データ品質を改善するには?

データ品質の向上は、多くのメリットをもたらします。たとえば、データ品質を向上させると、信頼できるレポートと分析、最適化された運用プロセス、優れたカスタマー エクスペリエンス、高い ROI が実現します。そのため、高品質のデータが必要であり、データの品質を向上させます。しかし、データ品質を効果的に改善するにはどうすればよいでしょうか?この質問に対する答えを探しているなら、あなたは正しい場所に来ました.この記事では、データ品質を向上させるための 10 のヒントを紹介します。

データ品質を改善するには?

記事に入る前に、データ品質とは何かを理解しましょう。

データ品質とは何ですか?

ウィキペディアによると、データ品質とは、質的または量的な情報の断片を指します。データ品質には多くの定義がありますが、一般に、データが「運用、意思決定、および計画における意図された用途に適している」場合、データは高品質と見なされます。 さらに、データが参照する実世界の構造を正しく表している場合、そのデータは高品質であると見なされます。これらの定義に加えて、データ ソースの数が増えるにつれて、特定の外部目的への適合性に関係なく、内部データの一貫性の問題が重要になります。

同じ目的で使用される同じデータセットについて議論する場合でも、データ品質に関する見解はしばしば分かれます。この文脈では、 データガバナンス 合意されたデータ品質の定義と基準を形成するために使用されます。このような場合、データの品質を確保するために、標準化を含むデータのクレンジングが必要になる場合があります。

データ品質を向上させるには?

これらの 10 のヒントに従うことで、より良いデータ品質への長期的な旅を始めることができます。

1. ビジネス要件を定義し、ビジネスへの影響を評価します。 一般的に言えば、私たちのビジネス要件は、データ品質改善イニシアチブの原動力です。したがって、ビジネス要件とビジネスへの長期的な影響に基づいて、データ品質の問題に優先順位を付けることができます。ビジネスの影響力を測定することは、目標を設定し、データ品質の改善の進捗状況を追跡するのに役立ちます。ビジネス要件への継続的な参照は、改善されたデータ品質アプローチの基礎を築きます。
2. データを理解する: データを完全に理解するには、次の質問を理解する必要があります。それはどこから来たのか、何を説明しているのか、そしてどうすればデータから最大限の価値を引き出すことができるのか?データ インテリジェンスとは、データを適切に理解し、活用する能力です。データ品質を改善するための最良の戦略的方法は、プロセス全体でデータを適切に記述して接続することです。
3. ソースでデータ品質の問題を解決します。 通常、データ品質の問題を一時的に修正する目的は、作業を継続することです。次の場合に何が起こるか想像してみてください。 データサイエンティスト 選択したデータセットで空のレコードを検索します。ほとんどの場合、彼女または彼はコピーのエラーを修正し、分析作業を続行します。ただし、修正がソースに届かない場合、元のデータセットには品質の問題があり、その後の使用に影響します。したがって、予防は治療よりも優れていることがわかります。この場合、誤ったデータの伝播を防ぐことで、データの品質を向上させることができます。
4. オプション セットを使用してデータを正規化します。 ユーザーは、さまざまな形式でデータを入力するときに、さまざまな形式のエラー (特にスペル ミス) を犯す可能性があります。たとえば、「road」のつづりを「roda」と間違えて忘れてしまうことがあります。ただし、分析のためにこれらの値を選択すると、これらのエラーがデータセットの品質に深刻な影響を与える可能性があります。次に、この問題を解決するにはどうすればよいですか？ユーザーが間違いを犯さないように、可能な限りこれらのフィールドに定義済みの値またはオプション セットのリストを使用できます。それ以外の場合は、正規化ツールと手法を使用してデータの不一致を解決し、それによってデータの品質を向上させることができます。
5. データ駆動型の文化を促進する: 組織全体のデータ駆動型文化は、データの効果的かつ効率的な使用を保証する特定の一連の価値、行動、および規範に従います。もちろん、データ品質における重要な役割を全員が十分に認識する必要もあります。組織全体で共有されるデータ品質の定義を作成し、特定の品質指標を特定し、定義された指標を継続的に測定し、エラー解決を計画します。さらに、組織はデータ ガバナンスを使用して、データ資産の管理を標準化し、その品質を向上させることができます。 Gartner の重要な推奨事項は、ビジネス ユーザーが品質の問題にフラグを立てて解決できるようにすることです。セルフサービスのデータ品質により、さらに力を発揮できます データアナリスト、データ サイエンティスト、およびビジネス ユーザーが、品質の問題を独自に特定して解決できるようにします。結論として、強力なデータ駆動型の文化は、誰もがデータ品質に正当な貢献をすることを奨励します。
6. データスチュワードを指定する: 指名によるデータ品質管理も可能 データスチュワード.データ スチュワードは、データ品質の現状の分析、レビュー プロセスの最適化、および必要なツールの実装を担当できます。同時に、データ ガバナンスを監督し、メタデータを管理する責任があります。つまり、組織内にデータ スチュワードを配置することで、明確な説明責任と、データ品質を改善するための完全な監視が保証されます。
7. DataOps でチームを強化: DataOps の方法論は、データ分析の品質と俊敏性を向上させるためのプロセス指向の自動化とベスト プラクティスに焦点を当てています。 DataOps は、インフラストラクチャからエクスペリエンスまで、すべてのテクノロジー層にわたってビジネス価値を実現するためのデータ アクティベーションを可能にします。 DataOps を革新して、データ品質の定義、データ品質のテスト、データ品質の障害の修正という人間の行動に自動化を追加できます。すべてのチームに DataOps 文化を提供することは、データ品質を向上させるための戦略的アプローチです。
8. トレーニングとリマインダーに焦点を当てる：データ駆動型の文化により、組織全体がデータ品質に関与することが保証されます。しかし、革新的なアイデアを通じて彼らの関心と貢献を維持することも重要です。さらに、概念、指標、ツールの使用法に関する定期的なトレーニングは、データ品質のニーズと利点を強化するのに役立ちます。組織全体で品質の問題と成功事例を共有することは、友好的なリマインダーとして役立ちます。さらに、従業員に専門的なトレーニングを提供することは、データ品質を向上させる効果的な方法です。
9. 将来のデータ エラーを防止します。 データ品質は、現在の誤りを修正するだけでなく、将来の誤りを防止することでもあります。重要なのは、組織内のデータ品質の問題の根本原因を評価して対処することです。これらのプロセスは手動または自動化されていますか?測定値は正しく定義されていますか?エラーは利害関係者が直接修正できますか?データ品質文化はしっかりと定着していますか?選択するデータ品質ソリューションは、組織全体でデータ品質を実現することに重点を置く必要があります。
10. 行動と結果を伝える: 今日のデータ品質は少数のチームに限定されないため、全員をデータ品質プロジェクトに参加させることが非常に重要です。すべての利害関係者にこれらの活動を認識させることで、関心が生まれ、関与が促進されます。データ品質エラー、考えられる原因、計画、テスト、および結果について頻繁に連絡を取ると、より多くの人が改善プロジェクトに積極的に関与するようになります。進捗状況、アクション、および結果を文書化することで、組織の知識ベースがさらに増加し、将来の計画を推進できます。

結論

この記事をお読みいただきありがとうございます。 データ品質を改善する方法.データ品質、データ ガバナンス、データ スチュワード、データ アナリスト、データ サイエンティスト、および データ系統、訪問することをお勧めします Gudu SQLFlow 公式 Web サイト 詳細については。

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