Gestione della qualità dei dati: definizione + migliori pratiche

I dati sono al centro di tutto ciò che è importante per le aziende in questi giorni. Le organizzazioni dipendono dai dati per prendere molte delle loro decisioni aziendali più cruciali. Di conseguenza, le aziende devono implementare un ampio processo di gestione della qualità dei dati per garantire l'efficacia delle informazioni. Ecco perché il campo del DQM è diventato così importante, soprattutto nell'era in forte espansione dei big data.

Prima che le aziende possano trarre valore dall'esplosione dei big data, devono implementare alcune pratiche per la gestione della qualità dei dati. Queste pratiche aiuteranno a garantire che le informazioni siano coerenti, accurate e valide.

Questo blog spiega la gestione della qualità dei dati, identifica le migliori pratiche necessarie per garantire la qualità dei dati e spiega perché è importante. Resta con noi fino alla fine di questo blog per approfondire l'argomento.

Che cos'è la gestione della qualità dei dati?

La gestione della qualità dei dati è una raccolta di metodi progettati per preservare l'elevata qualità dei dati. Viene spesso chiamato DQM e include qualsiasi cosa, dalla raccolta dei dati all'attuazione di processi informativi avanzati e alla distribuzione utile dei dati.

Ti aiuta anche a essere in grado di gestire le informazioni che hai. Per generare informazioni utili e, soprattutto, affidabili dalle tue informazioni, un DQM efficace è ampiamente considerato vitale per qualsiasi analisi dei dati coerente.

Importanza per la gestione della qualità dei dati

La gestione della qualità dei dati è importante per dare un senso ai tuoi dati, che possono aiutare la tua azienda a lungo termine. Parliamo dell'importanza di gestire la qualità dei dati.

• Un buon DQM è alla base di tutte le iniziative aziendali. La gestione dei programmi di qualità dei dati crea e applica regole per la qualità dei dati in tutti i dipartimenti di un'organizzazione. Dati non aggiornati o non affidabili possono portare a errori.
• Dati accurati e aggiornati ti danno un quadro chiaro delle normali operazioni della tua azienda. Quindi puoi essere sicuro di applicazioni che utilizzano tutti quei dati più a monte ea valle. I costi possono essere ridotti anche utilizzando la gestione della qualità dei dati.
• Una cattiva qualità può portare a costosi errori e sviste, come la perdita di traccia degli ordini o delle spese. Con una profonda comprensione delle tue informazioni, DQM ti offre un solido database che ti aiuta a capire la tua attività e i suoi costi.
• Il DQM è un requisito finale se si desidera soddisfare gli obiettivi di conformità e rischio. Potrebbe esserci un livello "accettabile" di qualità dei dati definito da un organismo, come un consiglio o un consiglio per la governance dei dati. Processi trasparenti e linee di comunicazione aperte sono componenti essenziali di un'eccellente governance dei dati.

La qualità dei dati è essenziale nel processo di creazione di un quadro per la governance dei dati. Inoltre, un DQM efficace aiuta i data steward a svolgere i propri compiti in modo più efficace.

Migliori pratiche di gestione della qualità dei dati

Di seguito sono elencate cinque best practice che le aziende che stanno appena iniziando il processo di gestione della qualità dei dati possono tenere a mente:

Pratica 1: esaminare i dati più recenti

Innanzitutto, probabilmente hai molte informazioni sui tuoi clienti. Non vuoi che dati insufficienti rimangano bloccati nella tua nuova architettura di dati. Quindi, quando inizi a lavorare su DQM, dovresti controllare i dati che già possiedi.

Ciò significa fare un elenco di incongruenze, errori e duplicati e risolvere eventuali problemi che si presentano. Questo viene fatto per garantire che i dati che entrano nella tua infrastruttura siano la più alta qualità possibile.

Pratica 2: Firewall nella gestione della qualità dei dati

L'installazione di un firewall per proteggere l'azienda dall'immissione di dati errati può aiutare a evitare che il sistema vada male. Un firewall è noto come il software che impedisce automaticamente la diffusione di un incendio metaforico. In questa situazione, l'incendio sarà causato da dati imprecisi.

I firewall aiutano a fermare gli errori degli utenti impedendo l'ingresso di dati errati. È facile per gli utenti commettere errori, ma i firewall rendono più facile fermarli.

Il numero massimo di utenti che possono aggiungere dati all'infrastruttura è un fattore essenziale che influisce sull'accuratezza dei dati. Ma in molte grandi aziende, avere più di un modo per entrare è importante.

Pratica 3: riunire DQM e BI

Nella moderna cultura aziendale di oggi, l'integrazione è l'argomento caldo di cui tutti parlano. Quando i sistemi sono integrati, funzionano meglio.

Nessuna azienda di livello aziendale può giustificare la verifica costante dell'accuratezza di ogni record di dati. Tuttavia, l'integrazione degli strumenti di business intelligence con DQM può aiutare ad automatizzare il processo.

Ad esempio, i nuovi set di dati che dovrebbero essere consultati frequentemente possono essere controllati come parte del ciclo di gestione della qualità dei dati. Specifica i criteri per identificarli per la valutazione.

Pratica 4: colloca le persone rilevanti nei loro ruoli

Diverse persone nella tua azienda sono responsabili del processo di qualità dei dati. E ognuno di questi lavori ha una propria serie di compiti. Quando questi lavori sono ricoperti da persone impegnate nel proprio lavoro, ci si aspetta che gli standard di governance siano sempre rispettati.

Pratica 5: la governance dei dati può essere garantita istituendo un consiglio

È necessario istituire un comitato di governance dei dati per proteggere le aziende dai pericoli derivanti dall'adozione di decisioni basate sui dati. L'organizzazione svilupperà politiche e standard per la governance dei dati. I partecipanti al panel devono includere professionisti IT e aziendali.

È inoltre necessaria una riunione regolare del consiglio di governance dei dati per definire nuovi obiettivi di qualità e per monitorare lo stato di avanzamento delle iniziative DQB DQM in diverse LOB. Ci deve essere un modo per misurarlo per migliorare la qualità dei dati. Quindi, creare una scala di misurazione accurata è utile.

Conclusione

Ci auguriamo davvero che questo blog ti abbia fornito tutti i dettagli necessari per mantenere la qualità dei tuoi dati. Ci aspettiamo inoltre che tu concordi sul fatto che stabilire la gestione della qualità dei dati è fondamentale per mantenere la tua azienda competitiva nel mercato digitale di oggi.

Ricorda che alcune aziende considerano DQM una sfida nonostante l'onere di mantenere dati di alta qualità. Quindi, se la tua azienda garantisce che i suoi dati siano accurati, avrai un vantaggio competitivo.

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