منظور از کیفیت داده چیست چگونه می­توان Data Quality را بهبود بخشید؟

کارشناسان ادعا می‌کنند که «داده‌ها حیاتی‌ترین عنصر هر سازمانی هستند»، اما نکته‌ای که در این ادعا وجود دارد این است که داده‌ها باید کیفیت خوبی داشته باشند، چراکه کار با داده‌های ضعیف می‌تواند منجر به  از بین رفتن سازمان شما شود. اطمینان از خوب بودن کیفیت داده‌ها می‌تواند سخت باشد، چراکه ممکن است در بین کارهای دسترسی، پردازش و توزیع داده‌ها مشکل پیش بیاید. شما ممکن است متوجه نقص، ناسازگاری و نادرست بودن مجموعه داده‌های خود شوید و این شما را ناامید کند و در مدیریت داده‌هایی که باقی مانده اند، دچار مشکل شوید. به همین دلیل است که هر سازمانی باید مدیریت کیفیت داده‌ها را جدی بگیرد. مدیریتِ کیفیتِ داده راهی است برای اطمینان از اینکه آیا می‌توان به داده‌هایی که سازمان شما با آن کار می‌کند اعتماد کرد یا خیر. برای رعایت عدالت در مورد این موضوع، در مطالب امروز، درباره‌ی معنی، اهمیت، برنامه‌ی پیاده‌سازی، چالش‌ها و بهترین شیوه‌های مدیریت کیفیتِ داده بحث خواهیم کرد.

مدیریت کیفیت داده چیست؟

مدیریت کیفیت داده به روش‌ها و اصول مربوط به حفظ یکپارچگی، سودمندی و دقت داده‌ها اشاره دارد. این روش‌ها در مراحل مختلفِ چرخه زندگی داده‌ها اجرا می‌شوند تا کیفیت داده‌ها را تضمین کنند. موفقیتِ یک طرحِ مدیریت کیفیت داده با معیارهایی که برای هر مورد استفاده تنظیم شده است اندازه‌گیری می‌شود و این معیارهای کیفیت داده عبارتند از:

• اعتبار
• یکپارچگی
• دقت
• منحصر به فرد بودن
• ثبات
• کامل بودن

مدیریت کیفیت داده چیست؟ این مفهوم گاهی اوقات به مدیریت داده تشبیه می‌شود که اشتباه است، چراکه مدیریت داده در مورد معماری کلی داده‌ها و با تمرکزی کمتر بر یکپارچگی داده است. با این حال، در بحث مدیریت کیفیتِ داده، بدانید که کیفیت داده‌ها وابسته به بافت و زمینه است. آنچه در یک سناریو، داده‌ای با کیفیت به حساب می‌آید ممکن است در مواردِ دیگر استفاده از داده پایین‌تر از معیار مشخص‌شده باشد. برای مثال، داده‌های مورد استفاده در یک نظرسنجی در مورد رضایتِ کاربر برای راه‌اندازی یک کمپین به‌منظور رونمایی از یک محصول یا ویژگی جدید کافی نخواهد بود. در واقع، اصلِ مهم در بررسی نهایی برای کیفیت داده‌ها ورای دقت، متناسب بودن آن است.

اهمیت مدیریت کیفیت داده‌ها

مدیریت کیفیت داده از راه‌های زیر بر سازمان شما تأثیر مثبت می‌گذارد:

تصمیم‌گیری

تصمیم‌گیری در مورد توسعه و بازاریابی محصول، استراتژی شرکت و روابط با ذینفعان، با دسترسی به داده‌های با کیفیت، سریع‌تر و موثرتر خواهد بود.

مدیریت منابع

کار با داده‌های نادرست و بینش مربوط به آن، وقتِ کارکنان و منابع سازمان را هدر می‌دهد. به عنوان مثال، راه‌اندازی یک کمپین بازاریابی بر اساس بینش نادرست در مورد نیازهای کاربران، بودجه‌ی بازاریابی سازمان را بدون هیچ نتیجه‌ای تخلیه می‌کند.

بیشتر بخوانید: بررسی مراحل تست و اعتبارسنجی در داده‌کاوی (Data Mining)

یکپارچگی کسب‌وکار

توانایی سازمان شما در به دست آوردن، استفاده و نگهداری از داده‌هایی با کیفیت بالا، به روش‌های مختلف، آن را قابل اعتماد و اتکا می‌کند. این امر به نوبه‌ی خود، ذی‌نفعان و سایر نهادهای شرکتی را که مایل به مشارکت با سازمان شما هستند جذب می‌کند.

منظور از چگونگی اجرای مدیریت کیفیت داده‌ چیست

در اینجا یک فرآیندِ گام به گام ساده برای اجرای مدیریت کیفیت داده در سازمان شما آورده شده است:

چرخه‌ی زندگی داده‌های خود را مرور کنید

هیچ راهی بهتر از توجه به شروع سفرِ داده، و چرخه‌ی زندگی داده، برای کار در جهت بهبود کیفیت داده وجود ندارد. دلیل این امر آن است که رایج‌ترین و تأثیرگذارترین مسائل داده را می‌توان با مرحله‌ی چرخه زندگی داده مطابقت داد. برای مثال، داده‌های ناقص، که از رایج‌ترین مشکلات کیفیت داده اند، در جمع‌آوری و ذخیره‌سازی داده‌ها ردیابی می‌شوند. انجام این کار همچنین مشکلات کیفیت داده‌ها را، پیش از تشدید، برطرف می‌کند.

شما با اجرای ارزیابی کیفیت داده‌ها می‌توانید یک گام فراتر بروید. این بدان معنا است که شما، داده‌های موجود در سازمان خود را بررسی کرده و مسائل مربوط به داده‌های تکراری و نیز مناطقی را که بیشتر تحت‌تأثیر این مسائل قرار دارند بررسی می‌کنید و یافته‌های خود را مستند می‌کنید. انجام این کار، پایه‌ای برای تنظیم برنامه‌ی مدیریت کیفیت داده فراهم می‌کند.

استانداردهای کیفیت داده‌ی خود را تنظیم کنید

با این کار، اجرای یک برنامه‌ی مدیریتِ کیفیت داده آغاز می‌شود. در حالی که معیارهای کلی در مورد کیفیت داده برای سازمان‌ها در صنایع مختلف اعمال می‌شود، شما باید معیارهای خود را برای کیفیت داده‌ها داشته باشید. برای مثال، در تعریف دقت داده‌ها در مجموعه داده، چند درصد خطای داده را مجاز می‌دانید؟

در این مرحله، می‌توانید یک شیوه‌نامه برای کارکنان داده خود تهیه کنید که باید شامل موارد زیر باشد:

• راه‌های تصحیح خطاهای داده
• معیارهای کیفیت داده چیست و برای چه مواردی استفاده‌ می شود.
• قوانین جمع‌آوری، ذخیره‌سازی، پردازش و انتقال داده‌ها

افراد مناسب را استخدام کنید

حتی با وجود بهترین ابزارها، همچنان به افراد واجد شرایطی نیاز دارید که بر چرخه زندگی داده‌ها نظارت کنند و استراتژی مدیریت کیفیت داده‌ها را اجرا کنند. بهتر است کار را با یک مدیر ارشد داده یا همان chief data officer شروع کنید. نقش‌های دیگر شامل مدیریت کیفیت داده، تحلیلگر داده و مهندس داده است.

بیشتر بخوانید: اقدامات و Best Practiceهای حفاظت و امنیت داده ها

با ابزارهای کیفیت داده کار کنید

ابزارهای مدیریت کیفیت داده چیست؟ این ابزارها به شناسایی تنگناهای کیفیت داده کمک می‌کنند. ابزار انتخابی شما باید بتواند عملکردهای زیر را که برای حفظ کیفیت داده ضروری هستند، خودکار کند:

• استانداردسازی داده‌ها
• اصلاح داده‌ها
• پاکسازی داده‌ها
• اعتبارسنجی داده‌ها
•  نمایه‌سازی داده‌ها

برخی از ابزارهایی که به این موارد کمک می‌کنند عبارتند از: Atacama، Talend، Informatica  وPrecisely Trillium.

نظارت بر داده‌ها

پس از اجرای طرح مدیریت کیفیت داده، شما برای مشاهده‌ی تغییرات همچنان به نظارت بر داده‌ها، حتی پس از اجرا، نیاز دارید. این امر کمک می‌کند تا تغییرات مشکوک را شناسایی کرده، و مناطقی را که به کار بیشتری نیاز دارند و نیز فرآیندهایی را که برای افزایش مقیاس مورد نیاز اند، شناسایی کنیم.

عوامل موثر بر مدیریت DQM یا کیفیت داده چیست

گاهی اوقات، حتی با وجود یک برنامه، تیم شما ممکن است همچنان برای اطمینان از کیفیت داده تلاش کند. این امر طبیعی است و ممکن است به یکی از عوامل زیر مرتبط باشد:

دموکراسی‌سازی داده‌ها

با توجه به ورود داده‌ها از منابع مختلف و دسترسی افراد مختلف به آن، کنترل و تعیین داده‌های با کیفیت زمان می‌برد. بنابراین، کارشناسان در مورد اینکه کدام داده مرتبط است، روی کدام داده‌ می‌توان کار کرد و کدام را باید نادیده گرفت، تصمیم‌گیری سخت‌تری دارند.

سختی اجرای سیاست‌های حاکمیتی

اجرای الزامات مقررات صنعتی پیرامون استفاده از داده‌ها، به همان اندازه که مفید است استرس‌زا نیز هست. از این رو، سازمان‌ها، برای شکست دادن این مقررات، از میانبرها (که عمدتاً غیرقانونی یا غیراخلاقی اند) استفاده می‌کنند. با این حال، آن‌ها با انجام این کار، از بهبود کیفیت داده‌های سازمان خود، که مهمترین مزیت مدیریت داده‌ها است، محروم می‌شوند. و از طرفی کسانی که این سیاست‌ها را رعایت می‌کنند گاهی اوقات در اجرای یکپارچه‌ی آن در سراسر سازمان شکست می‌خورند.

امنیت داده‌ها

تصور کنید شما هزینه و تلاش زیادی را صرف تضمین کیفیت داده می‌کنید و یک شبه فضای مجازی شما مورد تهاجم قرار گرفته و اطلاعات حساستان از بین می‌رود. این واقعیتی جدید برای کارشناسان داده است که باعث می‌شود مبارزه برای کیفیت داده‌ها در نظر آن‌ها تلاشی بیهوده باشد.

بهترین روش‌ها برای دستیابی به مدیریت کیفیت داده چیست

داده‌ها را به بسترهای ذخیره‌سازی مناسب آن‌ها اختصاص دهید.

دریاچه‌های داده و پایگاه‌های داده تحلیلی یا همان، Data Warehouse دو گزینه‌ی استاندارد برای ذخیره‌سازی داده‌های بزرگ هستند، اما برای حفظ یکپارچگی داده‌ها از آن‌ها به طرز متفاوتی استفاده می‌شود. برای مثال، دریاچه‌های داده می‌توانند داده‌های ساختاریافته، بدون ساختار یا نیمه ساختار یافته را در خود جای دهند. از سوی دیگر، پایگاه‌های داده تحلیلی برای داده‌های ساختاریافته و تصفیه شده بهترین هستند. از این رو، اگر به داده‌ها برای استفاده‌ی فوری نیاز دارید، انبار داده گزینه‌ی بهتری است.

یک محیط Zero-trust ایجاد کنید.

یک محیط Zero-trust یک رویکرد عملی برای نگرانی‌های امنیتی در مورد داده‌ها ارائه می‌دهد. این رویکرد شامل نظارت بر دستگاه و نگهبانی از دسترسی کارکنان به شبکه‌ی سازمان است.

اقدامات قابل مشاهده بودن داده‌ها را تنظیم کنید

داشتن قابلیت دیدِ نحوه‌ی پردازش داده‌های سازمان و عملکرد، data pipeline می‌تواند به شما در بهبود کیفیت داده‌ها کمک کند، این همان چیزی است که قابل مشاهده بودن داده‌ها به آن کمک می‌کند. شما می‌توانید منابع و سوابق داده‌ها را ردیابی کنید، گردش‌های کاری داده‌های بهتر را مهندسی کنید، و مشکلات موجود در این جریان‌های­کاری را پیش از تشدید آن‌ها شناسایی کنید.

ناسازگاری داده‌ها را با ETL حل کنید

از استخراج، تبدیل و بارگذاری، ETL، که یک فرآیند داده‌ی سه مرحله‌ای برای ایجاد یک پایگاه داده‌ی استاندارد و یکپارچه است و خطا و ناسازگاری نیز ندارد، استفاده کنید.

مصرف داده‌های خود را کنترل کنید.

در یافتن منابع داده‌ها انتخابگر باشید و بر معرفی بینش‌های مرتبط با کسب و کار یا نیازهای کاربران، صرف نظر از اینکه چقدر مد روز یا سرنوشت‌ساز به نظر می‌رسند، تمرکز کنید.

مدیریت کیفیت داده‌ها یک کار مشترک است

مدیریت کیفیت داده اگر در یک سیلو اجرا شود کار نخواهد کرد. ابزارهای لازم برای کیفیت داده‌ها باید توسط متخصصان داده‌های مناسب اداره شوند. این متخصصان باید با معیارهای کیفیت داده آشنا باشند و آن‌ها را با موارد استفاده‌ی صحیح مطابقت دهند. هر چیزی که کمتر از این باشد، در برنامه‌ی مدیریت کیفیت داده شما نقص‌هایی بوجود خواهد آورد.