事例 - AI 時代における信頼性の高いデータ品質戦略の構築

効果的なビジネス上の意思決定は、あらゆる成功の核心です 仕事。適切な意思決定は事実とデータに基づいています。自信があるとき、 重要な意思決定を支えるデータの品質が揺らぎ、前進 勢いや成長が崩れる可能性があります。意思決定者がそれぞれを信頼できるようにする データポイントには明確な戦略が必要です。最新のものを実装するだけで、 ツールやテクノロジーだけでは最適な結果は得られません。データ品質のニーズ 組織の文化の一部となること。

データ品質の重要性

データ品質は非常に重要ですが、その管理も重要です チャレンジ。 AI の時代では、データ品質の重要性は AI とともにますます高まる 低品質データの影響が増幅される可能性があります。 AI モデルに供給される貧弱なデータ 顧客エクスペリエンスが悪く、損害を与える可能性のある大惨事につながる可能性があります。 評判。 AI モデルによる注目を集める間違いはブランドを前面に押し出す可能性がある ニューヨーク・タイムズのページに掲載され、組織に反論の余地のない損害を与えた 競争力

Vanson Bourn による最近の調査では、回答者の 68% が次のように回答しました。 データを AI プログラムで使用できる形式にするためにクレンジングするのに苦労しています。の 研究では、低品質に基づいて構築された AI モデルのパフォーマンスが低いことも指摘されています。 データによると、平均 4 億 6,000 万ドルの収益損失が生じています。

組織がデータと AI に傾倒するほど、 確かなデータ品質戦略です。

データ品質戦略 - 何が必要ですか?

データ品質戦略を成功させるには、次の 4 つの異なるコンポーネントが必要です。 指標、文化、ガバナンス、ツール。

データの品質を理解するには、データを測定できる必要があります。 適切な指標を追跡することは、どこを改善すべきか、改善すべきかどうかを判断するのに役立ちます。 あなたの戦略は成功しています。指標は目標の設定と定義にも役立ちます 公差。

完璧に定義された戦略も、企業からの賛同が得られなければ役に立ちません。 それを実行しなければならない人々。組織全体の従業員は次のことを行う必要があります。 経営トップから発せられるデータ品質文化を受け入れてください。

データ ガバナンス ポリシーは、重要な点です。メトリクスと データ文化はデータ ガバナンスに直接影響を与え、正しいポリシーを保証します 最高品質のデータをサポートするために整備されています。

データ品質を追跡および管理するための最高のツールとプラットフォームを持つことも重要です。 データ品質戦略の重要な要素です。

データ品質の測定

データの品質を確保するには、データを測定する必要があります。データ品質は次の基準で評価されます。 6 つの指標: 完全性、一貫性、適時性、一意性、有効性、 そして精度、

完全

このメトリックは、不完全なレコードの数を測定します。いつ記録するか 不完全な場合、データ セットが歪められ、問題が発生する可能性があります。 あなたの分析をやめてください。不完全なレコードが多く含まれるデータ セットは、 ほとんどのデータが存在するデータセットと同じ値を提供します。 欠損値が多く含まれるデータセットは、アナリストも配置することになります 利用可能なデータに重点​​が置かれ、結果が歪んだり歪められたりします。

一貫性

このメトリクスは、さまざまなデータにわたるデータの均一性と精度を測定します。 システム。 2 つの別個のシステムに 2 つの異なる値がある場合、 同じデータポイントであっても、それらは矛盾しています。この競合により、 マネージャーはデータに対して自信を持っています。彼らは、データがいつになるかを知っています。 矛盾しています。少なくとも 1 つは不正確ですが、どれが不正確であるかは不明です そしてその理由、どちらのデータセットも意思決定に提供できる価値 削減されます。

適時性

このメトリクスは、データベース内のデータの古さ、またはその期間を測定します。 前にリフレッシュされました。世界は常に変化しており、データ この変化を測定するものは継続的に更新する必要があります。 それ以来の状況を測定するデータに基づく決定 変更すると最適ではなくなります。

独自性

このメトリクスは重複データを追跡します。収集されるデータの量と 複数のデータベースに保存される割合は高くなります。データが集まると、 複数のソースからの同じデータが重複している可能性があります。または、データは 単一のデータベースに 2 回入力されます。データが二重にカウントされる場合、 分析が歪む可能性があります。

有効

このメトリクスは、データが特定の形式に準拠しているかどうかを測定します。もし データポイントは予期された形式に準拠していないため、一致しない可能性があります あなたが考えていることを反映してください。たとえば、データ ポイントが 負の数であるにもかかわらず、データに負の数が含まれています 設定されているため、妥当性には疑問があります。

正確さ

このメトリクスは、データセット内の値がどの程度に近いかを測定します。 彼らの本当の価値観。シンプルなデータに基づいて意思決定を行う 間違った決断は間違った決断につながります。精度が低い場合は、 意思決定者は自分たちが分析しているデータに自信が持てない 現実を表します。

これらの指標を追跡すると、データの品質についての洞察が得られます。 そしてエラーが発生している場所。ただし、優れたデータ品質を得るには メトリクスを使用するには、高いデータ品質を維持するための文化と戦略が必要です 対策。データ品質を重視する文化がこの基盤を提供します 客観的。

Data Quality Culture

データは、あらゆるシステムのあらゆる側面にわたって収集され、流れ、消費されます。 組織。一般的な組織では全員が何らかの部分でデータに触れる 彼らの仕事のこと。データ品質に対する責任感を各部門に植え付ける データ品質戦略の中心となるのは個人です。この事実はあらゆることを意味します 従業員は、汚れたデータをクリーニングし、検証することにより、適切なデータ衛生を実践します。 データ、およびデータの更新。適切なトレーニング、リーダーシップ、 データ品質文化を確立するためのチームワーク。

トレーニング

誰もがデータを扱う同じレベルのスキルを持っているわけではありません。ない データが何を意味し、なぜそれが重要なのかを誰もが理解しています。教える 従業員が仕事に役立つデータをどのように扱うかが結果につながります その価値を理解してもらうためです。彼らがより多くのスキルを獲得し、学ぶにつれて、 データリテラシーが高まると、 データ品質の微妙な違い。

相互運用するデータ品質メトリクス、データキャプチャ、および 検証手法、データ クレンジング ツールとプロセスは、 これは、堅実なデータ品質戦略にも不可欠です。

データへのアクセスは、社内のデータ リテラシーの向上にも役立ちます。 これにより、データ品質に対する認識が高まります。 個人が技術的なデータエンジニアリングなしでデータにアクセスできるとき スキルを習得すれば、既存のデータ分析スキルを実践し、開発することができます。 新しいものは、データの操作の習熟度を向上させ、 データ品質への感謝。最新のブログをご覧ください。 データ リテラシーの向上について詳しく説明します。データに関するブログへのリンク 識字

コラボレーションとチームワーク

データ品質に関しては、作業するすべてのチームメンバーの責任 最も信頼できるデータを提供するには、 データ文化の基本的な要素。役割と 各チームメンバーがその方法を理解できるように、責任を定義する必要があります。 データ品質への貢献とその担当内容。これ この構造は、従業員が誰と協力して仕事を進めるべきかを理解するのにも役立ちます。 データ品質を管理および改善します。コラボレーションを強化すると、 データ品質の問題に対処し、将来を回避するプロセス 問題。

リーダーシップ

他の文化的取り組みと同様、リーダーシップは次のようなものから生まれる必要があります。 経営幹部。リーダーはデータの重要性を常に強調しなければなりません 品質とそれが成功の核となる方法。変化を推進する能力 上級管理職から始まります。中間管理職、データ管理者、および ドメイン マネージャーもデータ品質文化を推進します。これら 専門家はベストプラクティスについて同僚を教育するのに協力しなければなりません そしてデータ品質の重要性を強調します。

データガバナンスのフレームワークとポリシー

要件に適応する必要があり、常に進化するデータ エコシステムの中で 従来の秩序、プライバシー、セキュリティを維持しながら AI を活用 データガバナンスのアプローチは適応する必要がある

アジャイルなデータガバナンス

豊富なデータを使用すると、データ ガバナンスとポリシーの定義がはるかに簡単になります 指標とデータドリブンの文化。管理および データの管理は、ドメイン マネージャーの代わりにドメイン マネージャーにプッシュダウンできます。 IT部門の管理を統合します。この変化により、さらに多くのことが可能になります データへの安全かつ効果的なアクセス。ドメイン管理者にははるかに優れた機能があります グループが収集するデータと誰がアクセスすべきかを理解する それ。この知識により、より機敏で動的なガバナンス ポリシーが可能になります。 属性のアクセス制御や列レベルのアクセス権限が含まれます。

アジャイルなガバナンス構造により、変更が確実に機能するようになり、 新しいポリシーを迅速に反復できるフィードバック ループを有効にする必要があります。 品質の問題にフラグを立てて、不良データが重要な要素を汚染しないようにする 意思決定やモデル。迅速に情報を得るには、通信チャネルが開かれている必要があります データにアクセスしたり、品質の問題をデータ所有者に報告したりする権限。

アジャイル ガバナンスとデータ品質文化は相互に有効に作用します。手早く作るには ガバナンスの決定、チームの努力、責任の共有により迅速な推進が可能 変化。相互にサポートし知識を深め合う文化がなければ、 権限は依然として集中化されています。共生関係では、アジャイルなデータが チームワークへのアクセスを可能にするガバナンスが、データ品質文化を促進します。

標準化と一貫性

データの標準化を推進するポリシーとフレームワークにより、混乱が軽減され、 エラーの可能性。データ管理ポリシーは標準化を目指す必要がある 命名規則を遵守し、唯一の真実の情報源を目指します。

異なるデータセットを単一のデータセットに統合することで競合が軽減されます。 データ ソースとアナリストは、最も正確で正確なデータ ソースを使用して作業していることを知っています。 タイムリーなデータセット。マスターデータ管理戦略はデータ管理をサポートします 標準化されたデータを確立し、管理を一元化するためのセット 監視。

データ監視

確立された指標、強力なデータ品質文化、ガバナンスを備えた ガバナンス戦略の最後のステップはデータの監視です。 モニタリングにより、ポリシーが遵守され、データが確実に維持されるようにする 信頼できる。プロセスには、データ プロファイリング、データの可観測性、およびデータが含まれます。 系統。

データプロファイリングは、各データのコンテンツ構造とフォーマットを特定します。 データ品質の問題を特定するために設定されます。このプロファイリングには以下が含まれます 平均とパーセンタイルを計算し、最小値と最大値を収集します。いつ これらの特性は、私たちが期待する値と比較され、 データ品質の問題を特定するのに役立ちます。

To ensure systems are running effectively and data errors are not being created,

データ可観測性は、データ システムのリアルタイム パフォーマンスを監視します。

データリネージは、データが変換され移動する際のデータの履歴をマッピングします。 データパイプラインを通じて。このデータを監視すると、アナリストが根本原因を見つけるのに役立ちます データエラーの原因を特定し、それに基づいてデータセットの信頼性を評価します。 彼らの起源。最近のブログでは、データ系統についてさらに詳しく説明しています。もっと知る

Avrio プラットフォームは、さまざまな方法でデータ品質戦略を実現します。

このプラットフォームは、さまざまなレベルの専門家が使用できるように設計されています。 データサイエンティストからアナリスト、ドメインマネージャーまでの専門知識を備えています。これにより、 Avrio はデータ実務者間のコラボレーションをサポートする理想的なプラットフォームです アジャイルガバナンスのフレームワーク開発における管理者。

また、このプラットフォームは、立場に関係なく、より多くの人々に、より多くのアクセスを提供します。 技術的な専門知識。これは、データ文化とリテラシーの向上に役立ちます。 専門家がより多くのデータにアクセスできるようになると、より多くのデータが必要になります その品質に対する責任。

Avrio は、堅牢なデータ品質モジュールをサポートしています。このモジュールは 15 以上の機能を実行します 6 つの広範なカテゴリにわたるデータ品質テスト。データカタログのトラック データ リネージを使用して、データ ソースに関する詳細情報を提供します。

最後に、Avrio マーケットプレイスはデータ製品をデータに利用できるようにします 消費者。ユーザーがデータに警告できるフィードバック メカニズムが含まれています。 データ品質の問題について製品プロデューサー、スチュワード、エンジニアに伝えます。 データの信頼性は、データ内でユーザーが評価することもできます 製品。この機能は、最高のデータを含むデータ製品を公開するのに役立ちます 高品質をより多くのユーザーに。

AI 戦略を成功させるには優れたデータが必要であり、データの品質は重要な要素の 1 つです。 予見可能な将来において最も重要かつ困難な問題。乗車する できるだけ早くデータ品質を適切に軌道に乗せることが有益です 配当金。