Yazara göre resim

Veri, dünyadaki tüm işletmelerin kalbi haline geldi. Kuruluşlar, karar verme sürecinde büyük ölçüde veri varlıklarına güvenir, ancak ne yazık ki “%100 temiz ve doğru veri” yoktur. Veriler, kalitesini bozan çok sayıda faktörden etkilenir. Uzmanlara göre, veri sorunlarıyla mücadele etmenin en iyi yolu, temel nedenlerini belirlemek ve kalitelerini iyileştirmek için yeni süreçler başlatmaktır. Bu makale, işletmelerin karşılaştığı yaygın veri kalitesi sorunlarını ve bunları en iyi şekilde nasıl düzeltebileceklerini ele almaktadır. Bu konuyu derinlemesine incelemeden önce, öncelikle bu konulardaki bilginin neden önemli olduğunu ve ticari faaliyetler üzerinde nasıl bir etki yarattığını anlayalım.

Veri kalitesi nedir? Veri kalitesi, eksiksizlik, doğruluk, güvenilirlik, alaka düzeyi ve güncellik gibi özelliklere karşı verilerin mevcut durumunun ölçülmesini ifade eder. Veri kalitesi sorunu, yukarıda belirtilen özelliklere zarar veren bir kusurun varlığını gösterirken. Veriler yalnızca yüksek kalitedeyse faydalıdır. Düşük kaliteli verilerin sonuçlarından bazıları şunlardır:

• Kötü karar verme
• Düşük verimlilik 
• Kötü itibara yol açan yanlış analiz
• Müşteri memnuniyetsizliği ve gelir kaybı
• Yanlış iş planları

1) İnsan Hatası

Tüm otomasyona rağmen, veriler hala çeşitli web arayüzlerine yazılmaktadır. Bu nedenle, yüksek bir olasılık var yazım hataları hatalı verilere yol açar. Bu veri girişi hem müşteriler hem de çalışanlar tarafından yapılabilir. Müşteriler yanlış veri alanına doğru verileri yazabilir. Benzer şekilde, çalışanlar verileri işlerken veya taşırken hata yapabilir. Uzmanlar, insanlardan alınan verilerin katılımını en aza indirmek için sürecin otomatikleştirilmesini öneriyor. Bu konuda yardımcı olabilecek bazı adımlar şunlardır:

• Veri kalitesi araçları kullanılarak formların gerçek zamanlı olarak doğrulanması
• Çalışanlar için uygun eğitim
• Müşterilerin girebileceklerini kilitlemek için kesin listeler kullanma

2) Veri Çoğaltma

Günümüzde veriler, birleştirildiğinde yinelenen verilere yol açan birden fazla kanaldan geliyor. Çarpık analitik sonuçlar ve yanlış içgörüler sağlayan aynı kaydın birden çok varyasyonuyla sonuçlanır. Bütçe de bu mükerrer kayıtlar için boşa gidiyor. kullanabilirsin Veri Çoğaltma Araçları benzer kayıt türlerini bulmak ve bunları kopya olarak işaretlemek için. Size yardımcı olabilecek başka bir teknik, veri alanlarınızı standart hale getirmek ve veri girişinde bazı katı doğrulama kontrolleri yapmaktır.

3) Tutarsız Veriler

Birden çok veri kaynağında aynı bilgilerdeki uyumsuzluklar, veri tutarsızlıklarına yol açabilir. Tutarlılık, verileri doğru bir şekilde kullanmak için önemlidir. Tutarsızlıklar farklı birimlerden ve dillerden kaynaklanabilir. Örneğin, m istenirken mesafe km olarak ifade edilebilir. İşletmenin tüm operasyonlarını alt üst eder ve veri boru hatlarının güvenilir veriler sağlaması için kaynağında ele alınması gerekir. Bu nedenle, geçişten önce istenen tüm dönüşümleri yapmanız ve geçerlilik kısıtlamaları. Veri kalitesinin sürekli izlenmesi de bu tutarsızlıkları belirlemenize yardımcı olabilir.

4) Hatalı ve Eksik Veriler

Yanlış veriler, işletmelerin hedeflerine ulaşmasını sağlayan karar verme sürecini ciddi şekilde etkileyebilir. Biçim, birim ve dil doğru olduğu için tespit etmek zordur, ancak bir yazım hatası veya eksik veri olması onu yanlış hale getirebilir. Veri bütünlüğünün kaybı ve veri kayması (zaman içinde beklenmeyen değişiklikler) de veri yanlışlığının göstergesidir. Çeşitli veri yönetimi ve veri kalitesi araçlarını kullanarak veri yaşam döngüsünün ilk aşamalarında onları takip etmemiz gerekiyor. Bu araçlar, bu sorunları otomatik olarak tespit edecek kadar akıllı olmalıdır. eksik girişler hariç ve bir uyarı oluşturma. 

5) Yanlış Formül Kullanmak 

Uygulamada, anlamlı bilgiler elde etmek için veri setindeki birçok alan diğer alanlardan hesaplanabilir. Bunlara denir hesaplanan alanlar. Örneğin, yaş doğum tarihinden elde edilir. Yeni bir kayıt eklendiğinde, bu formüller otomatik olarak hesaplanır ve yanlış formülün kullanılması, o tam alanı hatalı hale getirir. Bu kuralların ve mantığın ihlal edilmesi geçersiz verilerle sonuçlanır. Test yapmak sisteminiz çeşitli aşamalarda bu sorunu çözmenize yardımcı olabilir. 

6) Aşırı Veri Yüklemesi 

Sistemi bir sürü veriyle boğmak, temel içgörüleri gömer ve alakasız verileri ekler. Tüm bu verileri yakalama, düzenleme ve sıralamaya ilişkin ek yük, yalnızca pahalı bir süreç değil, aynı zamanda etkisizdir. Bu veri yükü, eğilimlerin ve kalıpların analiz edilmesini, aykırı değerlerin belirlenmesini ve çok fazla zaman alması nedeniyle değişikliklerin uygulanmasını zorlaştırmaktadır. Farklı kaynaklardan gelen verilerin temizlenmesi gerekir alakasız verileri filtrelemek ve uygun şekilde düzenlemek. Bu teknik, verilerinizin alakalı ancak eksiksiz olmasını sağlar.

7) Veri Kesintisi 

Verilerin kısmi, hatalı veya yanlış durumda olduğu süreler, veri kesinti süresine atıfta bulunur. Operasyonlarını yürütmek için büyük ölçüde davranışsal verilere güvenen veri odaklı kuruluşlar için son derece maliyetlidir. Şemadaki beklenmeyen değişiklikler, geçiş sorunları, ağ veya sunucu arızası, Uyumsuz veriler vb. veri kesintilerine neden olabilecek bazı yaygın faktörlerdir. Ancak önemli olan kesinti süresini sürekli olarak ölçmek ve otomatik çözümlerle en aza indirmektir. Devre dışı kalma süresi tanıtılarak ortadan kaldırılabilir Veri gözlemlenebilirliği kaynaktan tüketime. Veri gözlemlenebilirliği, kuruluşun veri durumunu anlama ve en iyi uygulamaları kullanarak iyileştirme yeteneğidir. Ayrıca şirketler, veri ekiplerini eylemlerinden sorumlu tutmak için SLA'lar uygulamalıdır.

8) Gizli Veriler

Hızlı büyüme yaşayan şirketler de hızla veri biriktiriyor. Topladıkları verilerin yalnızca bir kısmını kullanırlar, kalanını farklı veri ambarlarına atarlar. Gizli veri olarak adlandırılır çünkü süreçleri optimize etme ve değerli içgörüler sağlama eğiliminde olmasına rağmen kullanılmaz. Çoğu şirket, gizli verilere yol açan veri toplama konusunda tutarlı ve merkezi bir yaklaşıma sahip değildir. Verilerinizi merkezileştirme bu sorunu aşmanın en iyi yoludur.

9) Eski Veriler 

Veriler çok hızlı eskiyebilir ve kaçınılmaz olarak verilerin bozulmasına yol açar. Verilerin tanımladığı nesne değişir, ancak bu değişiklikler bilgisayarlar tarafından fark edilmez. Örneğin, bir kişi alanını değiştirmişse ancak veritabanı hala eski verileri gösteriyorsa. Verilerin gerçekle karşılaştırıldığında senkronize olmaması sorunu, veri kalitesini bozar. Verilerinizi gözden geçirmek ve güncellemek için hatırlatıcılar ayarlayın eski ve bayat olmamasını sağlamak için.

10) Veri Okuryazarlığı

Tüm çabayı göstermelerine rağmen, kurumsal ekipler veri okuryazarı değilse, yanlış veri kalitesi varsayımları yapacaklardır. Aynı alan çeşitli kayıtlarda farklı anlamlara gelebileceğinden, veri özniteliklerini anlamak kolay değildir. Güncellemelerin etkisini ve her bir özelliğin neyi gösterdiğini görselleştirme yeteneği, deneyimle birlikte gelir. A veri okuryazarlığı oturumu veriler üzerinde çalışan tüm ekiplere açıklanacak şekilde düzenlenmelidir. 

Bu makale, gelecekteki kayıpları önlemek için temelden ele alabileceğiniz en yaygın veri kalitesi sorunlarını ele almaktadır. Siz üretmediğiniz sürece verilerin tek başına değerli olamayacağını daima unutmayın. Umarım makaleyi okumaktan keyif almışsınızdır. Lütfen yorum bölümünde düşüncelerinizi veya görüşlerinizi paylaşmaktan çekinmeyin.

 
 
Kanval Mehreen veri bilimine ve yapay zekanın tıptaki uygulamalarına büyük ilgi duyan, gelecek vadeden bir yazılım geliştiricisidir. Kanwal, APAC bölgesi için Google Generation Scholar 2022 olarak seçildi. Kanwal, trend olan konularda makaleler yazarak teknik bilgilerini paylaşmayı seviyor ve teknoloji endüstrisinde kadınların temsilini geliştirme konusunda tutkulu.
 

• Akıllı para. Avrupa'nın En İyi Bitcoin ve Kripto Borsası.Buraya Tıkla
• Plato blok zinciri. Web3 Metaverse Zekası. Bilgi Güçlendirildi. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://www.kdnuggets.com/2022/11/10-common-data-quality-issues-fix.html?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=10-most-common-data-quality-issues-and-how-to-fix-them