Một tổ chức có thể xác định các mục tiêu và tiêu chuẩn Chất lượng Dữ liệu của mình cũng như các bước cần thiết để hoàn thành các mục tiêu đó bằng cách tạo khung Chất lượng Dữ liệu. Việc tạo nó bao gồm việc đánh giá Chất lượng Dữ liệu hiện tại của tổ chức. Khung Chất lượng Dữ liệu có thể được mô tả như một sổ tay hướng dẫn để cải thiện chất lượng dữ liệu.

Với khung Chất lượng dữ liệu, doanh nghiệp của bạn có thể xác định các mục tiêu và tiêu chuẩn về Chất lượng dữ liệu cũng như các hành động cần thiết để hoàn thành các mục tiêu đó. 

Nhiều tổ chức lớn đang gặp khó khăn cải thiện chất lượng dữ liệu của họ. Họ có thể có nhiều nguồn dữ liệu tạo ra các bộ dữ liệu trùng lặp “gần như” chính xác và tạo ra các vấn đề về tính nhất quán hoặc có thể có những điểm bất thường ảnh hưởng đến độ chính xác của dữ liệu. Loại bỏ những lo ngại này và đạt được Chất lượng dữ liệu ở mức độ cao sẽ cải thiện việc ra quyết định và giúp đạt được các mục tiêu dài hạn.

Một cách hiệu quả Khung chiến lược dữ liệu có thể giảm thiểu rủi ro mà dữ liệu chất lượng thấp hỗ trợ và cải thiện dữ liệu được sử dụng cho mục đích ra quyết định.

Khi doanh nghiệp phát triển

Một doanh nghiệp mới thành lập ban đầu có thể không có nhu cầu tổ chức lượng dữ liệu khổng lồ (nó chưa có lượng dữ liệu khổng lồ để sắp xếp), nhưng một người quản lý dữ liệu (MDM) khi bắt đầu có thể rất hữu ích. Dữ liệu gốc là thông tin quan trọng cần thiết để kinh doanh một cách chính xác và hiệu quả. Ví dụ: dữ liệu chính của doanh nghiệp chứa địa chỉ chính xác của khách hàng mới của công ty khởi nghiệp. 

Dữ liệu chủ phải chính xác mới có ích – việc sử dụng dữ liệu chủ không chính xác sẽ tự hủy hoại.

Nếu tổ chức đang kinh doanh trên phạm vi quốc tế, tổ chức có thể cần đầu tư vào chương trình Quản trị dữ liệu (DG) để giải quyết các luật và quy định quốc tế. Ngoài ra, một Chương trình quản trị dữ liệu sẽ quản lý tính khả dụng, tính toàn vẹn và bảo mật của dữ liệu của doanh nghiệp. Một chương trình DG hiệu quả đảm bảo dữ liệu nhất quán, đáng tin cậy và không bị lạm dụng.

Một chương trình DG được thiết kế tốt không chỉ bao gồm phần mềm hữu ích mà còn bao gồm các chính sách và thủ tục dành cho con người xử lý dữ liệu của tổ chức.

Khung Chất lượng Dữ liệu thường được phát triển và sử dụng khi một tổ chức bắt đầu sử dụng dữ liệu theo những cách phức tạp cho mục đích nghiên cứu. Nó thường được sử dụng khi cần có hồ dữ liệu để lưu trữ. 

Khi một tổ chức phát triển, nó sẽ tích lũy dữ liệu nội bộ của riêng mình, khi được phân tích, dữ liệu này có thể được sử dụng để làm cho các quy trình nội bộ của doanh nghiệp hiệu quả hơn. Khi một lượng lớn dữ liệu được thu thập từ các nguồn bên ngoài nhằm mục đích phát triển kinh doanh thông minh, nó thường được lưu trữ trong một hồ dữ liệu.

Tổng quan về Khung chất lượng dữ liệu

Khung Chất lượng Dữ liệu sẽ giúp tối đa hóa khoản đầu tư của doanh nghiệp vào Phân tích dữ liệu bằng cách đảm bảo chúng được sử dụng đúng cách và cung cấp thông tin chi tiết chính xác. Tuy nhiên, để thành công, khung Chất lượng Dữ liệu phải được điều chỉnh để phù hợp với nhu cầu của tổ chức. Để có hiệu quả, khung Chất lượng Dữ liệu phải tích hợp với các chính sách của chương trình Quản trị Dữ liệu.

Khi các doanh nghiệp tiếp tục tạo và thu thập nhiều dữ liệu hơn mức có thể thực sự được sử dụng, họ cần chiến lược Chất lượng Dữ liệu để mang lại sự nhất quán. Việc thiếu khung Chất lượng Dữ liệu có thể dẫn đến nhiều thách thức, bao gồm:

• Việc sử dụng dữ liệu không nhất quán trong toàn doanh nghiệp: Các bộ phận khác nhau có thể diễn giải và sử dụng dữ liệu theo những cách khác nhau, gây nhầm lẫn và sai sót.
• Chất lượng dữ liệu kém: Điều này có thể gây ra lỗi tốn kém và dẫn đến chi phí xử lý lại dữ liệu không cần thiết.
• Thiếu minh bạch: Dữ liệu được cất giữ hoặc lưu trữ không chính xác có thể dẫn đến những quyết định thiếu sáng suốt và sai lầm.

Việc chuẩn bị khung Chất lượng Dữ liệu tốn nhiều thời gian và có thể mất từ ​​​​hai đến ba tháng.

Đánh giá chất lượng dữ liệu hiện tại của tổ chức

Đánh giá Chất lượng Dữ liệu hiện tại của tổ chức là bước đầu tiên tốt trong việc phát triển khuôn khổ Chất lượng Dữ liệu. Đánh giá Chất lượng Dữ liệu cho biết dữ liệu đến từ đâu, dữ liệu đó chảy qua tổ chức như thế nào và được sử dụng như thế nào cũng như chất lượng của dữ liệu. Ngoài ra, đánh giá còn xác định các lỗ hổng về Chất lượng Dữ liệu, loại lỗi mà dữ liệu gặp phải, tại sao dữ liệu có mức chất lượng đó và cách khắc phục.

Một quá trình đánh giá chi tiết hơn có thể được tìm thấy tại đây. Các bước cơ bản để đánh giá Chất lượng Dữ liệu của tổ chức được liệt kê dưới đây:

• Bắt đầu bằng việc phát triển danh sách các mối lo ngại về Chất lượng Dữ liệu đã được phát hiện trong năm qua.
• Dành thời gian (một hoặc hai tuần) để theo dõi luồng dữ liệu. Tìm kiếm các quy trình có vấn đề và nguồn gốc của vấn đề.
• Chia sẻ các vấn đề đã phát hiện với các nhân viên khác, yêu cầu phản hồi và đưa đề xuất của họ vào bản đánh giá.
• Kiểm tra danh sách các mối quan tâm về Chất lượng Dữ liệu và xác định những mối quan tâm nào có tác động nhiều nhất đến doanh thu. Đây nên được coi là ưu tiên cao.
• Sắp xếp lại danh sách các mối quan tâm về dữ liệu, với các ưu tiên được liệt kê đầu tiên. 
• Thiết lập các thông số – dữ liệu nào sẽ được kiểm tra trong quá trình đánh giá?
• Thiết lập ai sử dụng dữ liệu và xác định hành vi sử dụng dữ liệu của họ, cả trước và sau khi hoàn thành đánh giá. Điều này sẽ xác định xem họ có phải thực hiện các thay đổi bổ sung hay không.

Tạo Khung chất lượng dữ liệu

Các khung Chất lượng Dữ liệu đang nhanh chóng trở thành một phần quan trọng trong bài toán Quản lý Dữ liệu. Chúng hỗ trợ làm việc với cả dữ liệu bên ngoài từ khách hàng hoặc nhà cung cấp (dự án tiếp thị, chiến dịch quảng cáo, trải nghiệm của khách hàng) và dữ liệu nội bộ để hợp lý hóa quy trình kinh doanh. 

Việc phát triển khung Chất lượng Dữ liệu có thể dựa trên các bước được liệt kê dưới đây:

Tìm hiểu nhu cầu của tổ chức: Điều này liên quan đến việc xác định các loại dữ liệu quan trọng được sử dụng để đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Dữ liệu quan trọng để đưa ra quyết định xuất hiện trong bảng thông tin, báo cáo và các công cụ ra quyết định hữu ích khác. Hiểu nhu cầu của tổ chức cũng bao gồm việc tìm kiếm và khắc phục các vấn đề về luồng dữ liệu. 

Xác định mục tiêu Chất lượng Dữ liệu của tổ chức: Điều này thường liên quan đến việc làm việc với các “kích thước” Chất lượng Dữ liệu (ví dụ: độ chính xác, tính đầy đủ, tính kịp thời, tính nhất quán và mức độ liên quan), được sử dụng để xác định chất lượng của dữ liệu. Mỗi thứ nguyên nên được sử dụng để đo lường chất lượng của dữ liệu. 

Hồ sơ dữ liệu: Sử dụng hồ sơ dữ liệu phần mềm để khám phá và điều tra các vấn đề về Chất lượng Dữ liệu, ví dụ: trùng lặp dữ liệu, sự thiếu nhất quán trong dữ liệu và sự thiếu chính xác hoặc đầy đủ. Quá trình này có thể được sử dụng để hiểu bản chất và mức độ của các vấn đề về Chất lượng Dữ liệu của doanh nghiệp.

Làm quen với các chương trình DG và MDM: Điều này sẽ bao gồm các cuộc trò chuyện với người quản lý dữ liệu hoặc thành viên của ủy ban Quản trị dữ liệu. Các cuộc thảo luận nên bao gồm các khiếu nại chung, đề xuất cải tiến và các vấn đề về tương thích phần mềm.

Xây dựng chính sách cải thiện và duy trì Chất lượng Dữ liệu: Chương trình Quản trị Dữ liệu lẽ ra phải có một loạt chính sách hữu ích cần được kiểm tra và điều chỉnh để hỗ trợ khung Chất lượng Dữ liệu. 

Nghiên cứu và triển khai các quy trình Chất lượng Dữ liệu tự động: Tự động hóa là cần thiết để cung cấp dữ liệu chất lượng cao. Tự động hóa nhanh hơn đáng kể so với con người và loại bỏ lỗi của con người. Thực thi Công cụ chất lượng dữ liệu có thể tự động hóa các quá trình kiểm tra và làm sạch dữ liệu.

Triển khai khả năng quan sát: Biểu đồ đã trở thành một cách có tính ứng dụng cao để cung cấp một hệ thống giám sát luồng dữ liệu. Bảng điều khiển Chất lượng Dữ liệu sẽ theo dõi, phân tích và đo lường nhiều bộ dữ liệu khác nhau theo thời gian. Ngoài ra, những bảng thông tin này còn cung cấp cái nhìn tổng quan về hiệu quả hoạt động lâu dài của tổ chức.

Phát triển triết lý cập nhật khuôn khổ Chất lượng Dữ liệu thường xuyên: Thật không may, Chất lượng dữ liệu không phải là nỗ lực một lần. Nó đòi hỏi nỗ lực liên tục để xem xét và cải thiện khuôn khổ. Yêu cầu phản hồi liên tục từ người quản lý. Khung Chất lượng Dữ liệu có nghĩa là một tài liệu sống phát triển và thích ứng với các hoàn cảnh thay đổi. Nó cần được xem xét và cập nhật thường xuyên để phù hợp với nhu cầu và mục tiêu của doanh nghiệp.

Nhân viên đào tạo: Điều quan trọng là giáo dục nhân viên và ban quản lý về tầm quan trọng của Chất lượng Dữ liệu đối với tổ chức cũng như các quy trình và thay đổi mới đã được triển khai. Việc tạo ra văn hóa nơi làm việc hiểu rõ giá trị của Chất lượng Dữ liệu là cần thiết để đảm bảo khung Chất lượng Dữ liệu hoạt động bình thường.

Tương lai của Khung chất lượng dữ liệu

Khung Chất lượng Dữ liệu ngày càng trở nên quan trọng đối với các tổ chức muốn phát triển các chính sách và quy trình rõ ràng cho việc sử dụng đám mây, lưu trữ hồ dữ liệu, phân tích và dữ liệu nói chung. Khi các tổ chức ngày càng phụ thuộc nhiều hơn vào dữ liệu khi đưa ra quyết định, khung Chất lượng Dữ liệu ngày càng trở nên quan trọng trong việc cung cấp dữ liệu chính xác, chất lượng cao. 

Khi việc sử dụng đám mây, hồ dữ liệu và công nghệ mới tăng lên thì việc sử dụng khung Chất lượng dữ liệu cũng tăng theo.

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://www.dataversity.net/creating-a-data-quality-framework/