Zephyrnet Logosu

Veri Kalitesi: İyi, Kötü ve Çirkin

Tarih:

Veri Kalitesi: İyi, Kötü ve Çirkin
Rawpixel.com tarafından oluşturulan arka plan vektörü - www.freepik.com

 

Yara bandı çözümleri, sorunun nedeni ile ilgilenmez. Verilerin güzel görünmesini sağlamak için veri görselleştirmeleri oluşturmak veya temiz olmayan verilere bir karar ağacı uygulamak sadece zaman kaybıdır. Dünyadaki tüm modelleri oluşturabilirsiniz, ancak bulgularınızı sunarsanız ve birer birer hatalar ortaya çıkarsa bunun bir faydası olmaz. Ya bulgularınız müjde olarak alındıysa ve şirket önemli kararları bunlara dayanarak veriyorsa? Hiçbirimiz bu rahatsız edici pozisyonda olmak istemiyoruz.

Yanlış veya temiz olmayan veriler yanlış sonuçlara yol açar. Verileri anlamak ve temizlemek için ayırdığınız zaman, sonuçların sonucu ve kalitesi için hayati önem taşır. Veri Kalitesi, karmaşık süslü algoritmalara karşı her zaman kazanır. 

Peki Veri Kalitesi nedir?

 
Veri kalitesi, bir veri kümesinin belirli bir amaca hizmet etmeye ne kadar uygun olduğunun ve güvenilir kararlar vermenin ne kadar güvenilir olduğunun ölçüsüdür. Doğruluk, tamlık, tutarlılık, geçerlilik ve zamanlılık gibi özelliklerden oluşur. Bunları kısaca daha fazla parçalayalım.

  1. doğruluk: Bu, verilerin gerçek dünya senaryolarını ne kadar iyi yansıttığını ifade eder; kullanılmasına izin verir. 
  2. tamlık: Çok fazla boşluk veya boşluk içeren bir veri seti, belirli soruları cevaplamak için doğru analizden geçemez.
  3. Tutarlılık: Bir yerde depolanan veriler aynı olmalı ve başka bir yerde depolanan aynı verilerle çakışmamalıdır.
  4. Geçerlilik: Bu, iş kurallarını ve düzenlemelerini tanımlayan verilerin nasıl toplandığını ifade eder. Doğru biçimde olmalı ve doğru aralıkta olmalıdır.
  5. güncellik: Hazır ve erişilebilir veriler, zaman geçtikçe bir şirket için daha az yararlı ve doğru hale gelen verilerden daha faydalıdır. 

Veri Kalitesini Ne Sağlar?

 
Verilerin kalitesini iyileştirmek ve tahmin etmek için belirli veri kalitesi araçları kullanılabilir. Örneğin:

  1. Veri Profili Oluşturma: Bu, verilerin kaynağını incelemek, yapıyı ve potansiyel kullanımını anlamaktır. 
  2. Veri Standardizasyonu: Bu, analistlerin verileri kullanmasına izin veren ortak bir formatta verileri getirme sürecidir.
  3. İzleme: Verilerin kalitesinin sık sık kontrol edilmesi hayati önem taşır. Verileri algılama ve düzeltme yeteneğine sahip, uygulamaya konulabilecek belirli araçlar vardır. 
  4. Tarihsel ve Gerçek Zamanlı: Daha önce temizlenmiş veriler, analistlerin aynı veri kalitesi çerçevesini diğer veri ve uygulama alanlarına uygulamasına olanak tanır.

Sağlık Sektöründe gerçek zamanlı Veri Kalitesine bir örnek, hasta verilerinin doğru ve geçerli olmasını sağlamaktır. Bu, dokümantasyon, ödemeler, risk yönetimi ve hasta verilerinin korunması amaçları için gereklidir. 

Veri Kalitesinin Olumlu Etkileri

  1. Karar verme: Veri kalitesi ne kadar yüksek olursa, üretilen çıktılara dayalı olarak daha fazla şirket ve kullanıcı önemli kararlar alma konusunda güven duyacaktır. Bu da şirketin yanlış karar verme riskini azaltır. 
  2. Productivity: Hiç kimse veri hatalarını düzeltmek için saatlerce orada oturmak istemez. İlk adımda doğru önlemler alınırsa, personelin sonraki adımlara ve diğer sorumluluklara odaklanmasını sağlar. 
  3. Hedefler: Kaliteli veriler, şirketlerin mevcut ve gelecekteki hedeflerinde doğruluğu sağlayabilir, örneğin Pazarlama ekibinin neyin işe yarayıp neyin yaramadığını daha iyi anlaması.
  4. uyma: Verileri herhangi bir ihlal veya olası saldırıdan gizli ve güvende tutmak için belirli yönergelerin kullanıldığı birçok sektör vardır. Finans sektöründe iyi kalitenin sağlanamaması, milyonlarca dolarlık para cezasına veya kara para aklamaya neden olabilir. 

Kötü Veri Kalitesinin Olumsuz Etkileri

  1. Rakiplerinize kaybetmek: Rakiplerinizin sizden daha iyi verileri varsa, onlara daha fazla bilgi vermek, fırsatların kaçırılmasına ve şirketin zarar görmesine neden olabilir. Rakiplerinizin üzerinizde olmasına izin vermeyin!
  2. Gelir: Kararları yanlış verilere dayandırmak gelir kaybına neden olabilir. Örneğin, yanlış olan demografik verilere dayalı siyasi kararlar almak, sosyal ve finansal sorunlara neden olabilir. 
  3. itibar: Herkes, özellikle para söz konusu olduğunda, itibarını geliştirmek ve sürdürmek ister. Zayıf verilere dayalı kararlar bir şirket için çok zararlı olabilir, yatırımcıları veya potansiyel olarak şirketlerini kaybedebilir. İnsanlar iyiden çok kötüyü hatırlama eğilimindedir.

 
 

Sonuç

 
Verilere bakarken kendinize şu soruları sorun:
 
1. Veriler nasıl toplandı?

Verilerin kaynağı önemlidir. Örneğin, veriler bir Hükümet Sayımı aracılığıyla mı yoksa kişisel ihtiyaçları için verileri manuel olarak oluşturup Kaggle'a yükleyen biri tarafından mı derlendi? İşe gidip gelirken o kadar ilgilenmeyen insanlardan veri toplamak, onlara kendi zamanlarında doldurabilecekleri bir anketin web bağlantısını göndermekten farklıdır. 

2. Veriler neyi temsil ediyor?

Veriler sizin veya şirketin ne aradığına dair iyi bir temsile sahip mi? Fransa'ya ilişkin istatistiksel demografik veriler hakkında Paris'e dayalı verileri kullanarak somut açıklamalar yapmak yanlıştır. 

3. Veri Temizleme süreci neye benziyor?

Verileri temizlemek için farklı yöntemler vardır, belirli bir veri kümesi veya veri türü için benzersiz olan belirli bir yöntemi seçmek önemlidir. 

4. Veri Kalitesini korumak için ne yapıyorsunuz?

Verilerinizin kalitesini korumak ve sürekli iyileştirmek için doğru insanlara ve altyapıya yatırım yapmak teknolojide kritik öneme sahiptir. 

Kaçınılması mümkün olan bir soruna karşı kendinizi korumak, hemen içine girip bir çözüm bulmak için zaman ve çaba harcamaktan her zaman daha iyidir. Her zaman derim ki, bir kez düzgün yapın ve tekrar tekrar devam etmenize gerek kalmayacak. 

 
 
Nişa Arya Veri Bilimcisi ve serbest teknik yazardır. Özellikle Veri Bilimi kariyer tavsiyesi veya öğreticiler ve Veri Bilimi hakkında teoriye dayalı bilgiler sağlamakla ilgilenmektedir. Ayrıca Yapay Zekanın insan yaşamının uzun ömürlü olmasına fayda sağladığı/yararlayabileceği farklı yolları keşfetmek istiyor. Başkalarına rehberlik ederken teknik bilgisini ve yazma becerilerini genişletmeye çalışan hevesli bir öğrenci.

Kaynak: https://www.kdnuggets.com/2022/01/data-quality-good-bad-ugly.html

spot_img

En Son İstihbarat

spot_img