подразумевает реализацию политик использования данных и безопасности, изложенных в инициативах по управлению данными.

Отдельный термин – «специалист по данным» – используется для описания профессионала, занимающегося добычей и анализом данных.

Возможность представить науку о данных в увлекательной форме даже привела к появлению художника по данным – специалиста по графическому и креативному представлению данных.

На инженерах данных лежит обязанность сбора и подготовки данных для специалистов по работе с данными и аналитиков. Им положено обладать умением работать со структурированными и неструктурированными данными из разных источников, чтобы сформировать качественный набор данных для дальнейшего использования.

Специалисты по архитектуре данных создают основу для эффективного управления информацией. Они формулируют правила, методы и схемы, регламентирующие сбор, систематизацию, хранение и использование данных. Архитектор данных – это квалифицированный ИТ-эксперт, который анализирует структуру данных в компаниях, контролирует бизнес-операции и отвечает за весь жизненный цикл информации. Он использует инновационные технологии для создания прогрессивных решений в области обработки и организации значительных массивов данных.

II Управление качеством данных (DQM): основные понятия

При подготовке данной главы использовался источник [2].

2.1 Зачем вам нужно управление качеством данных? Что такое управление качеством данных (DQM)?

Зачем вам нужно управление качеством данных?

С учетом шокирующего объема данных в 2,5 квинтиллиона байт, генерируемых ежедневно, и широкого спектра доступных онлайн-инструментов для анализа данных данные и аналитика никогда не были столь доступными.

Однако всем хорошим вещам сопутствуют и трудности, и компании часто испытывают трудности с правильным управлением информацией. Зачастую собираемые и используемые данные неполны либо повреждены, что приводит к множеству других проблем, которые могут нанести значительный ущерб компании. Обратите внимание на управление качеством данных.

Что такое управление качеством данных (DQM)?

Управление качеством данных (Data quality managemen – DQM) – это комплекс мер, направленных на поддержание высокого качества информации. Оно охватывает сбор данных, внедрение передовых процессов обработки данных и эффективное распределение данных. Оно также требует управленческого контроля за имеющимися данными.

Эффективное DQM признано необходимым для любого последовательного анализа данных, поскольку качество данных имеет решающее значение для получения применимых на практике и, что еще важнее, точных выводов из вашей информации.

Существует множество стратегий, которые вы можете использовать для повышения качества информации. Эти процессы, разработанные как своего рода «швейцарский нож» в разработке данных, подготавливают вашу организацию к решению задач, связанных с данными цифрового века, где бы и когда бы они ни появлялись. Когда речь идет об управлении качеством данных, интересно: почему оно важно, как измерять качество данных, на каких столпах должно основываться управление качеством и каковы методы контроля качества данных.

Поскольку отчетность является частью эффективной модели управления качеством данных, мы также рассмотрим несколько примеров ключевых показателей эффективности (KPI), которые вы можете использовать для оценки своих усилий в рассматриваемом направлении. Но сначала давайте определимся, каково определение качества данных.

2.2 Каково определение качества данных? Зачем вам нужно управление качеством данных? Основная задача DQM

Каково определение качества данных?

Качество данных – это оценка имеющейся у вас информации с точки зрения ее назначения и ее способности служить этому назначению. Качество данных определяется различными факторами, такими как точность, полнота, согласованность и актуальность, которые необходимы для удовлетворения потребностей организации в сфере операционной деятельности, планирования и принятия решений.

Зачем вам нужно управление качеством данных?

Хотя цифровая эпоха успешно стимулировала инновации по всему миру, она также способствовала возникновению так называемого «кризиса данных» – низкому качеству данных.

В наши дни большая часть операций и стратегических решений компаний в значительной степени основаны на данных, поэтому важность качества еще выше. Действительно, низкое качество данных является основной причиной провала передовых инициатив в области данных и технологий, ежегодно обходясь, к примеру, американским компаниям в 9,7 миллиона долларов (не считая компаний во всех остальных странах мира). В более общем плане, низкое качество данных способно повлиять на производительность, прибыль и общую рентабельность инвестиций.

Основная задача DQM

Основная задача DQM заключается не в формировании собственных оценок качества данных. Скорее, она направлена на увеличение отдачи от вложений в области бизнеса, где данные играют ключевую роль.

III Каковы этапы управления качеством данных? Что может DQM?

При подготовке данной главы использовался источник [2].

3.1 Большие данные и аналитика стали одним из важнейших конкурентных преимуществ. Первый шаг

Большие данные и аналитика стали одним из важнейших конкурентных преимуществ

Большие данные и аналитика стали одним из важнейших конкурентных преимуществ, которыми обладают организации сегодня. При этом, несмотря на то, что анализ данных стал проще благодаря самостоятельным BI-инструментам, управление качеством данных остается одной из самых сложных задач для компаний любого размера.

Обратите внимание, что BI-системы, или Business Intelligence, представляют собой набор приложений и средств, предназначенных для сбора и обработки данных, касающихся деятельности организации. Эти системы позволяют выявлять скрытые тенденции в информации и оптимизировать бизнес-процессы. К примеру, служба снабжения розничной сети может использовать их для изучения объемов реализации и востребованности продукции, чтобы более эффективно контролировать складские запасы. Торговый отдел же – для мониторинга прибыльности различных позиций и формирования цен на их основе. В BI-системе возможно создание интерактивных панелей мониторинга, где данные отображаются в виде наглядных графиков и схем. Такие панели часто называют графическими интерфейсами, поскольку пользователь взаимодействует с ними через кнопки, мультимедийный контент и другие элементы управления.

Это сложно. Но все же не волнуйтесь: если вы читаете эту главу, вы уже на правильном пути к максимальному использованию потенциала ваших усилий, связанных с данными.

Первый шаг к началу работы

Внедрение эффективной структуры для очистки и управления информацией – это первый шаг к началу работы.

3.2 Перечень этапов

Извлечение

Сбор необходимой информации из различных внутренних и внешних источников.

Оценка

Оцените, соответствуют ли собранные вами данные требованиям к качеству.

Очистка

Очистите, удалите или сожгите любую информацию, которая дублируется, неправильно отформатирована либо бесполезна для ваших целей.

Интеграция

Интегрируйте свои источники данных, чтобы получить полное представление о своей информации.

Отчетность

Источник: https://blog.sf.education/chto-takoe-kpi/

Используйте ключевые показатели эффективности (Key Performance Indicators – KPI) для контроля качества данных и предотвращения возникновения дальнейших проблем.

Четко определенные ключевые показатели эффективности (KPI) представляют собой измеримые параметры, применяемые для оценки результативности работы компании, конкретного работника или проекта в контексте поставленной цели. Эти показатели критически важны, поскольку они определяют траекторию стратегического и текущего развития, служат фундаментом для обоснованного принятия решений и фокусируют усилия на приоритетных направлениях. Благодаря KPI организации могут отслеживать степень приближения к желаемым результатам и получать ясное понимание хода движения к основным бизнес-задачам.

Исправление

Если в ваших отчетах обнаружены поврежденные данные или данные, требующие изменения, исправьте это как можно скорее.

3.3 Что может DQM?

Цель DQM – не создание субъективных представлений о том, что такое «высококачественные» данные. Нет, его цель – повышение рентабельности инвестиций (ROI) для тех сегментов бизнеса, которые зависят от данных. В сочетании с этим, DQM также может следующее:

Улучшение процесса принятия решений

От управления взаимоотношениями с клиентами до управления цепочками поставок и планирования ресурсов предприятия, преимущества управления качеством данных могут оказывать резонансное влияние на эффективность деятельности организации. Имея в своем распоряжении качественные данные, организации могут формировать хранилища данных для анализа тенденций и разработки перспективных стратегий.

Положительная окупаемость инвестиций в качественные

Положительная окупаемость инвестиций в качественные данные в масштабах всей отрасли хорошо известна. Согласно исследованию Accenture, посвященному большим данным, 92% руководителей, использующих большие данные для управления, удовлетворены результатами, а 89% оценивают данные как «очень» или «чрезвычайно» важные, поскольку они «произведут революцию в операционной деятельности так же, как это сделал Интернет».

Экономия времени и денег

Источник: https://goo.su/2kWqR6

Последствия использования некачественных данных для принятия важных бизнес-решений могут привести не только к потере времени на неэффективные стратегии, но и к еще большим потерям денег и ресурсов. Учитывая это, компаниям крайне важно инвестировать в правильные процессы, системы и инструменты, чтобы гарантировать соответствие качества данных требуемым стандартам. В результате компания не только сэкономит массу денег и ресурсов, но и получит выгоду от принятия обоснованных решений, основанных на точной аналитике.

Конкурентное преимущество

Наличие качественных данных в конечном итоге приводит к повышению эффективности во всех сферах деятельности организации. В современном быстро меняющемся мире, от отношений с клиентами до маркетинга, продаж и финансов, способность принимать обоснованные решения на основе собственных данных бесценна.

Четкое понимание того, какие шаги необходимо предпринять для достижения успеха, приведет к получению явного конкурентного преимущества, которое выделит вашу организацию среди остальных.

Теперь, когда у вас есть более четкое представление о преимуществах, которые вы можете получить от внедрения этого процесса в вашей организации, можно рассмотреть эту концепцию более подробно.

IV 5 столпов управления качеством данных

При подготовке данной главы использовался источник [2].

Теперь, когда вы понимаете важность высококачественных данных и хотите укрепить свою базу данных, давайте рассмотрим методы, лежащие в основе DQM, и пять столпов, на которых она основана.

4.1 Занимающиеся данными люди – ПЕРВЫЙ СТОЛП

Технологии настолько эффективны, насколько эффективны люди, которые их внедряют. Мы можем существовать в технологически развитом деловом обществе, но человеческий контроль и реализация процессов (пока) не устарели. Поэтому необходимо обозначить несколько ролей, включая описанные далее.

Менеджер программы DQM

Роль менеджера программы должен занимать руководитель высокого уровня, который принимает на себя ответственность за общий надзор за инициативами в области бизнес-аналитики. Менеджер также должен курировать управление повседневной деятельностью и ее итогами, включая объем данных, бюджет проекта и реализацию программы. Менеджер программы должен формировать видение качества данных и рентабельности инвестиций.

Менеджер по организационным изменениям

Менеджер по изменениям занимается именно тем, что следует из его названия: организует. Он/она помогает организации, обеспечивая ясность и понимание передовых решений в области технологий обработки данных. Поскольку проблемы качества часто выявляются с помощью информационных панелей, менеджер по изменениям играет важнейшую роль в визуализации качества данных.

Бизнес-аналитик/аналитик данных

Бизнес-аналитик занимается всеми аспектами бизнеса. Этот специалист определяет требования к качеству с точки зрения организации. Затем эти требования количественно отражаются в моделях данных для сбора и предоставления. Этот специалист (или группа специалистов) обеспечивает доведение теоретических основ качества данных до команды разработчиков.

4.2 Профилирование данных – ВТОРОЙ СТОЛП

Состав процесса

Профилирование данных – важнейший процесс в рамках DQM. Оно включает в себя:

Подробный анализ данных

Сравнение и сопоставление данных с их собственными метаданными

Запуск статистических моделей

Отчеты о качестве данных

Для чего этот процесс инициируется

Этот процесс инициируется для анализа существующих данных и их сравнения с целями по качеству. Он помогает компаниям определить отправную точку в процессе DQM и устанавливает стандарт для повышения качества информации. Метрики анализа качества данных, такие как полнота и точность, крайне важны на этом этапе. Точные данные выявляют несоразмерные значения, а полнота данных определяет совокупность данных и гарантирует целостность всех точек данных. Мы рассмотрим их далее.

4.3 Определение качества данных – ТРЕТИЙ СТОЛП

Третий столп – это само качество

«Правила качества» должны быть разработаны и определены на основе целей и требований бизнеса. Это бизнес-/технические правила, которым должны соответствовать данные, чтобы считаться жизнеспособными.

Бизнес-требования, вероятно, займут ведущее место в этом аспекте, поскольку критически важные элементы данных должны зависеть от отрасли.

Разработка правил качества имеет решающее значение для успеха любого процесса DQM

Разработка правил качества имеет решающее значение для успеха любого процесса DQM, поскольку они позволят обнаружить и предотвратить негативное влияние скомпрометированных данных на работоспособность всего набора.

Подобно тому, как антитела обнаруживают и устраняют вирусы в нашем организме, правила качества данных устраняют несоответствия в ценных данных. В сочетании с онлайн-инструментами бизнес-аналитики эти правила могут сыграть ключевую роль в прогнозировании тенденций и составлении аналитических отчетов.

4.4 Предоставление данных – четвертыЙ СТОЛП

Процесс отчетности о качестве данных

Отчетность о качестве данных – это процесс удаления и регистрации всех компрометирующих данных. Этот процесс должен быть разработан с учетом естественного процесса применения правил обработки данных. После выявления и фиксации исключений их следует агрегировать для выявления закономерностей качества.

Полученные данные должны быть смоделированы и определены на основе конкретных характеристик (например, по правилу, по дате, по источнику и т. д.). После сбора данных их можно подключить к онлайн-программе для составления отчётов, чтобы отражать состояние качества и выявленные отклонения на панели мониторинга качества данных. Также необходимо внедрить автоматизированную отчетность и технологические решения «по запросу», чтобы аналитика отображалась на панели мониторинга в режиме реального времени.

Важность отчетности и мониторинга

Отчетность и мониторинг играют ключевую роль в окупаемости инвестиций в управление качеством корпоративных данных, поскольку они обеспечивают отслеживание состояния данных в любой момент времени в режиме реального времени. Предоставляя компаниям возможность определять местоположение и местонахождение исключений в данных, команды специалистов по данным могут начать разрабатывать стратегию устранения проблем.

Знание того, с чего начать проактивную корректировку данных, поможет компаниям стать на шаг ближе к возмещению своей части из 9,7 млрд долларов, которые ежегодно теряются из-за некачественных данных.

4.5 – Восстановление данных – пятыЙ СТОЛП

Важнейший аспект восстановления данных

Важнейшим аспектом восстановления данных является проведение анализа «первопричины», чтобы определить, почему, где и как возник дефект данных. После проведения этого анализа следует приступить к реализации плана восстановления.

Процессы обработки данных, зависящие от ранее некорректных данных, вероятно, потребуют повторной инициализации, особенно если их функционирование находится под угрозой или нарушено из-за некорректных данных. К таким процессам могут относиться отчеты, кампании или финансовая документация.

Необходимость пересмотра качества данных

На этом этапе необходимо пересмотреть правила качества данных. Процесс пересмотра поможет определить, нуждаются ли правила в корректировке или обновлении, и позволит начать процесс эволюции данных. Как только данные будут признаны высококачественными, критически важные бизнес-процессы и функции будут работать эффективнее и точнее, обеспечивая более высокую окупаемость инвестиций и снижение затрат.

V Рекомендации по подготовке данных к анализу

При подготовке данной главы использовался источник [2].

Следуя описанным далее рекомендациям, вы сможете подготовить свою информацию к анализу.

5.1 Обеспечьте управление данными. Обеспечьте вовлечение всех отделов

Обеспечьте управление данными

Управление данными – это набор процессов, ролей, стандартов и ключевых показателей эффективности (KPI), которые гарантируют организациям эффективное и безопасное использование данных. Внедрение системы управления – основополагающий шаг к определению ролей и обязанностей в области управления качеством данных. Также крайне важно обеспечить ответственность каждого сотрудника за доступ к данным и их обработку.

Обеспечьте вовлечение всех отделов

Как уже упоминалось, при работе с качеством данных необходимо наличие определенных ролей и обязанностей. К ним относятся роли и обязанности менеджера по качеству данных, аналитика данных и других. При этом, хотя потребность в специализированных специалистах и является обязательной, необходимо также вовлекать в процесс всю организацию.

5.2 Обеспечьте прозрачность. Обучайте своих сотрудников

Обеспечьте прозрачность

Для успешной интеграции всех заинтересованных сторон в процесс необходимо обеспечить им высокий уровень прозрачности. Убедитесь, что все правила и процессы, касающиеся управления данными, доведены до сведения всей организации, чтобы избежать ошибок, способных нанести ущерб вашим усилиям.

Обучайте своих сотрудников

Оценка грамотности ваших сотрудников в работе с данными имеет основополагающее значение для обеспечения качества данных. Ведь если сотрудники не умеют эффективно управлять информацией и выявлять признаки ненадлежащего качества, все ваши усилия будут напрасны. Рекомендуется предлагать обучающие курсы всем, кто в них нуждается, и предоставлять необходимые инструменты для улучшения коммуникации и совместной работы в этом процессе.

5.3 Выберите ответственных за данные. Создайте глоссарий данных

Выберите ответственных за данные

Еще один эффективный способ интеграции всех участников процесса – назначение ответственных за данные. Хотя инвестиции в обучение – отличный способ обеспечить качество данных во всей организации, выбор ответственных за обеспечение качества в определенных областях может быть очень полезным, особенно для крупных предприятий с большим количеством подразделений и отделов. Ответственные за данные обеспечат соблюдение политик управления и внедрение систем качества.

Создайте глоссарий данных

Создание глоссария данных в рамках вашего плана управления – хорошая практика. Этот глоссарий должен содержать все необходимые термины, используемые для определения данных компании, в доступной и удобной для навигации форме. Это обеспечит единое понимание определений данных в организации.

5.4 Найдите первопричины проблем с качеством. Инвестируйте в автоматизацию

Найдите первопричины проблем с качеством

Если вы обнаружили проблемы с качеством данных в своей компании, не обязательно просто от них избавляться. Данные низкого качества также могут дать ценную информацию, которая поможет вам улучшить ваши процессы в будущем. Хорошей практикой здесь является анализ текущих данных, выявление причин проблем с качеством и их устранение. Это не только поможет вам подготовить почву для работы с чистыми, высококачественными данными, но и выявить распространенные проблемы, которых можно избежать или предотвратить в будущем.

Инвестируйте в автоматизацию

Ручной ввод данных считается одной из наиболее распространенных причин низкого качества данных из-за высокой вероятности человеческой ошибки. Эта угроза становится еще более серьезной в компаниях, где требуется многократный ввод данных. Чтобы избежать этого, рекомендуется инвестировать в инструменты автоматизации, которые возьмут на себя весь процесс ввода данных. Эти инструменты можно настроить в соответствии с вашими правилами и интеграцией, и они обеспечат точность ваших данных на всех уровнях.

Конец ознакомительного фрагмента.

Текст предоставлен ООО «Литрес».

Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на Литрес.

Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.