Максимизация ценности данных часто сводится к обеспечению их нахождения в нужном месте, в нужное время и в нужной форме. Хотя этот процесс может дать кажущиеся волшебными результаты, путь к созданию стратегии оптимального качества данных не должен быть загадочным. С таким руководящим посланием выступила Моника Капур, директор по корпоративным технологическим решениям компании Thermo Fisher Scientific, на прошлогодней конференции. Конференция по управлению данными и качеству информации.

По мнению Капура, улучшение качества данных — это проект всей компании, который требует создания решительной, но гибкой стратегии, гармонирующей с более масштабным видением миссии компании. Затем бизнес-лидеры должны разобраться с последствиями на уровне таких функций, как управление и системы. 

Почти по определению такая стратегия качества данных включает в себя нервную систему индивидуальных решений, результатом которых являются процессы обработки данных, которые создают долгосрочные решения, формируют новые ценности и, в конечном итоге, по словам Капура, оказывают «влияние на жизнь тех, с кем мы устанавливаем связи». ». 

Реализация сканирования качества данных

Прежде чем закладывать основу для долгосрочного видения обновленных протоколов качества данных вашей компании, крайне важно сначала выполнить своего рода «проверку работоспособности», чтобы определить, какие области бизнеса нуждаются в улучшении. Во-первых, руководство должно оценить зрелость компании на организационном уровне, чтобы предсказать, где наиболее вероятно потребуются новые протоколы. Организация, которая работает более века под устаревшим менеджментом, будет кардинально отличаться от стартапа с высокой текучестью кадров. 

Далее специалистам по данным необходимо найти наиболее существенные пробелы в документации компании, будь то сбои в локальной области клиентской базы данных или общесистемный сбой. Возможно, самое важное то, что высшее руководство должно составить план общих шагов, необходимых для стратегического достижения более крупных целей организации. 

На каждом уровне для любого бизнеса жизненно важно иметь общее понимание миссии в коллективном построении культуры качества данных, отвечающей постоянно меняющимся проблемам управления на стратегическом уровне.

Высшее руководство должно признать важность данных для миссии организации. Это может включать семинары по информационной грамотности или, для более крупных организаций, роуд-шоу данных. Капур настаивал на том, что этот шаг должен быть решающим, но при этом его следует воспринимать как процесс, а не как «единичный» пересмотр, поскольку высшее руководство может стать особенно устойчивым к изменениям. 

Перекалибровку целей следует начинать с ежеквартальных или ежегодных проверок целей, поскольку в среднесрочной перспективе реалии и персонал компании могут радикально отличаться. В противном случае, отметил Капур: «Вы пытаетесь сменить топливо в самолете, пока еще находитесь в воздухе. И это будет проблемой».

Получение поддержки руководства для программы качества данных

Как отмечалось выше, первым и наиболее важным шагом в поддержании оптимального качества данных является принятие целостной нисходящей парадигмы состояния данных внутри компании. «Качество данных не может быть достигнуто в одном углу организации», — сказал Капур. «Данные подобны крови. В организме человека есть 10 взаимосвязанных систем, и если кровь не в порядке, то и ваши системы не будут работать должным образом. Данные работают таким же образом».  

Другими словами, поскольку сегодня системы данных настолько сильно интегрированы, отказ одного ключевого элемента данных может привести целые системы в состояние критической неэффективности или даже полной остановки. Поэтому новые стратегии обеспечения целостность данных а надежность должна обеспечиваться старшими игроками в менеджменте. По оценке Капура, иногда это может быть случаем обучения старой собаки новым трюкам, рекомендации, чтобы помощь в обеспечении качества данных помогла пройти детальный анализ. "Анализ SWOTили каталогизацию системных сильных и слабых сторон, возможностей и угроз. 

Посредством такого рода устранения неполадок по принципу «действовать локально, мыслить глобально» высшее руководство может успешно отсеять только те элементы, которые нуждаются в ремонте, и избежать расточительного переусложнения программ обеспечения качества данных. Представление четкой количественной оценки затрат и выгод процесса обязательно поможет руководству говорить на понятном ему языке.

Второй способ, с помощью которого руководство, возможно, придется склонить к новому взгляду, — это представить модель, в которой данные рассматриваются не только как актив, но и как производственный товар. «Данные — это сырье, которое проходит через различные производственные линии, — отметил Капур, — а затем превращается в готовый код. Но данные также являются побочным продуктом процессов: когда процессы в организации переходят от одного шага к другому, что получается из этих данных? Данные."  

С другой стороны, данные следует воспринимать как потенциальную помеху так же, как и признавать их активом, поскольку данные имеют тенденцию загрязняться по мере их перемещения из одного места в другое и среди часто меняющегося состава сотрудников. Колебания в составе заинтересованных сторон, акционеров и рыночных реалиях могут по-новому определить ценность данных, которые необходимо рассматривать через призму каждой функции бизнеса. Чтобы согласовать столь много разрозненных элементов с долгосрочной миссией, Капур настоятельно рекомендует тщательно поддерживать словари данных, учебные материалы и системную документацию.

Данные как продукт: программа для групп по обеспечению качества данных

Один из самых мощных способов, с помощью которых команды по управлению качеством данных могут вместе с высшим руководством выработать единую системную миссию, — это представить данные как операционный продукт — вещь, которую можно измерять и измерять снова. «Вещи, которые вы не продолжаете измерять, могут легко выйти из-под контроля: например, деньги или вес», - язвительно заметил Капур. Однако членам команды необходимо четкое представление о том, куда нацеливать ориентировочные измерения и находить проблемные области в цепочке операций. Команда должна иметь реалистичное видение, поскольку она составляет графики улучшения прогнозов данных. 

При настройке постоянного показатели качества данных которые помогают выявить, где повторяются сбои данных, Капур представил новаторскую точку зрения, согласно которой, в конечном итоге, данные определяются потребителями компании. «Когда данные неверны, — размышляла она, — кто истекает кровью — производитель или потребитель? Потребитель! Поэтому им нужно стать частью игры». 

Точно так же, как руководству необходимо управлять кораблем таким образом, чтобы удовлетворить растущие потребности в данных, команды по качеству данных должны общаться с потребителями, чтобы искать постоянные причины, по которым данные их подводят. Такие простые запросы на уровне потребителя могут выявить неисправный винтик: например, проверка клиентов может показать, что, когда специалист по продажам обновлял заказы, он создал дефекты в основные данные и, следовательно, создал катастрофу в UX. 

Действительно, измерение опыта на уровне потребителей может быть наиболее надежной точкой оценки в процессе обеспечения лучшего качества данных. «Если кто-то злится, это хорошо», — провокационно предложил Капур. «Они расстроены, поэтому постарайтесь понять, почему они расстроены, ведь они хотят, чтобы произошли какие-то изменения. Общение с потребителями ваших данных может устранить основную причину проблемы с данными, а не симптом: закройте кран, иначе выльется еще больше грязной воды». Создавая надежные каналы постоянного общения с потребителями, команды по обеспечению качества данных могут не только поддерживать низкие бюджеты на PR и маркетинг, но и укреплять доверие между всеми отделами организации.

Снова и снова Капур пропагандировал стратегию качества данных как процесс постоянной калибровки самых скромных элементов организации с ее высочайшими целями, сопоставления постоянно конкурирующего набора индивидуальных потребностей и приоритетов друг с другом, а также с корпоративной миссией. Тем не менее, стратегия, в конечном счете, представляет собой своего рода единый организм управления: она всегда больше, чем может когда-либо охватить один проект. «В тот момент, когда в игру вступает такое мышление, ваш мозг начинает перенастраиваться», — объяснил Капур. «Только тогда вы поймете вещи со стратегической точки зрения».

Хотите узнать больше о предстоящих мероприятиях DATAVERSITY? Ознакомьтесь с нашей текущей линейкой онлайн-конференций и личных встреч здесь.

Вот видео презентации «Управление данными и качество информации»:

Изображение используется по лицензии от Shutterstock.com

• SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
• PlatoData.Network Вертикальный генеративный ИИ. Расширьте возможности себя. Доступ здесь.
• ПлатонАйСтрим. Интеллект Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
• ПлатонЭСГ. Автомобили / электромобили, Углерод, чистые технологии, Энергия, Окружающая среда, Солнечная, Управление отходами. Доступ здесь.
• ПлатонЗдоровье. Биотехнологии и клинические исследования. Доступ здесь.
• ЧартПрайм. Улучшите свою торговую игру с ChartPrime. Доступ здесь.
• Смещения блоков. Модернизация права собственности на экологические компенсации. Доступ здесь.
• Источник: https://www.dataversity.net/creating-a-successful-data-quality-strategy/