Tạo một chương trình Chất lượng Dữ liệu thành công là điều cần thiết đối với bất kỳ tổ chức nào đang tìm cách sử dụng dữ liệu của mình để nâng cao hiệu quả và đưa ra quyết định tốt hơn. Dữ liệu có chất lượng kém có thể dẫn đến những quyết định gây thiệt hại cho doanh nghiệp. Xây dựng chương trình Chất lượng Dữ liệu thành công giúp đảm bảo dữ liệu có chất lượng cao nhất, khiến dữ liệu vừa hữu ích vừa mang lại lợi nhuận. Nếu dữ liệu không thể tin cậy được thì các quyết định đưa ra khi sử dụng dữ liệu đó cũng không thể tin cậy được.

Tác động ở mức thấp hoặc Chất lượng dữ liệu kém có thể gây ra thiệt hại đáng kể cho doanh nghiệp. Chương trình Chất lượng Dữ liệu hiệu quả giúp đảm bảo rằng dữ liệu của tổ chức là chính xác và hữu ích. Việc phát triển một chương trình thành công đòi hỏi người quản lý dữ liệu phải đánh giá mức Chất lượng Dữ liệu hiện tại của doanh nghiệp, đưa ra các chiến lược chức năng và phát triển hệ thống các phương pháp thực hành tốt nhất. Người quản lý dữ liệu là cần thiết để quản lý và tổ chức chương trình Chất lượng Dữ liệu của doanh nghiệp.

In bài báo của anh ấy Chất lượng dữ liệu là việc của mọi người — Quản lý chất lượng thông tin, Tom Breur, phó chủ tịch phân tích nâng cao tại Health Advances đã đưa ra quan sát này: 

“Với những người quản lý dữ liệu sẵn có và kiểm soát chất lượng được hỗ trợ bởi thẻ điểm Chất lượng Dữ liệu, chúng tôi đã quan sát thấy một hiện tượng thú vị. Không có biện pháp bổ sung nào, chỉ đơn thuần là nâng cao sự chú ý về tầm quan trọng của Chất lượng Dữ liệu và phản hồi liên tục về tỷ lệ lỗi, độ chính xác tiếp tục tăng lên mức mà trước đây được coi là không thể”.

Một mẫu của một Thẻ điểm chất lượng dữ liệu có thể được điều chỉnh cho phù hợp với mục đích của tổ chức được cung cấp bởi ABX MEDIA.

Lỗi của con người đóng vai trò chính trong việc làm sai lệch dữ liệu và tạo ra dữ liệu có chất lượng kém. Tuy nhiên, việc triển khai và sử dụng các dịch vụ phần mềm tự động có thể giảm đáng kể những lỗi này. Bất cứ khi nào và bất cứ nơi nào có thể, các dịch vụ tự động nên được triển khai. Một trong những mối quan tâm lớn nhất về Chất lượng Dữ liệu trong bất kỳ doanh nghiệp nào là lỗi của con người.

Theo Alexander Wurm, nhà phân tích cấp cao tại Nucleus Research, 

“Bạn có xu hướng nhìn thấy rủi ro lớn nhất ở bất cứ nơi nào có điểm tiếp xúc của con người. Đó là lý do tại sao việc tự động hóa các quy trình như đưa vào và đưa ra ngoài có thể có giá trị cả trong việc cải thiện tính bảo mật dữ liệu cũng như đạt được hiệu quả của quy trình mới hoặc tiết kiệm thời gian.”

Tầm quan trọng của người quản lý dữ liệu trong Chương trình Chất lượng Dữ liệu

Người quản lý dữ liệu chịu trách nhiệm về chất lượng của dữ liệu - tính chính xác, nhất quán và định dạng của dữ liệu. Người quản lý dữ liệu cũng chịu trách nhiệm quản lý các chính sách Quản trị dữ liệu, giám sát việc tuân thủ và xử lý các thách thức liên quan đến dữ liệu.

Ngày càng có nhiều chủ doanh nghiệp và các nhà quản lý nhận ra sự cần thiết của quản lý dữ liệu, đặc biệt khi hoạt động kinh doanh của họ mở rộng. Trách nhiệm bổ sung của người quản lý dữ liệu có thể bao gồm nhưng không giới hạn ở:

• lưu trữ dữ liệu
• Đảm bảo rằng dữ liệu mới không trùng lặp với bất kỳ dữ liệu mâu thuẫn hiện có nào
• Đảm bảo dữ liệu không có lỗi
• Tìm kiếm các lỗi có thể xảy ra trong cấu trúc dữ liệu
• Phê duyệt tính nhất quán của dữ liệu

Bằng cách giám sát dữ liệu (hoặc theo dõi phần mềm giám sát dữ liệu), người quản lý dữ liệu có thể xác định và xử lý các vấn đề liên quan đến dữ liệu, duy trì các tiêu chuẩn bảo mật và quyền riêng tư phù hợp, đồng thời thúc đẩy việc ra quyết định dựa trên dữ liệu.

Khối lượng công việc của người quản lý dữ liệu khác nhau, tùy thuộc vào quy mô của tổ chức và nhu cầu Quản lý dữ liệu của tổ chức. Một tổ chức nhỏ, với nhu cầu Quản lý dữ liệu tối thiểu, có thể phân công và đào tạo một nhân viên hiện tại làm người quản lý dữ liệu bán thời gian. Trong một tổ chức lớn hơn, có thể cần một số người quản lý dữ liệu để xử lý dữ liệu kỹ thuật, dữ liệu bảo mật, v.v. Ngoài ra, một tổ chức lớn, phức tạp có thể quyết định bổ sung một “người quản lý” quản lý dữ liệu để giám sát nhiều người quản lý dữ liệu (và có thể cả quản lý dữ liệu). người quản lý đường ống).

Điều quan trọng là người quản lý dữ liệu phải hiểu rõ về các mục tiêu và mục đích chung của doanh nghiệp.

Triết lý “Không hỏng thì đừng sửa!” không nên áp dụng cho các doanh nghiệp hiện đại dựa trên dữ liệu. Các doanh nghiệp hiện đại luôn trong tình trạng phát triển không ngừng, với mục tiêu đánh bại đối thủ. Do đó, người quản lý dữ liệu nên lên lịch đánh giá thường xuyên các hoạt động và công cụ của họ để đảm bảo các tiêu chuẩn Chất lượng Dữ liệu tiếp tục phát triển.

Dữ liệu có giá trị - miễn là nó chính xác và nhất quán. 

Các tính năng chính của chất lượng dữ liệu

Bằng cách đánh giá chất lượng của dữ liệu, đo lường tính chính xác, đầy đủ và nhất quán của dữ liệu (địa chỉ của khách hàng giống nhau trong cả hóa đơn và bán hàng), người quản lý dữ liệu có thể giúp đảm bảo dữ liệu khá đáng tin cậy. 

Dữ liệu Chất lượng Dữ liệu Cao cung cấp thông tin đáng tin cậy và có thể thực hiện được. Cung cấp Chất lượng Dữ liệu tốt đòi hỏi phải xác định và sửa lỗi, loại bỏ trùng lặp (tốt nhất là dựa vào dữ liệu chủ) và định dạng dữ liệu đúng cách.

Đánh giá chất lượng dữ liệu thường bao gồm việc thiết lập một tiêu chuẩn về Chất lượng dữ liệu chấp nhận được, sử dụng các kỹ thuật phân tích và lập hồ sơ dữ liệu cũng như sử dụng các phương pháp thống kê để xác định và khắc phục mọi vấn đề về Chất lượng Dữ liệu. Các đặc điểm chính (thường được gọi là “kích thước”) cần được kiểm tra và đo lường là:

• Tính đầy đủ: Dữ liệu không được thiếu hoặc có giá trị không đầy đủ. (Có thể sử dụng đánh giá đầy đủ để đảm bảo thông tin quan trọng không bị thiếu.)
• Tính độc đáo: Xác định vị trí và loại bỏ các bản sao để đảm bảo thông tin trong tệp dữ liệu của tổ chức không bị trùng lặp.
• Hiệu lực: Điều này đề cập đến mức độ hữu ích của dữ liệu và mức độ phù hợp của dữ liệu với các tiêu chuẩn của tổ chức. (Lưu trữ dữ liệu vô ích là lãng phí tài nguyên và có thể gây nhầm lẫn và làm hỏng nghiên cứu.)
• Tính kịp thời: Thông tin cũ thường không còn đúng hoặc không còn chính xác cần phải loại bỏ. Dữ liệu có thể được đo lường bằng cách sử dụng mức độ liên quan và độ mới của nó. Dữ liệu lỗi thời cần được loại bỏ để không gây nhầm lẫn.
• Độ chính xác: Đây là độ chính xác của dữ liệu và mức độ chính xác của nó thể hiện thông tin trong thế giới thực.
• Tính nhất quán: Khi dữ liệu được sao chép, thông tin phải nhất quán và chính xác. Nhu cầu về một nguồn dữ liệu nội bộ chính xác duy nhất cung cấp một lý lẽ thuyết phục cho việc sử dụng dữ liệu chủ và thực tiễn tốt nhất của nó. (Đánh giá tính nhất quán đảm bảo không có mâu thuẫn hoặc xung đột thông tin.)

Sử dụng dòng dữ liệu và lập danh mục dữ liệu để cải thiện chất lượng dữ liệu

Việc sử dụng dòng dữ liệu và lập danh mục dữ liệu để cải thiện chất lượng dữ liệu là những cải tiến khá gần đây. Càng ngày, các tổ chức càng nhận ra tầm quan trọng của việc sử dụng danh mục và dòng dõi dữ liệu để cải thiện và duy trì Chất lượng Dữ liệu. 

Danh mục dữ liệu có thể được sử dụng để cung cấp lịch sử dẫn trở lại nguồn và người quản lý dữ liệu có thể sử dụng dòng dữ liệu để theo dõi và duy trì Chất lượng Dữ liệu.

Quy trình đánh giá

Đánh giá Chất lượng Dữ liệu của tổ chức giúp xác định các lỗ hổng, cải thiện Quản trị Dữ liệu và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu chất lượng cao, đáng tin cậy. Nói chung, việc thực hiện đánh giá Chất lượng Dữ liệu “thủ công” đòi hỏi rất nhiều nỗ lực nên phần lớn các nhà quản lý sẽ không bao giờ chấp thuận việc đó. 

Quá trình đánh giá bao gồm một số bước:

• Xem xét các mục tiêu kinh doanh tổng thể của tổ chức luôn là bước đầu tiên tốt trước khi lập kế hoạch và thực hiện các cải tiến về tổ chức.

• Bước thứ hai liên quan đến việc xác định các lĩnh vực cụ thể mà việc cải thiện Chất lượng Dữ liệu sẽ thúc đẩy sự thành công của doanh nghiệp. Xem xét những tính năng chính nào - tính chính xác, đầy đủ, hợp lệ, nhất quán, độc đáo và kịp thời - cần được cải thiện để có tác động lớn nhất đến quy trình và việc ra quyết định của doanh nghiệp.

• Phát triển hệ thống đo lường. Ví dụ: khi đánh giá tính năng duy nhất, số lượng tệp có cùng tiêu đề có thể được định vị và đếm. (Tôi có một vài sơ yếu lý lịch “cũ” và một sơ yếu lý lịch được cập nhật hiện tại, tất cả đều có cùng tiêu đề, được lưu trữ ở nhiều nơi khác nhau trên máy tính xách tay của tôi. Chúng chiếm một số dung lượng lưu trữ, nhưng quan trọng hơn, chúng thường gây ra một chút nhầm lẫn trước khi gửi bản cập nhật. một cho một khách hàng tiềm năng. Điều này được coi là quản lý Chất lượng Dữ liệu kém.) Bằng cách kiểm tra 20 đến 50 tiêu đề tệp khác nhau cho các bản sao, có thể đưa ra ước tính thống kê về tính duy nhất. Nếu 50% tiêu đề có nhiều bản sao thì tính duy nhất sẽ là vấn đề cần quan tâm. Nếu chỉ có hai trong số các tiêu đề có một bản sao duy nhất, theo thống kê, tính độc đáo không nên được ưu tiên cao.

• Đánh giá dữ liệu bằng cách sử dụng các tính năng chính để xác định các vấn đề về Chất lượng Dữ liệu. 

• Sau khi kiểm tra dữ liệu, người quản lý dữ liệu có thể bắt đầu quá trình loại bỏ dữ liệu không cần thiết hoặc không chính xác (dọn dẹp dữ liệu) và thiết lập các quy trình, dựa trên các phương pháp hay nhất, sẽ thúc đẩy việc lưu trữ và sử dụng dữ liệu chất lượng cao. 

Thực tiễn tốt nhất để chương trình chất lượng dữ liệu thành công

Trong lịch sử, việc phát triển Chất lượng dữ liệu được coi là vấn đề bảo trì và sửa chữa – một quá trình phát hiện sự cố sau khi dữ liệu đã được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu của tổ chức. Tuy nhiên, chương trình Chất lượng Dữ liệu có thể được thiết kế để chủ động giải quyết các mối lo ngại về dữ liệu khi dữ liệu di chuyển trong tổ chức. 

Một số phương pháp hay nhất để duy trì Chất lượng Dữ liệu được liệt kê bên dưới: 

• Kiểm tra và đánh giá các nguồn dữ liệu bên ngoài thường được sử dụng của tổ chức để tìm ra các hạn chế hoặc vấn đề về định dạng.
• Duy trì sự tập trung vào chiến lược kinh doanh. 
• Nhận thức rằng việc áp dụng Chất lượng Dữ liệu là một hoạt động không có ngày hoàn thành.
• Sử dụng tự động hóa bất cứ khi nào có thể để giảm thiểu lỗi của con người và hoàn thành nhiệm vụ công việc.
• Phát triển vốn từ vựng xử lý dữ liệu được tiêu chuẩn hóa để giao tiếp tốt.
• Người quản lý dữ liệu nên xác định và thiết lập trách nhiệm cho các nhân viên khác trong việc duy trì Chất lượng Dữ liệu.
• Người quản lý dữ liệu nên đào tạo và cập nhật nhân viên và quản lý.
• Cung cấp thông tin cập nhật (báo cáo hàng tuần, sau đó chuyển sang báo cáo hàng tháng).
• Thực hiện chương trình làm sạch dữ liệu theo lịch trình thường xuyên (phần mềm có thể được sử dụng).
• Thực hiện đánh giá Chất lượng Dữ liệu thường xuyên (có thể sáu tháng một lần).

Hình ảnh được sử dụng theo giấy phép từ Shutterstock

• 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/building-a-successful-data-quality-program/