Popolnost podatkov je pomemben vidik kakovosti podatkov. Kakovost podatkov je referenca o tem, kako točni in zanesljivi so podatki na splošno. Popolnost podatkov se posebej osredotoča na manjkajoče podatke ali na to, kako popolni so podatki, ne pa na pomisleke glede netočnih ali podvojenih podatkov. Pomanjkanje popolnosti podatkov je običajno posledica informacij, ki niso bile nikoli zbrane. Na primer, če naj bi se zbralo ime in e-poštni naslov stranke, vendar e-poštni naslov manjka, je težko komunicirati s stranko.

Poleg tega je za pravilno delovanje analitike podatkov potrebna visoka stopnja popolnosti podatkov. Velika težava pri reševanju težav z nepopolnimi podatki je pomanjkanje programske opreme. Trenutno je treba manjkajoče podatke vnesti ročno.

Manjkajoči deli informacij omejujejo ali pristransko vplivajo na proces odločanja. Poskus izvajanja analitike z nepopolnimi podatki lahko povzroči slepe pege in pristranskosti ter zamujene priložnosti. Trenutno uporabljajo vodje podjetij analitika podatkov za sprejemanje odločitev, ki segajo od trženja do naložbenih strategij do medicinske diagnostike. V nekaterih primerih se še vedno uporabljajo podatki, ki jim manjkajo ključni deli informacij, kar lahko vodi do nevarnih napak in napačnih sklepov.

Pred izvajanjem analitike je treba oceniti in izboljšati popolnost podatkov.

Primeri nepopolnih podatkov in njihove posledice

Preprost primer, kako bi nepopolnost podatkov škodila dobičku, lahko pokaže odsotnost ključnih podatkov o nepremičninah, kot je kvadratura. Brez teh podatkov cenilec ne more natančno oceniti vrednosti nepremičnine. Poskus ocenitve vrednosti stanovanja, doma ali celo nepozidane nepremičnine bi bil v najboljšem primeru neroden in potencialno katastrofalen. Ocenjevanje stroškov katerega koli projekta brez meritev bi lahko povzročilo katastrofo.

Nepopolni podatki o potrošnikih so še en primer, kako lahko nepopolni podatki škodujejo dobičku. Na splošno, potrošniški podatki se ne šteje za popolno, razen če so vsi zahtevani podatki uspešno izpolnjeni in pravilno shranjeni. Če imate na primer samo ime in domači naslov, to ne pomaga pri trženjskih e-poštnih sporočilih. Manjkajoči podatki lahko blokirajo komunikacijo s potencialnimi strankami. Spodaj so navedene druge možne težave, ki jih povzroči nepopolnost podatkov: 

• Operativna učinkovitost: Uporaba nepopolnih podatkov lahko škoduje učinkovitosti delovanja. Pomanjkanje popolnih podatkov pri upravljanju dobavne verige ali popisu lahko povzroči motnje in zamude.

• Vpogledi strank: Nepopolni podatki o strankah lahko ustvarijo omejen pogled na vedenje in želje stranke. To lahko stranko razdraži ali celo užali. Ko podjetja poslujejo z nepopolno zgodbo, lahko manjkajoče informacije ustvarijo napačne predstave o strankinih preferencah, tržnih trendih itd. Vrzeli v podatkih stranke lahko škodijo zmožnosti prilagajanja in ciljanja na določene stranke.

• Skladnost s predpisi: Zdaj je podvrženih več panog predpisi zahteva natančno in popolno poročanje podatkov. Pomanjkanje popolnosti podatkov lahko povzroči globe, pravne težave in škodo ugleda. Poleg tega lahko manjkajoče transakcije povzročijo premajhne sporočene prihodke, kar povzroči davčne težave. 

• Napovedovanje in načrtovanje: Če so nepopolni, imajo lahko pretekli podatki, ki se pogosto uporabljajo za napovedovanje in načrtovanje, pomemben negativen vpliv. 

• Strojno učenje: Popolnost podatkov je potrebna za razvoj usposabljanja strojno učenje modeli, ki učinkovito delujejo. Manjkajoči podatki lahko povzročijo pristranskost in zmanjšajo napovedno natančnost sistema.

• Strateški vpogled: Organizacije se pri raziskovanju tržnih priložnosti, ocenjevanju tveganj in optimizaciji poslovanja zanašajo na popolnost podatkov. Za strateško načrtovanje so potrebni popolni podatki.

• Učinkovito odločanje: Za izdelavo so bistveni popolni podatki premišljene odločitve. Dostop do vseh pomembnih podatkov podpira boljše odločanje.

• Natančna analitika: Uporaba nepopolnih podatkov lahko pokvari analizo podatkov. Če kritični podatki manjkajo, lahko izkrivljajo rezultate, zaradi česar je velika verjetnost neveljavnih zaključkov.

Analitika in popolnost podatkov

Vsaka statistična analiza, ki temelji na podatkih z manjkajočimi vrednostmi, ima večjo možnost biti pristranski. Popolnost podatkov je kot del podatkovne analitike bistvena pri razvoju modela. Podatki, zbrani za raziskavo, morajo pokrivati ​​obseg vprašanja, ki se raziskuje. Vse vrzeli, manjkajoče vrednosti ali vnesene pristranskosti bodo vplivale na rezultate.

Popolnost podatkov je nujna za vsako organizacijo, ki se zanaša na podatke za raziskave in odločanje.

Zagotavljanje popolnosti podatkov

Popolnost podatkov pomembno vpliva na kakovost podatkov in podpira dobro komunikacijo s strankami, sodelavci in drugimi računalniškimi sistemi. Pomembno je določiti prednostne naloge in rešiti težave s popolnostjo podatkov, ko se pojavijo. 

Z naslednjimi koraki lahko preprečite, da bi nepopolni podatki vstopili v vaše sisteme:

• Odločite se, kateri podatki so kritični: Ko se obrazci uporabljajo za zbiranje informacij, so nekatera polja potrebna za poslovanje, druga pa ne. Treba je opredeliti polja, ki so kritična za analitiko.
• Nekatera polja naj bodo obvezna: Nekateri ljudje samodejno domnevajo, da je telefonska številka pogoj, toda kako pogosto se dejansko uporablja telefonska številka pri nakupu artikla na spletnem mestu? Potrebni so ime, naslov za dostavo, e-pošta in številka kreditne/debetne kartice, vse dodatne informacije pa so namenjene trženju ali raziskavam. 
• Uporabite profiliranje podatkov: Profiliranje podatkov je lahko pomemben vidik priprave podatkov za obdelavo in analitiko. Profiliranje podatkov je postopek preučevanja podatkov za določitev njihovega splošnega Kakovost podatkov. Poleg tega profiliranje podatkov vključuje pregled izvornih podatkov. (Izvorni podatki so lahko koristni pri sledenju nazaj, da bi našli manjkajoče podatke.) 
• Dodelite odgovornost posamezniku ali skupini: Imeti osebo, ki je odgovorna za popolnost podatkov. Skupina bi lahko bila odgovorna za kakovost podatkov kot celote.
• Uporaba pravega vira podatkov: samo zaupanja vredne vire podatkov je treba uporabiti. Ti viri morajo dati poudarek kakovosti, točnosti in popolnosti podatkov.

Regulatorna tveganja in tveganja skladnosti

Medtem ko dobiček pogosto velja za glavni cilj mnogih podjetij, morajo ta ista podjetja po zakonu izpolnjevati zahteve določene standarde. Številne organizacije urejajo strogi predpisi, ki zahtevajo popolno in natančno poročanje. Če podjetje zagotovi nepopolne podatke, se lahko sooči z obtožbami zaradi neskladnosti, kar ima za posledico kazni in pravne zaplete.

Ležeren odnos do predpisov in zakoni o spletnem poslovanju lahko povzroči več škode kot preproste finančne kazni. Pravna napaka lahko škodi ugledu podjetja. Zaradi škode za ugled podjetja je lahko privabljanje novih strank izziv. 

Pomanjkanje programskih orodij za popolnost podatkov

Pomanjkanje razpoložljive programske opreme za popolnost podatkov ne bi smelo biti presenetljivo. Upoštevajte, da je popravljanje črkovanja besede ali imena običajno, zato izboljšanje kakovosti podatkov s popravljanjem podatkov ni težko. Iskanje podvojenih podatkov tudi za pravo programsko opremo ni težko. 

Toda zapolnitev praznine? Kaj vnesete v prazen prostor? Če bi imeli informacije takoj na voljo, to ne bi bil problem. Namesto tega vaše edino upanje, da izpolnite to praznino, zahteva dolgotrajno raziskovanje. In programska oprema ali AI bo imel popolnoma enak problem. 

Na voljo je nekaj programov, ki delujejo s specializiranimi raziskavami, ki uporabljajo visoko standardizirane informacije. Ti programi "predvidijo", kaj bi morale biti manjkajoče informacije. Na žalost lahko tudi pri zelo standardiziranih informacijah pride do napak in popravke bi moral pregledati človek.

Prihodnost popolnosti podatkov

Najučinkovitejša metoda za izpolnjevanje praznin je, da to storite s stranko ali takrat, ko so informacije lahko dostopne. »Obvezna polja« so morda preveč poenostavljena rešitev, saj lahko blokirajo prodajne transakcije, če potencialni stranki manjka ali ne želi deliti zahtevanega podatka.

Delna rešitev bi bila programska oprema, ki išče in identificira manjkajoče informacije v podatkih, nato pa zagotovi njihovo lokacijo. 

ChatGPT je lahko možna rešitev, ki izvaja raziskave, potrebne za zapolnitev teh manjkajočih informacij. Skrb pri tej rešitvi je, da bi moral nastalo raziskavo dvakrat preveriti človek (še vedno manj časa kot če bi raziskavo opravljali sami); ChatGPT pridobil sloves biti domiseln in ustvarjanje odgovorov na vprašanja, ko ne najde odgovora. 

• Distribucija vsebine in PR s pomočjo SEO. Okrepite se še danes.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Opolnomočite se. Dostopite tukaj.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Razširjeno znanje. Dostopite tukaj.
• PlatoESG. Ogljik, CleanTech, Energija, Okolje, sončna energija, Ravnanje z odpadki. Dostopite tukaj.
• PlatoHealth. Obveščanje o biotehnologiji in kliničnih preskušanjih. Dostopite tukaj.
• vir: https://www.dataversity.net/what-is-data-completeness-and-why-is-it-important/