مدیدیت کیفیت اطلاعات (Data Quality Management) در هوش تجاری (BI)

در این مقاله به بررسی Data Quality Management در هوش تجاری می‌پردازیم. یک طرح تجاری خوب، بازاریابی خلاق و خدمات عالی به مشتری از جمله مولفه‌های یک کسب و کار موفق است. شما می‌توانید بسیاری از کیفیت‌های دیگر را به لیست اضافه کنید، اما در نظر داشته باشید که این کار بدون مدیریت جامع داده‌ها همیشه ناقص است. بسیاری از سازمان‌ها بر اساس داده‌های خود تصمیمات مهمی می‌گیرند، اما نتایج این تصمیمات به کیفیت داده ها بستگی دارد. در این مقاله قصد داریم به مدیریت کیفیت داده ها بپردازیم و از اهمیت آن و نقش آن در BI بگوییم. مدیریت کیفیت داده ها در اصل روش خوبی برای کمک به ابزارهای هوش تجاری شما برای ارائه یک طرح تجاری بهتر است.

مدیریت کیفیت داده چیست؟

Data Quality Management یا مدیریت کیفیت داده ها متشکل از فرآیندها و روش‌های حفظ مداوم کیفیت بالای اطلاعات است. مدیریت کیفیت داده ها شامل فرآیند شناسایی داده‌های بی کیفیت، تمیز کردن آن‌ها و استفاده از آن‌‌ها با سیستم عامل‌های هوش تجاری شما است. در اصل با استفاده از سیستم مدیریت کیفیت داده مناسب می‌توانید از داده‌ها به کسب و کار خود بینش داده و از این بینش برای بهبود رشد سازمان خود استفاده کنید.

چرا به مدیریت کیفیت داده نیاز دارید؟

داده‌ها از طریق مختلف وارد سازمان می‌شوند، بنابراین همه داده‌ها دقیق و کامل نیستند. ممکن است داده‌ها منسوخ، تکراری یا ناسازگار باشند. در نظر داشته باشید که اگر داده دقیق و سازگار نباشد، نمی‌توانید از آن برای تصمیم گیری مهم استفاده کنید. به همین دلیل شما به Data Quality Management نیاز دارید. تصمیم گیری در زمینه تجارت بر اساس داده‌های نادرست و غیرقابل اعتماد می‌تواند کل هزینه‌های شما را خرج کند و بدون نتیجه بمانید. مدیریت کیفیت داده ها در اصل به شما کمک می‌کند تا داده‌های بی کیفیت را پیدا کرده و نحوه ورود آن‌ها به پایگاه داده را تشخیص دهید. سپس می‌توانید آن داده‌ها را تمیز کرده و از ورود اطلاعات بیشتر به پایگاه داده خود جلوگیری کنید.

دلایل عمده کیفیت پایین داده‌ها

بسیاری از سازمان‌ها در تلاش هستند که سیستم‌هایی برای پاکسازی داده‌های ضعیف ایجاد کنند. اما توجه کنید که در وهله اول جلوگیری از ورود داده‌های ضعیف به پایگاه داده به اندازه پاکسازی آن مهم است. با شناسایی دلایل داده‌های بی کیفیت، می‌توانید از آن‌ها جلوگیری کنید. در این بخش از Data Quality Management برخی از دلایل عمده کیفیت پایین داده‌ها ذکر شده است. اکنون می‌دانید که کیفیت داده ها بسیار مهم است بنابراین با هم به بررسی این دلایل می‌پردازیم.

ورود دستی

سازمان‌ها داده‌ها را به صورت دستی در سیستم‌های خود ثبت می‌کنند؛ حتی در عوض روش‌های خودکار زیادی برای انجام این کار وجود دارد. روند ورود اطلاعات به صورت دستی در یک پایگاه داده، کارمندان زیادی را درگیر می‌کند. شانس زیادی برای تایپ کردن داده‌های اشتباه در سیستم وجود دارد. برای مدیریت کیفیت داده ها می‌توانید این مورد را بررسی کنید.

تملک و ادغام

ادغام یک شرکت با شرکت شما نه تنها از جنبه‌های مالی و تجاری بلکه شامل داده‌های زیادی نیز می‌شود. داده‌های وارد شده به پایگاه داده‌های شرکت شما بر اساس سیاست‌های شرکت آن‌ها و نه شما قالب بندی می‌شود. در نظر داشته باشید که ممکن است قالب‌های نامعتبر، تکثیر و فقط داده‌های اشتباه وجود داشته باشد که بر کیفیت تجزیه و تحلیل شما تاثیر می‌گذارد. این مسئله در کیفیت داده ها و Data Quality Management بسیار حیاتی و مهم است.

به روز رسانی در زمان واقعی

جمع آوری داده‌ها و کسب دانش در زمان واقعی یک روند سریع است. برای کمک به شما در تصمیم گیری کارآمد و به روز، داده‌ها در سرورهای داده در زمان واقعی به طور خودکار به روز می‌شوند. اگرچه به دلیل محدودیت زمانی، احتمال دستیابی به داده‌های ناقص یا دستکاری شده وجود دارد. اما در کل این مورد را می‌توانید برای مدیریت کیفیت داده ها یا Data Quality Management بررسی کنید.

جمع آوری بی رویه داده‌ها

بسیاری از سازمان‌ها تمام داده‌هایی را که با آن‌ها روبرو می‌شوند، جمع می‌کنند. اما توجه کنید که همه این داده‌ها برای یک سازمان مفید نیستند. شما باید در اصل برای مدیریت کیفیت داده ها ، داده‌های مهم را شناسایی و نگهداری کنید و از جمع آوری داده‌هایی با اهمیت کمتر و بی ارزش خودداری کنید. جمع آوری مقادیر زیادی از داده‌های ناخواسته برای مرتب سازی زمان‌بر خواهد بود و فضای ذخیره سازی شما بی مورد اشغال خواهد شد. کیفیت داده ها مهم است بنابراین داده‌های با کیفیت را نگهداری کنید.

ارتقا سیستم

به روز رسانی یا آپدیت مکرر نرم افزار یا سخت افزار سیستم‌های شما نیز دلیل ضعف داده‌ها است. هنگام به روز رسانی سیستم‌ها احتمال پاک شدن یا خراب شدن داده‌ها بسیار است. بنابراین این مورد از Data Quality Management را با دقت خاصی بررسی کنید تا کیفیت داده ها حفظ شود.

فاکتورهای اساسی برای داده‌های پاک

داشتن اطلاعات به تنهایی برای کمک به شما در تصمیم گیری‌های تجاری کافی نیست. کیفیت داده ها به اندازه داشتن داده‌ها مهم است. با داشتن داده‌های با کیفیت، شما می‌توانید در تجارت خود معجزه کنید. برای اطمینان از این که داده‌های با کیفیت استفاده می‌کنید، باید مطابقت داده‌ها را با عوال زیر بررسی کنید.

کامل بودن

کامل بودن به معنای داشتن تمام داده‌های مورد نیاز برای هدف مورد نظر شما است. به عنوان مثال اگر نام و شماره تماس مشتری لازم باشد و به آدرس او نیازی نیست، می‌توانید داده‌های خود را در مورد مشتری حتی بدون آدرس وی کامل در نظر بگیرید. برای مدیریت کیفیت داده ها یا Data Quality Management بررسی انطباق این موارد ضروری است.

دقت

منظور از دقت این است که آیا داده‌ها بدون داده‌های دستکاری شده یا تکراری جمع آوری می‌شوند؟ زمانی که شما مقدار بیشتری داده دارید، در این صورت اغلب موارد مقدار بیشتری داده نادرست در آن وجود دارد. شما همیشه باید برای مدیریت کیفیت داده ها اطمینان حاصل کنید که داده‌ها دقیق و قابل اعتماد هستند. این مسئله در اصل باعث افزایش کیفیت داده ها می‌شود.

ثبات

زمانی که دو مقدار داده از مجموعه داده‌های مختلف مورد بررسی قرار می‌گیرند، باید یکسان باشند. اگر یکسان نباشند؛ در اصل شما داده‌های غیرقابل اعتماد دارید، بنابراین شما نمی‌توانید بر اساس آن داده‌ها هیچ تصمیمی بگیرید. ثبات در Data Quality Management برای بررسی کیفیت داده ها بسیار مهم است.

به موقع بودن

در دسترس بودن داده‌ها در صورت نیاز به عنوان به موقع بودن و وقت شناسی، شناخته می‌شود. اگر داده در صورت نیاز در دسترس نباشد، در حقیقت دیگر هیچ استفاده‌ای از داده وجود ندارد. در صورت تغییر باید مرتباً در زمان واقعی به روز شود. با این کار شما راحت می‌توانید مدیریت کیفیت داده ها را به راحتی بررسی کنید.

تمامیت یا یکپارچگی

داده‌های موجود در پایگاه داده شما باید از یک اتصال واقعی در دنیای واقعی برخوردار باشند. احتمال دارد که داده‌های تکراری یا نامعتبر در سرور خود داشته باشید. به عنوان مثال اگر یک پایگاه داده فروش محصول با اطلاعات مشتری داشته باشید. سپس اگر نام مشتری برای کالای خاصی که فروخته شده وجود ندارد، داده‌ها نامعتبر شناخته می‌شوند و از داده‌ها استفاده نمی‌شود. کیفیت داده ها بر این اساس در Data Quality Management بررسی می‌شود.

چگونه کیفیت داده‌ها را حفظ کنیم؟

حفظ کیفیت داده ها به اندازه تمیز کردن و پردازش داده‌ها مهم است. با پیروی از این روش‌ها در سازمان خود، می‌توانید از کیفیت داده‌های خود اطمینان حاصل کنید.

جمع آوری داده‌ها

با داشتن یک برنامه مناسب جمع آوری اطلاعات، می‌توانید از کیفیت داده‌های وارد شده به پایگاه داده خود اطمینان حاصل کنید. طبقه بندی داده‌ها بر اساس نیازهای کسب و کار شما به شما این امکان را می‌دهد تا از سردرگمی در بخش‌ها جلوگیری کرده و اطمینان حاصل کنید که آن‌ها فقط داده‌های مورد نیاز را جمع آوری می‌کنند. با این کار شما خیلی بهتر می‌توانید مدیریت کیفیت داده ها را داشته باشید.

از استانداردها اطمینان حاصل کنید

با ایجاد استانداردهای کیفیت داده ها شما می‌توانید داده‌های خواسته و ناخواسته را دسته بندی کنید. این کار در اصل باعث بهبود کارآیی تجزیه و تحلیل و ارائه داده‌های شما می‌شود. این مورد برای Data Quality Management به شما می‌تواند خیلی کمک کند.

تصحیح داده‌ها

ارائه راهنمایی‌ها و قوانین مناسب برای اصلاح داده‌ها به تیم شما، درک بهتری از داده‌های مورد نیاز برای پردازش و اطمینان از کیفیت داده ها را به آن‌ها می‌دهد.

نتیجه

یکپارچه سازی داده‌های کسب و کار شما با داشبوردهای راه حل به شما کمک می‌کند تا داده‌ها را در زمان واقعی تجسم کرده و KPIهای مهم سازمان خود را با استفاده از انواع ابزارک‌ها کنترل کنید. امیدواریم اکنون درک بهتری از مدیریت کیفیت داده ها یا Data Quality Management ، علل کیفیت پایین داده‌ها، عوامل اساسی و نقش‌های مهمی که کیفیت داده ها را تضمین می‌کنند و مزایای مدیریت کیفیت داده‌ها داشته باشید. ما در این مقاله سعی کردیم به اختصار به این موارد بپردازیم. قبل از این در مقالاتی مرتبط با داده‌ها مانند انبار داده، داده کاوی، بیگ دیتا، مدرنیزه کردن انبار داده و امنیت داده داشتیم. برای کسب اطلاعات بیشتر در این خصوص می‌توانید به آن‌ها سری بزنید. لطفاً اگر سوالی در این مورد دارید با ما در قسمت نظرات به اشتراک بگذارید به تک تک سوالات شما در این زمنیه پاسخ داده خواهد شد. امیدواریم مطالب این مقاله برای شما مفید بوده باشد.