Bir kuruluş, Veri Kalitesi hedeflerini ve standartlarını ve bu hedeflere ulaşmak için gereken adımları bir Veri Kalitesi çerçevesi oluşturarak tanımlayabilir. Bunu oluşturmak, kuruluşun mevcut Veri Kalitesinin bir değerlendirmesini içerir. Veri Kalitesi çerçevesi, verilerin kalitesini iyileştirmeye yönelik bir kullanım kılavuzu olarak tanımlanabilir.

Veri Kalitesi çerçevesiyle işletmeniz, Veri Kalitesi hedeflerini ve standartlarını ve ayrıca bu hedeflere ulaşmak için gereken eylemleri tanımlayabilir. 

Birçok büyük kuruluş mücadele ediyor Veri Kalitesini iyileştirin. "Neredeyse" birebir aynı veri kümeleri üreten ve tutarlılık sorunları yaratan birden fazla veri kaynağına sahip olabilirler veya verilerin doğruluğunu etkileyen anormallikler olabilir. Bu endişeleri ortadan kaldırmak ve yüksek düzeyde Veri Kalitesine ulaşmak, karar almayı geliştirecek ve uzun vadeli hedeflere ulaşmaya yardımcı olacaktır.

Etkili Veri Stratejisi çerçevesi Düşük kaliteli verilerin desteklediği riskleri en aza indirebilir ve karar verme amacıyla kullanılan verileri iyileştirebilir.

İş Geliştikçe

Yeni kurulan bir işletmenin başlangıçta büyük miktarda veriyi düzenlemeye ihtiyacı olmayabilir (henüz organize edilmesi gereken büyük miktarda veri yoktur), ancak ana veri yönetimi (MDM) programını başlangıçta kullanmak son derece yararlı olabilir. Ana veriler, işi doğru ve verimli bir şekilde yapmak için gereken kritik bilgilerdir. Örneğin, işletmenin ana verileri, diğer şeylerin yanı sıra, start-up'ın yeni müşterilerinin doğru adreslerini de içerir. 

Ana verilerin faydalı olabilmesi için doğru olması gerekir; hatalı ana verilerin kullanılması kendi kendine zarar verir.

Kuruluş uluslararası alanda iş yapıyorsa, uluslararası yasa ve düzenlemelerle ilgilenmek için bir Veri Yönetişimi (DG) programına yatırım yapması gerekebilir. Ek olarak, bir Veri Yönetişimi programı işletme verilerinin kullanılabilirliğini, bütünlüğünü ve güvenliğini yönetecektir. Etkili bir DG programı, verilerin tutarlı ve güvenilir olmasını ve kötüye kullanılmamasını sağlar.

İyi tasarlanmış bir Genel Müdürlük programı yalnızca yararlı yazılımı değil, aynı zamanda kuruluşun verilerini kullanan kişilere yönelik politika ve prosedürleri de içerir.

Veri Kalitesi çerçevesi normalde bir kuruluş verileri araştırma amacıyla karmaşık şekillerde kullanmaya başladığında geliştirilir ve kullanılır. Genellikle depolama için bir veri gölüne ihtiyaç duyulduğunda kullanılır. 

Bir kuruluş büyüdükçe, analiz edildiğinde işletmenin iç süreçlerini daha verimli hale getirmek için kullanılabilecek kendi şirket içi verilerini biriktirir. Geliştirme amacıyla dış kaynaklardan büyük miktarda veri toplandığında iş zekasıgenellikle bir yerde saklanır Data Lake.

Veri Kalitesi Çerçevelerine Genel Bakış

Veri Kalitesi çerçevesi, işletmenin yatırımlarını en üst düzeye çıkarmaya yardımcı olacaktır. Veri analizi bunların doğru şekilde kullanılmasını sağlayarak ve doğru bilgiler sağlayarak. Ancak başarılı olmak için Veri Kalitesi çerçevesinin kuruluşun ihtiyaçlarına uyacak şekilde uyarlanması gerekir. Etkili olabilmesi için Veri Kalitesi çerçevesinin Veri Yönetişimi programının politikalarıyla entegre olması gerekir.

İşletmeler mümkün olandan daha fazla veri üretip toplamaya devam ettikçe aslında kullanılacaktutarlılık sağlamak için bir Veri Kalitesi stratejisine ihtiyaçları var. Veri Kalitesi çerçevesinin eksikliği, aşağıdakiler de dahil olmak üzere birçok zorluğa neden olabilir:

• İşletme genelinde tutarsız veri kullanımı: Farklı departmanlar verileri farklı şekillerde yorumlayıp kullanabilir, bu da karışıklığa ve hatalara neden olabilir.
• Düşük Veri Kalitesi: Bu, maliyetli hatalara neden olabilir ve verilerin yeniden işlenmesi için gereksiz masraflara neden olabilir.
• Şeffaflık eksikliği: Silolanmış veya yanlış şekilde saklanan veriler, bilgisiz ve hatalı kararlara yol açabilir.

Veri Kalitesi çerçevesinin hazırlanması zaman alıcıdır ve iki ila üç ay sürebilir.

Kuruluşun Mevcut Veri Kalitesinin Değerlendirilmesi

Kuruluşun mevcut Veri Kalitesinin değerlendirilmesi, Veri Kalitesi çerçevesinin geliştirilmesinde iyi bir ilk adımdır. Veri Kalitesi değerlendirmeleri, verilerin nereden geldiğini, kuruluş içerisinde nasıl aktığını, kullanıldığını ve verilerin kalitesini gösterir. Ayrıca değerlendirme, Veri Kalitesindeki boşlukları, verilerin ne tür hatalara sahip olduğunu, neden bu düzeyde kaliteye sahip olduğunu ve bunların nasıl düzeltilebileceğini belirler.

Daha ayrıntılı bir değerlendirme süreci bulunabilir okuyun. Kuruluşun Veri Kalitesini değerlendirmeye yönelik temel adımlar aşağıda sıralanmıştır:

• Geçen yıl keşfedilen Veri Kalitesi sorunlarının bir listesini geliştirerek başlayın.
• Veri akışını izlemeye zaman ayırın (bir veya iki hafta). Şüpheli süreçleri ve sorunun kaynağını arayın.
• Keşfedilen sorunları diğer personelle paylaşın, geri bildirim isteyin ve onların önerilerini değerlendirmeye dahil edin.
• Veri Kalitesi sorunlarının listesini inceleyin ve hangilerinin gelir üzerinde en fazla etkiye sahip olduğunu belirleyin. Bunlar yüksek öncelikler olarak değerlendirilmelidir.
• Veri endişeleri listesini, öncelikler ilk sırada yer alacak şekilde yeniden düzenleyin. 
• Parametreleri belirleyin – değerlendirme sırasında hangi veriler incelenecek?
• Verileri kimin kullandığını belirleyin ve değerlendirmeyi tamamlamadan önce ve sonra veri kullanım davranışlarını belirleyin. Bu, ek değişiklik yapmaları gerekip gerekmediğini belirleyecektir.

Veri Kalitesi Çerçevesinin Oluşturulması

Veri Kalitesi çerçeveleri hızla Veri Yönetimi yapbozunun önemli bir parçası haline geliyor. İş süreçlerini kolaylaştırmak için hem müşterilerden veya tedarikçilerden gelen harici verilerle (pazarlama projeleri, reklam kampanyaları, müşteri deneyimi) hem de dahili verilerle çalışmayı desteklerler. 

Veri Kalitesi çerçevesinin geliştirilmesi, aşağıda listelenen adımlara dayandırılabilir:

Kuruluşun ihtiyaçlarını anlayın: Bu, veriye dayalı kararlar alırken kullanılan kritik veri türlerinin tanımlanmasını içerir. Karar vermede kritik olan veriler gösterge tablolarında, raporlarda ve diğer yararlı karar verme araçlarında görünür. Kuruluşun ihtiyaçlarını anlamak aynı zamanda veri akışı sorunlarını bulmayı ve düzeltmeyi de içerir. 

Kuruluşun Veri Kalitesi hedeflerini tanımlayın: Bu genellikle verilerin kalitesini belirlemek için kullanılan Veri Kalitesi "boyutları" (örneğin, doğruluk, tamlık, zamanlılık, tutarlılık ve alaka) ile çalışmayı içerir. Verinin kalitesinin ölçülmesinde her boyut kullanılmalıdır. 

Verilerin profilini çıkarın: Veri profili oluşturma kullanımları yazılım Veri çoğaltma, verilerde tutarlılık eksikliği ve doğruluk veya tamlık eksikliği gibi Veri Kalitesi sorunlarını keşfetmek ve araştırmak. Bu süreç, işletmenin Veri Kalitesi sorunlarının doğasını ve kapsamını anlamak için kullanılabilir.

DG ve MDM programlarına aşina olun: Bu, şu kişilerle yapılan görüşmeleri de içermelidir: veri görevlileri veya Veri Yönetişimi komitesinin üyeleri. Tartışmalar ortak şikayetleri, iyileştirme önerilerini ve yazılım uyumluluk sorunlarını içermelidir.

Veri Kalitesini iyileştirmek ve sürdürmek için politikalar geliştirin: Veri Yönetişimi programında halihazırda, Veri Kalitesi çerçevesini desteklemek üzere incelenmesi ve ayarlanması gereken bir dizi yararlı politika bulunmalıdır. 

Otomatik Veri Kalitesi süreçlerini araştırın ve uygulayın: Yüksek kaliteli veri sağlamak için otomasyon gereklidir. Otomasyon insanlardan çok daha hızlıdır ve insan hatasını ortadan kaldırır. Uygulama Veri Kalitesi araçları Verileri kontrol etme ve temizleme süreçlerini otomatikleştirebilir.

Gözlemlenebilirliği uygulayın: Panolar veri akışı üzerinde bir izleme sistemi sağlamanın son derece işlevsel bir yolu haline geldi. Veri Kalitesi kontrol paneli, zaman içinde çeşitli veri kümelerini izleyecek, analiz edecek ve ölçecektir. Ek olarak, bu gösterge tabloları kuruluşun uzun vadeli performansına ilişkin bir genel bakış sunar.

Veri Kalitesi çerçevesini düzenli olarak güncellemeye yönelik bir felsefe geliştirin: Maalesef Veri Kalitesi tek seferlik bir çaba değildir. Çerçevenin gözden geçirilmesi ve iyileştirilmesi sürekli çaba gerektirir. Komiserlerden sürekli geri bildirim isteyin. Veri Kalitesi çerçevesinin, gelişen ve değişen koşullara uyum sağlayan yaşayan bir belge olması amaçlanmaktadır. İşletmenin ihtiyaçları ve hedeflerine uyum sağlamak için düzenli olarak gözden geçirilmeli ve güncellenmelidir.

Tren görevlisi: Personelin ve yönetimin hem Veri Kalitesinin kuruluş açısından önemi hem de uygulanan yeni süreçler ve değişiklikler konusunda eğitilmesi önemlidir. Veri Kalitesi çerçevesinin düzgün çalışmasını sağlamak için Veri Kalitesinin değerini anlayan bir işyeri kültürü oluşturmak gereklidir.

Veri Kalitesi Çerçevelerinin Geleceği

Veri Kalitesi çerçeveleri, bulut, veri gölü depolaması, analitik ve genel olarak veri kullanımına ilişkin net politikalar ve prosedürler geliştirmek isteyen kuruluşlar için giderek daha önemli hale geliyor. Kuruluşlar karar verirken verilere giderek daha fazla güvendikçe, Veri Kalitesi çerçevesi doğru, yüksek kaliteli veriler sağlamada giderek daha önemli hale geliyor. 

Bulutun, veri göllerinin ve yeni teknolojilerin kullanımı arttıkça Veri Kalitesi çerçevelerinin kullanımı da artacaktır.

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://www.dataversity.net/creating-a-data-quality-framework/