Управление качеством данных: определение + лучшие практики

Данные лежат в основе всего, что важно для бизнеса в наши дни. Организации зависят от данных для принятия многих наиболее важных бизнес-решений. В результате предприятия должны внедрить обширный процесс управления качеством данных, чтобы обеспечить эффективность информации. Вот почему область DQM стала столь важной, особенно в бурно развивающуюся эпоху больших данных.

Прежде чем предприятия смогут извлечь выгоду из стремительного роста больших данных, им необходимо внедрить некоторые методы управления качеством данных. Эти методы помогут гарантировать, что информация непротиворечива, точна и достоверна.

В этом блоге объясняется управление качеством данных, определяются передовые методы, необходимые для обеспечения качества данных, и объясняется, почему это важно. Оставайтесь с нами до конца этого блога, чтобы узнать больше об этом.

Что такое управление качеством данных?

Управление качеством данных — это набор методов, предназначенных для сохранения высокого качества данных. Его часто называют DQM, и он включает в себя все, от сбора данных до внедрения передовых информационных процессов и полезного распространения данных.

Это также поможет вам управлять имеющейся у вас информацией. Эффективное DQM широко считается жизненно важным для любого согласованного анализа данных, чтобы генерировать действенные и, что более важно, надежные выводы из вашей информации.

Важность управления качеством данных

Управление качеством данных важно для понимания ваших данных, что может помочь вашему бизнесу в долгосрочной перспективе. Давайте поговорим о важности управления качеством данных.

• Хороший DQM является основой для всех бизнес-инициатив. Программы управления качеством данных создают и обеспечивают соблюдение правил качества данных во всех подразделениях организации. Устаревшие или ненадежные данные могут привести к ошибкам.
• Точные и обновленные данные дают вам четкое представление о регулярных операциях вашей компании. Таким образом, вы можете быть уверены в приложениях, которые используют все эти данные как в восходящем, так и в нисходящем направлении. Затраты также можно сократить, используя управление качеством данных.
• Плохое качество может привести к дорогостоящим ошибкам и упущениям, таким как потеря учета заказов или расходов. Обладая глубоким пониманием вашей информации, DQM дает вам надежную базу данных, которая поможет вам понять свой бизнес и его затраты.
• DQM является последним требованием, если вы хотите достичь целей соответствия и риска. Может существовать «приемлемый» уровень качества данных, который определяется органом, например советом или советом по управлению данными. Прозрачные процессы и открытые каналы связи являются важными компонентами эффективного управления данными.

Качество данных имеет важное значение в процессе создания основы для управления данными. Кроме того, эффективный DQM помогает распорядителям данных более эффективно выполнять свои обязанности.

Лучшие практики управления качеством данных

Ниже приведены пять лучших практик, которые компании, которые только начинают процесс управления качеством данных, могут иметь в виду:

Практика 1: Изучите самые последние данные

Во-первых, у вас, вероятно, есть много информации о ваших клиентах. Вы не хотите, чтобы недостаточный объем данных застревал в вашей новой архитектуре данных. Итак, когда вы начинаете работать над DQM, вам следует провести аудит данных, которые у вас уже есть.

Это означает составление списка несоответствий, ошибок и дубликатов и исправление любых возникающих проблем. Это делается для того, чтобы данные, поступающие в вашу инфраструктуру, были максимально качественными.

Практика 2: Брандмауэры в управлении качеством данных

Установка брандмауэра для защиты компании от ввода неверных данных может помочь предотвратить сбои в работе системы. Брандмауэр известен как программное обеспечение, автоматически предотвращающее распространение метафорического огня. В этой ситуации пожар будет вызван неверными данными.

Брандмауэры помогают предотвратить ошибки пользователей, предотвращая попадание неверных данных. Пользователям легко совершать ошибки, но брандмауэры облегчают их предотвращение.

Максимальное количество пользователей, которые могут добавлять данные в инфраструктуру, является важным фактором, влияющим на точность данных. Но во многих крупных компаниях важно иметь несколько способов входа.

Практика 3: Объедините DQM и BI

В сегодняшней современной бизнес-культуре интеграция является горячей темой, о которой все говорят. Когда системы интегрированы, они работают лучше.

Ни одна фирма уровня предприятия не может оправдать постоянную проверку точности каждой записи данных. Однако интеграция инструментов бизнес-аналитики с DQM может помочь в автоматизации процесса.

Например, новые наборы данных, к которым предполагается частый доступ, могут быть проверены в рамках цикла управления качеством данных. В нем будут указаны критерии их выявления для оценки.

Практика 4: Распределите нужных людей по их ролям

Несколько человек в вашей компании отвечают за процесс обеспечения качества данных. И у каждой из этих профессий есть свой набор обязанностей. Когда эти должности занимают люди, преданные своей работе, ожидается, что стандарты управления всегда будут соблюдаться.

Практика 5: Управление данными можно обеспечить, создав доску

Необходимо создать совет по управлению данными, чтобы защитить компании от опасностей, связанных с принятием решений, основанных на данных. Организация разработает политику и стандарты управления данными. Среди участников панели должны быть специалисты в области ИТ и бизнеса.

Регулярные заседания совета по управлению данными также необходимы для определения новых целей в области качества и отслеживания прогресса DQB-инициатив DQM в различных LOB. Должен быть способ измерить его, чтобы улучшить качество данных. Таким образом, создание точной измерительной шкалы полезно.

Вывод

Мы искренне надеемся, что этот блог предоставил вам все подробности, необходимые для поддержания качества ваших данных. Мы также ожидаем, что вы согласитесь с тем, что внедрение системы управления качеством данных жизненно важно для поддержания конкурентоспособности вашего бизнеса на современном цифровом рынке.

Помните, что некоторые компании рассматривают DQM как вызов, несмотря на бремя хранения высококачественных данных. Таким образом, если ваша компания гарантирует точность своих данных, у вас будет конкурентное преимущество.

Чтобы узнать больше о наших услугах по управлению данными, посетите QuestionPro! QuestionPro будет рад поделиться и внедрить лучшие практики, если вы хотите быстро и точно управлять своими данными.

УЧИТЬ БОЛЬШЕ