کیفیت داده (Data Quality)  چیست و چرا اهمیت دارد؟

کیفیت داده چیست؟ 

کیفیت داده به درجه‌ای اطلاق می‌شود که داده‌ها انتظارات یک شرکت را در زمینه دقت، اعتبار، کامل بودن و یکپارچگی برآورده می‌کنند. 

این جنبه‌ ای حیاتی از مدیریت داده‌هاست که اطمینان حاصل می‌کند داده‌های مورد استفاده برای تجزیه و تحلیل، گزارش‌دهی و تصمیم‌گیری، قابل اعتماد و مطمئن هستند. 

با پیگیری کیفیت داده، یک کسب و کار می‌تواند مشکلات بالقوه‌ای را که به کیفیت آسیب می‌زنند شناسایی کرده و اطمینان حاصل کند که داده‌های مشترک (در این زمینه، shared data به اطلاعاتی اشاره دارد که بین اعضای یک سازمان یا گروه به اشتراک گذاشته می‌شود و برای اطمینان از کیفیت و صحت آن‌ها باید مورد بررسی قرار گیرد.) برای استفاده در یک هدف خاص مناسب هستند. 

زمانی که داده‌های جمع‌آوری شده انتظارات شرکت را در زمینه دقت، اعتبار، کامل بودن و یکپارچگی برآورده نمی‌کند، می‌تواند تأثیرات منفی بزرگی بر خدمات مشتری، بهره‌وری کارکنان و استراتژی‌های کلیدی داشته باشد.

چرا کیفیت داده مهم است؟

کیفیت داده مهم است زیرا به طور مستقیم بر دقت و قابلیت اعتماد اطلاعاتی که برای تصمیم‌گیری استفاده می‌شود تأثیر می‌گذارد. داده‌های با کیفیت کلید اتخاذ تصمیمات دقیق و آگاهانه هستند. در حالی که تمام داده‌ها دارای سطحی از "کیفیت" هستند، مجموعه‌ای از ویژگی‌ها و عوامل درجه کیفیت داده (کیفیت بالا در مقابل کیفیت پایین) را تعیین می‌کند.

۹ ویژگی و ابعاد محبوب کیفیت داده

ویژگی‌های مختلف کیفیت داده احتمالاً برای ذینفعان مختلف در سازمان اهمیت بیشتری خواهند داشت. فهرستی از ویژگی‌ها و ابعاد محبوب کیفیت داده شامل موارد زیر است:

• دقت
•  
• کامل بودن
•  
• سازگاری
•  
• یکپارچگی
•  
• منطق
•  
• به‌ موقع بودن
•  
• منحصربه‌ فردی
•  
• اعتبار
•  
• دسترس‌ پذیری

کیفیت داده خوب چیست؟

دقت داده یکی از ویژگی‌های کلیدی داده‌های باکیفیت است؛ یک نقطه داده نادرست می‌تواند به کل سیستم آسیب برساند.

بدون دقت و قابلیت اعتماد در کیفیت داده، مدیران نمی‌توانند به داده‌ها اعتماد کنند یا تصمیمات آگاهانه‌ای بگیرند. این می‌تواند به نوبه خود هزینه‌های عملیاتی را افزایش دهد و برای کاربرهای پایانی مشکلاتی ایجاد کند. تحلیلگران مجبور می‌شوند به گزارش‌های ناقص تکیه کنند ونتیجه‌گیری‌های نادرستی بر اساس آن یافته‌ها داشته باشند. همچنین بهره‌وری کاربران نهایی به دلیل وجود راهنماها و شیوه‌های معیوب کاهش می‌یابد.

داده‌های به‌طور ضعیف نگهداری ‌میشوند (عدم به روز رسانی به موقع)  نیز می‌توانند منجر به مشکلات دیگری شوند. به عنوان مثال، اطلاعات قدیمی مشتری ممکن است منجر به از دست دادن فرصت‌های فروش متقابل یا بالا رفتن برای محصولات و خدمات شود.

داده‌های با کیفیت پایین همچنین می‌توانند باعث شوند که یک شرکت محصولات خود را به آدرس‌های اشتباه ارسال کند که این امر منجر به کاهش رضایت مشتری، کاهش در فروش‌های تکراری و هزینه‌های بالاتر به دلیل ارسال مجدد می‌شود.

و در صنایع دارای مقررات بیشتر، داده‌های نادرست می‌تواند به جریمه شدن شرکت به خاطر گزارش‌دهی نادرست مالی یا عدم تطابق مقررات منجر شود.

چالش‌های اصلی کیفیت داده

حجم داده چالش‌های کیفیتی را به وجود می‌آورد. هرگاه حجم زیادی از داده‌ها در کار باشد، حجم اطلاعات جدید اغلب به یک ملاحظه ضروری در تعیین اینکه آیا داده‌ها قابل اعتماد هستند یا خیر، تبدیل می‌شود. به همین دلیل، شرکت‌های پیشرو فرایندهای قوی برای جمع‌آوری، ذخیره‌سازی و پردازش داده‌ها در نظر دارند.

با پیشرفت سریع انقلاب فناوری، سه چالش اصلی کیفیت داده شامل موارد زیر است:

1. قوانین حریم خصوصی و حفاظت

مقررات عمومی حفاظت از داده‌ها (GDPR) و قانون حریم خصوصی مصرف‌کننده کالیفرنیا (CCPA) که به مردم حق دسترسی به داده‌های شخصی خود را می‌دهد، به طور قابل توجهی تقاضای عمومی برای سوابق دقیق مشتری را افزایش می‌دهد. سازمان‌ها باید قادر باشند که به سرعت و بدون از دست دادن حتی کسری از داده‌های جمع‌آوری شده به کل اطلاعات یک فرد دسترسی پیدا کنند، چرا که داده‌های نادرست یا نامتجانس می‌تواند مشکل‌ساز شود.

2. هوش مصنوعی (AI)و یادگیری ماشین (ML)

با این که شرکت‌های بیشتری به پیاده‌سازی هوش مصنوعی و برنامه‌های یادگیری ماشین در استراتژی‌های هوش تجاری خود می‌پردازند، کاربران داده ممکن است با افزایش دشواری در پیگیری افزایش‌های جدید داده‌های کلان مواجه شوند. از آنجا که این پلتفرم‌های جریانی داده‌های آنلاین مقادیر زیادی از اطلاعات جدید را به طور مداوم ارسال می‌کنند، اکنون فرصت‌های بیشتری برای اشتباهات و نادرستی‌های کیفیت داده وجود دارد.

علاوه بر این، شرکت‌های بزرگ باید به دقت بر روی مدیریت سیستم‌های خود کار کنند که هم در محل و هم از طریق سرورهای ابری(cloud) قرار دارند. فراوانی سیستم‌های داده همچنین نظارت بر وظایف پیچیده را دشوارتر کرده است.

3. شیوه‌های حاکمیت داده (Data Governance)

حاکمیت داده یک سیستم مدیریت داده است که به مجموعه‌ای از استانداردها و سیاست‌های داخلی برای جمع‌آوری، ذخیره‌سازی و به اشتراک گذاری اطلاعات پایبند است. با اطمینان از اینکه همه داده‌ها سازگار، قابل اعتماد و بدون سوءاستفاده در هر بخش شرکت هستند، مدیران می‌توانند تضمین کنند که به مقررات مهم پایبند هستند و خطر جریمه شدن کسب و کار را کاهش دهند.

بدون رویکرد صحیح حاکمیت داده، شرکت ممکن است هرگز نارسایی‌های موجود در سیستم‌های مختلف درون سازمان را حل نکند. به عنوان مثال، نام‌های مشتری بسته به بخش ممکن است به طور متفاوتی ذکر شوند. فروش ممکن است بگوید "saly" ولی لجستیک از "sally" استفاده می‌کند. و خدمات مشتری نام را "سوزان" ذکر می‌کند. این نوع ضعیف حاکمیت داده می‌تواند به سردرگمی مشتریانی منجر شود که مدت زمان طولانی با هر بخش تعامل دارند.

مزایای کیفیت بالای داده 

کیفیت بالای داده دارای مزایای متعددی است. این امر با کاهش هزینه‌های مربوط به اصلاح داده‌های نادرست، منجر به صرفه‌جویی در هزینه می‌شود و از بروز اشتباهات و اختلالات پرهزینه جلوگیری می‌کند. همچنین دقت تحلیل‌ها را بهبود می‌بخشد که به تصمیمات تجاری بهتر منجر می‌شود و به افزایش فروش، بهینه‌سازی عملیات و ایجاد مزیت رقابتی کمک می‌کند. 

در نهایت، کیفیت بالای داده، اعتماد را نسبت به ابزارهای تحلیلی و داشبوردهای BI ایجاد می‌کند. داده‌های قابل اعتماد کاربران تجاری را تشویق می‌کند تا از این ابزارها برای تصمیم‌گیری استفاده کنند به جای اینکه صرفاً به احساسات خود تکیه کنند یا از صفحات گسترده موقتی استفاده نمایند. مدیریت مؤثر کیفیت داده همچنین به تیم‌های داده اجازه می‌دهد تا بر روی وظایف با ارزش‌تری تمرکز کنند، مانند کمک به کاربران و تحلیلگران برای استفاده از داده‌ها برای بینش‌های استراتژیک و ترویج بهترین شیوه‌های کیفیت داده برای کاهش اشتباهات در عملیات روزانه.

ابزارها و بهترین شیوه‌های مدیریت کیفیت داده (Best Practice)

داده‌ها توسط انسان‌ها تولید می‌شوند، که به طور طبیعی مستعد خطای انسانی هستند. به‌ منظور جلوگیری از مشکلات آینده و حفظ تداوم کیفیت داده، سازمان شما می‌تواند برخی از بهترین شیوه‌ها را اتخاذ کند که یکپارچگی سیستم مدیریت کیفیت داده شما را برای سال‌های آینده تضمین می‌کند. این اقدامات شامل موارد زیر است:

• ایجاد حمایت کارکنان و بین دپارتمانی در سراسر سازمان.

• تنظیم معیارهای تعریف‌شده به‌ طور واضح.

• تضمین کیفیت بالای داده‌ها با حاکمیت داده از طریق ایجاد خطوط راهنمایی که بر هر جنبه‌ ای از مدیریت داده نظارت دارند.

• ایجاد فرآیندی که در آن کارکنان می‌توانند هرگونه نقص مشکوک در ورود یا دسترسی به داده‌ها را گزارش دهند.

• ایجاد یک فرآیند گام‌ به‌ گام برای بررسی گزارش‌های منفی.

• راه‌اندازی یک فرآیند حسابرسی داده.

• ایجاد و سرمایه‌گذاری در یک برنامه آموزشی با کیفیت برای کارکنان.

• تأسیس، حفظ و به‌ روزرسانی مداوم استانداردهای امنیت داده.

• اختصاص یک سرپرست داده در هر سطح از شرکت شما.

• استفاده از فرصت‌های اتوماسیون داده‌های ابری بالقوه.

• ادغام و اتوماسیون جریان‌های داده در هر کجا که ممکن است.

منبع:https://www.alation.com/blog/what-is-data-quality-why-is-it-important/

مدیر وبلاگ: هلیا خدابخش

دیتاتو مدیریت داده‌های کسب‌وکار را هوشمندانه و بصورت خودکار انجام می‌دهد، با دیتاتو در ارتباط باشید.