Zarządzanie jakością danych: definicja + najlepsze praktyki

W dzisiejszych czasach dane są podstawą wszystkiego, co jest ważne dla firm. Organizacje opierają się na danych przy podejmowaniu wielu najważniejszych decyzji biznesowych. W rezultacie firmy muszą wdrożyć rozbudowany proces zarządzania jakością danych, aby zapewnić skuteczność informacji. Właśnie dlatego dziedzina DQM stała się tak ważna, szczególnie w dynamicznie rozwijającej się erze big data.

Zanim firmy będą mogły czerpać korzyści z eksplozji dużych zbiorów danych, muszą wdrożyć pewne praktyki zarządzania jakością danych. Praktyki te pomogą zapewnić spójność, dokładność i aktualność informacji.

Ten blog wyjaśnia zarządzanie jakością danych, określa najlepsze praktyki wymagane do zapewnienia jakości danych i wyjaśnia, dlaczego jest to ważne. Zostań z nami do końca tego bloga, aby dowiedzieć się więcej na ten temat.

Co to jest zarządzanie jakością danych?

Zarządzanie jakością danych to zbiór metod zaprojektowanych w celu zachowania wysokiej jakości danych. Często nazywa się to DQM i obejmuje wszystko, od zbierania danych po wdrażanie zaawansowanych procesów informacyjnych i pomocną dystrybucję danych.

Pomaga również w zarządzaniu posiadanymi informacjami. Aby generować praktyczne i, co ważniejsze, wiarygodne informacje na podstawie informacji, skuteczne DQM jest powszechnie uważane za kluczowe dla każdej spójnej analizy danych.

Znaczenie w zarządzaniu jakością danych

Zarządzanie jakością danych jest ważne dla zrozumienia Twoich danych, co może pomóc Twojej firmie na dłuższą metę. Porozmawiajmy o znaczeniu zarządzania jakością danych.

• Dobre DQM to podstawa wszelkich inicjatyw biznesowych. Zarządzanie programami jakości danych tworzy i wymusza reguły jakości danych we wszystkich działach organizacji. Dane, które są nieaktualne lub niewiarygodne, mogą prowadzić do błędów.
• Dokładne i aktualne dane dają jasny obraz regularnych operacji Twojej firmy. Dzięki temu możesz być pewien aplikacji, które wykorzystują wszystkie te dane dalej w górę i w dół. Koszty można również obniżyć, korzystając z zarządzania jakością danych.
• Zła jakość może prowadzić do kosztownych błędów i przeoczeń, takich jak utrata kontroli nad zamówieniami lub wydatkami. Dzięki silnemu zrozumieniu Twoich informacji, DQM zapewnia solidną bazę danych, która pomaga zrozumieć Twój biznes i jego koszty.
• DQM jest ostatecznym wymogiem, jeśli chcesz osiągnąć cele dotyczące zgodności i ryzyka. Może istnieć „akceptowalny” poziom jakości danych określony przez organ, taki jak rada lub rada zarządzania danymi. Przejrzyste procesy i otwarte linie komunikacji są niezbędnymi elementami doskonałego zarządzania danymi.

Jakość danych jest niezbędna w procesie tworzenia ram zarządzania danymi. Ponadto skuteczne zarządzanie jakością danych pomaga administratorom danych efektywniej wykonywać swoje obowiązki.

Najlepsze praktyki zarządzania jakością danych

Oto pięć najlepszych praktyk, o których mogą pamiętać firmy, które dopiero rozpoczynają proces zarządzania jakością danych:

Praktyka 1: Sprawdź najnowsze dane

Po pierwsze, prawdopodobnie masz dużo informacji o swoich klientach. Nie chcesz, aby w Twojej nowej architekturze danych utknęła niewystarczająca ilość danych. Tak więc, kiedy zaczynasz pracę nad DQM, powinieneś przeprowadzić audyt danych, które już posiadasz.

Oznacza to sporządzenie listy niespójności, błędów i duplikatów oraz naprawienie wszelkich pojawiających się problemów. Ma to na celu zapewnienie, że dane, które trafiają do Twojej infrastruktury, są tak wysokiej jakości, jak to możliwe.

Praktyka 2: Zapory sieciowe w zarządzaniu jakością danych

Zainstalowanie zapory sieciowej w celu ochrony firmy przed wprowadzaniem złych danych może pomóc w uchronieniu systemu przed awariami. Zapora jest znana jako oprogramowanie automatycznie zapobiegające rozprzestrzenianiu się metaforycznego pożaru. W takiej sytuacji pożar będzie spowodowany niedokładnymi danymi.

Zapory sieciowe pomagają zapobiegać błędom użytkowników, uniemożliwiając dostęp do złych danych. Użytkownicy mogą łatwo popełniać błędy, ale zapory ułatwiają ich powstrzymanie.

Maksymalna liczba użytkowników, którzy mogą dodawać dane do infrastruktury, jest istotnym czynnikiem wpływającym na dokładność danych. Jednak w wielu dużych firmach ważne jest posiadanie więcej niż jednego sposobu dostania się do nich.

Praktyka 3: Połącz DQM i BI

W dzisiejszej nowoczesnej kulturze biznesowej integracja jest gorącym tematem, o którym wszyscy mówią. Gdy systemy są zintegrowane, działają lepiej.

Żadna firma na poziomie przedsiębiorstwa nie może uzasadnić ciągłej weryfikacji dokładności każdego rekordu danych. Jednak integracja narzędzi Business Intelligence z DQM może pomóc w zautomatyzowaniu procesu.

Na przykład nowe zestawy danych, które mają być często wykorzystywane, mogą być poddawane audytowi w ramach cyklu zarządzania jakością danych. Określi kryteria ich identyfikacji do oceny.

Praktyka 4: Umieść odpowiednich ludzi w ich rolach

Za proces jakości danych odpowiada kilka osób w Twojej firmie. Każda z tych prac ma swój własny zestaw obowiązków. Kiedy te stanowiska są zajmowane przez ludzi zaangażowanych w swoją pracę, oczekuje się, że standardy zarządzania będą zawsze przestrzegane.

Praktyka 5: Zarządzanie danymi można zapewnić poprzez utworzenie rady

Należy powołać radę ds. zarządzania danymi, aby zabezpieczyć firmy przed niebezpieczeństwami związanymi z podejmowaniem decyzji opartych na danych. Organizacja opracuje zasady i standardy zarządzania danymi. W panelu muszą brać udział specjaliści z branży IT i biznesu.

Regularne posiedzenie rady ds. zarządzania danymi jest również konieczne, aby zdefiniować nowe cele jakościowe i śledzić postępy inicjatyw DQB DQM w różnych LOB. Potrzebny jest sposób mierzenia tego, aby poprawić jakość danych. Dlatego pomocne jest wykonanie dokładnej skali pomiarowej.

Wniosek

Mamy szczerą nadzieję, że ten blog dostarczył Ci wszystkich szczegółów potrzebnych do utrzymania jakości Twoich danych. Oczekujemy również, że zgodzisz się, że ustanowienie zarządzania jakością danych ma kluczowe znaczenie dla utrzymania konkurencyjności Twojej firmy na dzisiejszym rynku cyfrowym.

Pamiętaj, że niektóre firmy traktują DQM jako wyzwanie pomimo ciężaru utrzymywania wysokiej jakości danych. Jeśli więc Twoja firma zapewni, że jej dane są dokładne, uzyskasz przewagę konkurencyjną.

Aby dowiedzieć się więcej o naszych usługach zarządzania danymi, odwiedź QuestionPro! QuestionPro chętnie podzieli się i wdroży najlepsze praktyki, jeśli chcesz szybko i dokładnie zarządzać danymi.

UCZ SIĘ WIĘCEJ