Organisaties over de hele wereld staan voor een voortdurende uitdaging: het consumeren, verwerken en integreren van bedrijfsgegevens in hun systemen om bruikbare inzichten te creëren en toekomstplannen te stimuleren. Deze datagestuurde wereld waarin we leven is nauwelijks een recente gebeurtenis, waarbij organisaties melden dat ze meer gegevens in de cloud hebben opgeslagen elk jaar sinds 2015.
Maar zelfs met een hoge drempel voor het verzamelen van gegevens garandeert de enorme hoeveelheid altijd effectievere resultaten. Een grote factor waar bedrijven rekening mee moeten houden is de kwaliteit van de gegevens die zij verzamelen en verwerken. Gegevens van hoge kwaliteit kunnen gemakkelijker in analytische motoren worden ingevoerd, waardoor u inzichten kunt creëren die u vervolgens kunt gebruiken om de beste handelwijze te bepalen.
Gegevens van slechte kwaliteit zijn echter lastiger te beheren en vereisen vaak meer transformaties of opschoningen voordat ze klaar zijn voor analyse. Deze extra processen hebben een directe impact op het verbruik van hulpbronnen, waardoor de kosten van datagerelateerde inspanningen toenemen. Maar omdat datagestuurde besluitvorming nu een essentieel onderdeel is van de bedrijfsstrategie, zou het verbeteren van de datakwaliteit in de hele datapijplijn een kerndoelstelling moeten zijn.
In dit artikel duiken we in de belangrijkste methoden, strategieën en voorzorgsmaatregelen die u moet nemen als u te maken krijgt met gegevensverwerking. We bespreken precies hoe u de datakwaliteit in uw bedrijf kunt verhogen, waardoor u hulpbronnen kunt besparen en de adoptie van data binnen uw organisatie kunt stimuleren.
Laten we er meteen in duiken.
Wat is datakwaliteit?
Datakwaliteit is een overkoepelende term die beschrijft hoe goed data aan bepaalde criteria voldoen. Deze criteria hangen rechtstreeks samen met aspecten die ervoor zorgen dat gegevens gemakkelijker kunnen worden opgenomen, verzameld en geanalyseerd.
Hier zijn enkele kenmerken die de gemiddelde kwaliteit van gegevens bepalen:
- Nauwkeurigheid: Gegevens die accuraat zijn, verwijzen naar de mate van juistheid van de gegevens. Zeer nauwkeurige gegevens zouden vrij zijn van fouten en een weerspiegeling zijn van de werkelijke waarden die u hebt geregistreerd.
- Volledigheid: Gegevens die compleet zijn, zijn volledig ingevuld en bevatten geen gaten of ontbrekende waarden.
- Samenhang: Consistentie verwijst naar het vermogen van gegevens om uniform te blijven over verschillende implementaties en datasets. Gegevens suggereren bijvoorbeeld hetzelfde, ondanks dat ze uit twee verschillende bronnen komen.
- Tijdigheid: Tijdigheid is een term die definieert hoe actueel uw gegevens zijn. Gegevens die in de afgelopen 24 uur zijn geproduceerd, zijn mogelijk meer van toepassing op bedrijfsprocessen die een korte doorlooptijd vereisen. Als u echter naar historische trends kijkt, zijn oudere gegevens actueler.
- Relevantie: Je zou de grootste dataset ter wereld kunnen hebben, maar als het niets te maken heeft met wat je te weten wilt komen, dan is het tijdverspilling. Slechte gegevens hebben doorgaans weinig relevantie voor uw bedrijfsdoelstellingen.
Gegevens van lage kwaliteit frustreren niet alleen data-ingenieurs en vertragen niet alleen uw bedrijfsprocessen. Het heeft een veel directer effect, waarbij lage datakosten bedrijven meer dan kosten $3 biljoen dollar elk jaar. Dat cijfer weerspiegelt alleen bedrijven die in de VS zijn gevestigd, wat aantoont hoe belangrijk gegevens van slechte kwaliteit wereldwijd kunnen zijn.
Strategieën om de gegevenskwaliteit in uw organisatie te verbeteren
Het verbeteren van de datakwaliteit in een organisatie gebeurt niet van de ene op de andere dag. Op dezelfde manier zijn er meer dan een paar kleine aanpassingen nodig om de gemiddelde kwaliteit van uw gegevens te veranderen, aangezien gegevens door de gehele datapijplijn stromen.
Er zijn echter bepaalde methoden die u kunt gebruiken en die u op de goede weg kunnen helpen. Hier volgen enkele toonaangevende strategieën die u kunt gebruiken om de gegevenskwaliteit in uw organisatie te verbeteren.
Creëer en handhaaf datastandaarden in uw bedrijf
Zonder een kerngegevensstandaard die al uw technici kennen, begrijpen en volgen, zult u nooit een consistente gegevensstandaard hebben. Uw datastandaardstrategie ondersteunt elke interactie die u met data heeft, waardoor u duidelijke naamgevingsconventies, structuurstrategieën en data-invoersystemen kunt creëren.
Als uw bedrijf voortdurend tegen volledigheids- en consistentieproblemen aanloopt, kan het creëren en handhaven van datastandaarden een grote bijdrage leveren aan het overwinnen van uw kernproblemen. Hoe uitgebreider uw gegevensdocumentatie is, hoe groter de kans dat u na het opnameproces gegevens van hoge kwaliteit ontvangt.
Installeer processen voor het opschonen van gegevens
Een fantastische manier om de gemiddelde kwaliteit van de gegevens waarmee u communiceert te verbeteren, is door een aantal gegevensopschoonsystemen te implementeren die helpen fouten op te sporen en te neutraliseren. Deze systemen kunnen bijvoorbeeld recent verkregen gegevens doorzoeken en dubbele informatie lokaliseren.
Deze strategie helpt niet alleen bij het realiseren van een hogere datastandaard, maar zorgt er ook voor dat u minder middelen verspilt aan het verwerken van dubbele of onvolledige gegevens.
Maak waar mogelijk gebruik van automatisering
Automatisering is een van de krachtigste tools waarover de datawereld beschikt. Door gebruik te maken van automatiseringstechnieken kunnen bedrijven het handmatige element van gegevensinvoer en -validatie verwijderen. Menselijke fouten dragen voortdurend bij aan gegevens van lage kwaliteit, waardoor het uitroeien van deze stap een effectieve manier is om de kwaliteit van uw gegevens te verbeteren.
Bedrijven kunnen ook hun tools voor gegevensvalidatie en clearing automatiseren, waardoor de meest bewerkelijke taken die de kwaliteit van gegevens behouden, kunnen worden verminderd. Met alle extra tijd die automatisering met zich meebrengt, kunnen uw data-ingenieurs blijven werken aan het testen van de datakwaliteit en het verfijnen van uw opschoonparameters.
Gebruik dbt voor kwaliteitstesten
Een van de meest effectieve manieren om de datakwaliteit tijdens het datatransformatieproces te testen, is het gebruik van dbt. DBT, ook bekend als Data Build Tool, is een opdrachtregelprogramma dat het proces van gegevenstransformatie stroomlijnt. Bij het vaststellen van de gegevenskwaliteit kunt u met dbt een reeks tests uitvoeren en zelfs aangepaste tests maken die aansluiten bij uw kwaliteitsonderzoek.
U kunt bijvoorbeeld een dbt-gegevenskwaliteit test die nagaat of er dubbele records in uw bedrijfsdocumenten voorkomen. Deze snelle en zeer effectieve tests kunnen u helpen bij het ontdekken van precies waar uw bedrijf de algemene kwaliteit van zijn gegevens kan verbeteren.
Laatste gedachten
Data zijn de belangrijkste hulpbron van de 21e eeuw, waardoor bedrijven plannen kunnen maken voor de toekomst met een mate van zekerheid die alleen de afgelopen decennia beschikbaar is geweest. Gezien het belang ervan in de moderne bedrijfsstrategie zou het creëren van een gezonde en effectieve gegevensstroom de topprioriteit van een bedrijf moeten zijn.
Door de strategieën en suggesties te introduceren die we in dit artikel hebben gedaan, komt uw bedrijf een stap dichter bij het creëren van een hoogwaardige, continue en dynamische stroom nieuwe gegevens voor opname. Met gegevens van hoge kwaliteit kunt u minder geld uitgeven aan gegevensverwerking en kunt u zich meer richten op de omzetverhogende resultaten die uw bedrijfsgegevens kunnen opleveren.
Veel succes met het aanpassen van winnende datapraktijken de komende maanden.
Uitgelichte afbeeldingscredits: Freepik
Source: Hoe uw bedrijf de datakwaliteit in de hele datapijplijn kan verbeteren
