10个提高数据质量的技巧

高质量数据的重要性记录在顶部垂直尤其是最近流感大流行.结果,成就高数据质量是数据驱动型组织的关键目标。

提高数据质量可以实现:

  • 可信的报告和分析
  • 优化操作流程
  • 卓越的客户体验
  • 更高的ROI
  • 人工智能项目取得更大成功
  • 更好的定量研究结果

改善数据质量的最佳开始是定义企业数据质量策略。它帮助组织中的每个人建立数据质量文化。

什么是数据质量策略?

数据质量策略定义了将数据质量纳入所有组织活动的系统和流程,以确保在整个企业中使用可信数据。

有效的数据质量策略捕获业务目标、目标、计划、活动、角色和范围,以提高数据质量和完整性。定义数据质量策略有助于识别、解决和预防质量问题,从而构建可信数据的基础。

以下是我们提高数据质量以充分利用数据投资的顶级技巧。

技巧1:定义业务需求并评估业务影响

业务需求通常是数据质量改进活动的驱动因素。您可以根据业务需求以及它们对业务的长期影响来确定数据质量问题的优先级。度量业务影响有助于建立目标并跟踪数据质量改进的进展。对业务需求的持续引用为改进数据质量方法设置了上下文。

技巧2:了解您的数据

对于可信的使用,您不仅需要“正确”的数据,而且还需要“正确”的数据。是的,并非所有数据都是平等的。您需要正确理解数据,以确定它是否“正确”或是否与您的预期用途相关。这里的关键在于理解您的数据。它来自哪里,它描述了什么,以及你如何从中提取最大的价值。数据情报是以正确的方式理解和使用数据的能力。在整个过程中正确描述和连接数据是提高数据质量的最佳战略方法。

技巧3:从源头解决数据质量问题

通常情况下,数据质量问题会暂时得到修复,然后继续工作。考虑一下如果数据科学家在选定的数据集中发现空记录会发生什么。最有可能的是,她会修正文案中的错误,然后继续分析。如果修正没有到达源,原始数据集仍然保留质量问题,影响其后续使用。预防胜于治疗,防止坏数据的传播是在这种情况下提高数据质量的方法。

我们来看另一种情况,a诊所工作人员经常难以与病人联系在他们拜访之后。当他们发现几个病人的电话号码是错的时,他们决定从根源上解决这个问题。当患者登记入住时,工作人员要求他们验证自己的电话号码,并迅速消除了数据质量问题。

技巧4:使用选项集并规范化数据

当用户以不同的形式输入数据时,他们会犯错误,尤其是拼写错误。他们可能会把“路”写成“roda”,然后就忘了。但是当您选择这些值进行分析时,它们可能会严重影响数据集的质量。

只要可能,为这些字段使用一个定义的值列表或选项集,这样用户就不会犯任何错误。在其他情况下,标准化工具和技术可以解决数据不一致,从而提高数据质量。

技巧5:促进数据驱动的文化

组织范围内数据驱动的文化遵循一组特定的价值观、行为和规范,以有效地使用数据。当然,它需要每个人都认可自己在数据质量方面的作用。开发组织范围内共享的数据质量定义,确定特定的质量度量标准,确保对定义的度量标准进行持续度量,并计划解决错误。manbetx1.0下载您的组织也可以利用数据治理规范数据资产管理,提高数据资产质量。

Gartner的一个重要建议是给予业务用户标记和寻址的能力质量问题。与数据质量,您可以进一步授权数据分析师、数据科学家和业务用户自己识别和解决质量问题。简而言之,强大的数据驱动文化鼓励每个人都为数据质量做出贡献。

技巧6:指定一个数据管理人员

作为数据驱动文化计划的一部分,您可以指定一个数据管理员来管理数据质量。数据管理员可以分析数据质量的当前状态,优化审查过程,并实现所需的工具。监督数据治理管理元数据也是他们的职责之一。在组织中设置数据管理员可以确保明确的问责制和全面的监督,以提高数据质量。

技巧7:利用DataOps来授权您的团队

DataOps方法论专注于面向流程的自动化以及最佳实践,以提高数据分析的质量和敏捷性。利用DataOps可以为业务价值激活数据跨越所有技术层面,从基础设施到体验。

您可以通过DataOps进行创新将自动化添加到人类行为中定义数据质量、测试数据质量并修复数据质量故障。为您的所有团队提供DataOps文化是提高数据质量的战略性方法。

技巧8:注重培训和提醒

数据驱动的文化确保了整个组织对数据质量的参与。但是,通过创新思想维持他们的兴趣和贡献也是至关重要的。在概念、度量和工具使用方面的定期培训将有助于加强数据质量的需求和好处。组织范围内的质量问题和成功故事的分享可以起到友好的提醒作用。提供为员工提供专门培训是提高数据质量的有效方法。

提示9:防止将来的数据错误

数据质量不仅仅是纠正当前的错误,还包括防止未来的错误。评估和解决组织中数据质量问题的根本原因是这里的关键。流程是手动的还是自动的?度量标准是否正确定义?涉众可以直接纠正错误吗?数据质量技术是否被正确地整合?数据质量文化是否牢固?

您的数据质量策略应该支持在企业应用程序和业务流程中集成数据质量技术,以便从数据资产中产生更高的价值。的数据质量解决方案您所选择的应该集中于在整个组织中交付持续的数据质量。

技巧10:沟通行动和结果

让每个人都参与数据质量项目是至关重要的,因为如今的数据质量并不局限于少数几个团队。让所有利益相关者都了解这些活动,可以产生兴趣并促进参与。如果您经常就数据质量错误、可能的原因、计划、测试和结果进行沟通,就会有更多人积极参与改进项目。记录进展、行动和结果进一步增加了组织的知识库,为未来的计划提供动力。

在一个数据的生命周期中有两个有趣的时刻:创建的时刻和使用的时刻。如果您可以在创建数据时尽量减少错误,并始终在源头解决质量问题,那么您就可以确保数据在使用时的质量。理解您的数据并促进数据驱动的文化对提高数据质量有很大帮助。

在定量研究中如何保证数据质量?

组织为各种业务目标进行定量研究。他们想要了解客户需求,改善客户体验,或者创造新产品。调查、来自合作伙伴的数据和第三方数据有助于他们生成必要的洞察力。为了更好的业务决策,准确的洞察至关重要,这需要可信的数据。

确保定量研究中的数据质量需要一个全面的方法,从数据收集方法到严格的数据质量检查。以下提高研究数据质量的方法有助于提供可信的数据。

  1. 根据需要的数据,规划数据收集方法。确保信息是可量化的,并定义有效范围。选择与业务目标一致的正确的人口统计数据。
  2. 引入验证检查和空记录或重复记录检查。
  3. 专注于数据质量维度对您的项目至关重要,例如数据的新鲜度和完整性。
  4. 定义数据质量检查并使用正确的工具用于快速、准确的数据质量评估。

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