Membina strategi kualiti data yang boleh dipercayai pada zaman AI

Pembuatan keputusan perniagaan yang berkesan adalah teras kepada mana-mana perniagaan yang berjaya. Keputusan yang baik adalah berdasarkan fakta dan data. Apabila keyakinan terhadap kualiti data yang menyokong keputusan penting goyah, momentum ke hadapan dan pertumbuhan boleh rosak. Memastikan pembuat keputusan mempercayai setiap titik data memerlukan strategi yang pasti. Hanya melaksanakan alat dan teknologi terkini tidak akan memberikan hasil yang optimum. Kualiti data perlu menjadi sebahagian daripada budaya organisasi anda.

Kepentingan kualiti data

Walaupun kualiti data adalah sangat penting, mengurusnya adalah satu cabaran yang besar. Pada zaman AI, kualiti data hanya akan bertambah penting kerana AI boleh menguatkan kesan data berkualiti rendah. Data buruk yang memberi makan kepada model AI membawa kepada pengalaman pelanggan yang buruk dan potensi malapetaka yang boleh merosakkan reputasi. Kesilapan berprofil tinggi oleh model AI boleh meletakkan jenama di muka depan New York Times, menyebabkan kerosakan yang tidak dapat dinafikan kepada daya saing organisasi

Dalam kajian baru-baru ini oleh Vanson Bourn, 68% responden menyatakan bahawa mereka bergelut untuk membersihkan data supaya ia berada dalam format yang boleh digunakan untuk program AI. Kajian itu juga menunjukkan bahawa model AI yang berprestasi rendah yang dibina pada data berkualiti rendah mengakibatkan purata kehilangan hasil sebanyak $460 juta.

Lebih banyak organisasi bergantung kepada data dan AInya, lebih penting strategi kualiti data yang kukuh.

Strategi Kualiti Data - Apa yang Anda Perlukan?

Untuk strategi kualiti data yang berjaya, anda memerlukan empat komponen berbeza: metrik, budaya, tadbir urus dan alatan.

Untuk memahami kualiti data anda, anda mesti boleh mengukurnya. Menjejaki metrik yang betul akan membantu anda menentukan tempat untuk menambah baik dan jika strategi anda berjaya. Metrik juga membantu anda menetapkan matlamat dan menentukan toleransi.

Strategi yang ditakrifkan dengan sempurna tidak berguna jika anda tidak mendapat sokongan daripada orang yang mesti melaksanakannya. Kakitangan di seluruh organisasi perlu mengamalkan budaya kualiti data yang mesti terhasil daripada pengurusan atasan.

Dasar tadbir urus data adalah tempat getah memenuhi jalan. Metrik dan budaya data secara langsung memberi kesan kepada tadbir urus data dan memastikan dasar yang betul disediakan untuk menyokong data berkualiti tinggi.

Mempunyai alat dan platform terbaik untuk menjejak dan mengurus kualiti data juga merupakan komponen utama strategi kualiti data anda.

Mengukur kualiti data

Untuk memastikan kualiti data, anda perlu mengukurnya. Kualiti data digredkan oleh enam metrik: kesempurnaan, ketekalan, ketepatan masa, keunikan, kesahihan dan ketepatan,

kesempurnaan

Metrik ini mengukur bilangan rekod yang tidak lengkap. Apabila rekod tidak lengkap, ia boleh menyebabkan set data herot yang boleh membuang analisis anda. Set data dengan banyak rekod tidak lengkap tidak boleh memberikan nilai yang sama seperti set data dengan kebanyakan data hadir. Set data dengan banyak nilai yang hilang menyebabkan penganalisis meletakkan terlalu banyak berat pada data yang tersedia, memesongkan dan memesongkan keputusan.

Konsisten

Metrik ini mengukur keseragaman dan ketepatan data merentas sistem yang berbeza. Apabila dua sistem berasingan mempunyai dua nilai berbeza untuk titik data yang sama, ia tidak konsisten. Konflik ini mengurangkan keyakinan pengurus terhadap data. Mereka tahu bahawa apabila konflik data, sekurang-kurangnya satu adalah tidak tepat, tetapi tanpa mengetahui yang mana satu dan mengapa, nilai yang boleh disediakan oleh set data untuk membuat keputusan dikurangkan.

Ketepatan masa

Metrik ini mengukur umur data dalam pangkalan data atau berapa lama dahulu data itu dimuat semula. Dunia sentiasa berubah, dan data yang mengukur perubahan ini perlu dikemas kini secara berterusan. Keputusan berdasarkan data yang mengukur keadaan yang telah berubah sejak itu tidak akan menjadi optimum.

Keunikan

Metrik ini menjejaki data pendua. Jumlah data yang dikumpul dan disimpan dalam pelbagai pangkalan data adalah tinggi. Apabila data disatukan, data yang sama daripada pelbagai sumber mungkin menjadi pendua. Atau data boleh dimasukkan dua kali ke dalam satu pangkalan data. Jika data dikira dua kali, ia boleh memesongkan analisis.

Kesahan

Metrik ini mengukur sama ada data mematuhi format tertentu. Jika titik data tidak mematuhi format yang dijangkakan, ia mungkin tidak menggambarkan perkara yang anda fikir ia lakukan. Sebagai contoh, jika titik data tidak boleh menjadi nombor negatif, namun anda mempunyai nombor negatif dalam set data anda, kesahihannya boleh dipersoalkan.

Ketepatan

Metrik ini mengukur sejauh mana nilai dalam set data anda dengan nilai sebenar mereka. Membuat keputusan berdasarkan data yang salah akan membawa kepada keputusan yang buruk. Apabila ketepatan adalah rendah, pembuat keputusan tidak boleh yakin bahawa data yang mereka analisa mewakili realiti.

Penjejakan metrik ini akan memberikan cerapan tentang kualiti data anda dan tempat ralat berlaku. Walau bagaimanapun, untuk mempunyai metrik kualiti data yang unggul, anda memerlukan budaya dan strategi untuk mengekalkan ukuran kualiti data yang tinggi. Budaya fokus kualiti data menyediakan asas untuk objektif ini.

Budaya Kualiti Data

Data dikumpul, mengalir dan digunakan merentas semua aspek mana-mana organisasi. Semua orang dalam organisasi biasa menyentuh data dalam beberapa bahagian tugas mereka. Menanamkan rasa tanggungjawab terhadap kualiti data dalam setiap individu adalah penting kepada strategi kualiti data anda. Fakta ini bermakna setiap pekerja mengamalkan kebersihan data yang baik dengan membersihkan data kotor, mengesahkan data dan mengemas kini data. Anda memerlukan latihan, kepimpinan dan kerja berpasukan yang mencukupi untuk memasang budaya kualiti data.

Latihan

Tidak semua orang mempunyai tahap kemahiran yang sama bekerja dengan data. Tidak semua orang memahami maksud data dan mengapa ia penting. Mengajar pekerja cara bekerja dengan data untuk membantu mereka dalam pekerjaan mereka akan mendorong mereka menghargai nilainya. Apabila mereka memperoleh lebih banyak kemahiran dan belajar untuk menjadi lebih celik data, mereka akan lebih menghargai nuansa kualiti data.

Latihan mengenai metrik kualiti data antara operasi, teknik penangkapan dan pengesahan data, serta alat dan proses pembersihan data juga penting untuk strategi kualiti data yang kukuh.

Akses kepada data juga membantu mendorong celik data yang lebih besar dalam organisasi anda, yang mendorong penghargaan yang lebih tinggi untuk kualiti data. Apabila individu boleh mengakses data tanpa kemahiran kejuruteraan data teknikal, mereka boleh mempraktikkan kemahiran analisis data sedia ada dan membangunkan kemahiran baharu untuk meningkatkan kecekapan mereka dalam bekerja dengan data dan penghargaan mereka terhadap kualiti data. Lihat blog terbaharu kami untuk mengetahui lebih lanjut tentang memacu celik data yang lebih baik. pautan ke blog tentang literasi data

Kerjasama dan Kerja Berpasukan

Dengan kualiti data, tanggungjawab setiap ahli pasukan yang bekerjasama untuk menyampaikan data yang paling boleh dipercayai harus menjadi komponen asas budaya data anda. Peranan dan tanggungjawab mesti ditakrifkan supaya setiap ahli pasukan memahami cara menyumbang kepada kualiti data dan perkara yang mereka bertanggungjawab. Struktur ini juga membantu pekerja memahami dengan siapa untuk bekerjasama untuk mengurus dan meningkatkan kualiti data. Kerjasama yang lebih baik meningkatkan proses menangani isu kualiti data dan mengelakkan masalah masa depan.

Kepimpinan

Seperti mana-mana inisiatif budaya, kepimpinan perlu datang dari C-suite. Pemimpin mesti sentiasa menekankan kepentingan kualiti data dan bagaimana ia teras kepada kejayaan. Keupayaan untuk memacu perubahan bermula dengan pengurusan kanan. Pengurusan pertengahan, pengurus data dan pengurus domain juga memacu budaya kualiti data. Para profesional ini mesti membantu mendidik rakan sekerja mereka tentang amalan terbaik dan menekankan kepentingan kualiti data.

Rangka Kerja & Dasar Tadbir Urus Data

Dalam ekosistem data yang sentiasa berkembang yang mesti menyesuaikan diri dengan keperluan AI sambil mengekalkan ketertiban, privasi dan keselamatan, pendekatan tradisional terhadap tadbir urus data mesti disesuaikan

Tadbir Urus Data Tangkas

Menentukan tadbir urus dan dasar data menjadi lebih mudah dengan metrik data yang kaya dan budaya terdorong data. Tanggungjawab untuk mengurus dan mengurus data boleh diserahkan kepada pengurus domain dan bukannya menyatukan kawalan dalam jabatan IT. Peralihan ini membolehkan capaian yang lebih selamat dan berkesan kepada data. Pengurus domain mempunyai pemahaman yang lebih baik tentang data yang dikumpulkan kumpulan mereka dan siapa yang sepatutnya mempunyai akses kepadanya. Pengetahuan ini membolehkan dasar tadbir urus yang lebih tangkas dan dinamik, termasuk kawalan akses atribut atau pihak berkuasa capaian peringkat lajur.

Dengan struktur tadbir urus yang tangkas, memastikan perubahan berfungsi, gelung maklum balas perlu didayakan yang boleh mengulangi dasar baharu dan membenderakan isu kualiti dengan cepat untuk memastikan data yang tidak baik tidak menjejaskan pembuatan keputusan atau model yang kritikal. Saluran komunikasi mesti terbuka untuk mendapatkan kuasa pantas untuk mengakses data atau melaporkan isu kualiti kepada pemilik data.

Tadbir urus tangkas dan budaya kualiti data membolehkan satu sama lain. Untuk membuat keputusan tadbir urus yang cepat, usaha pasukan dan tanggungjawab bersama mendorong perubahan pantas. Tanpa budaya yang saling menyokong dan berpengetahuan, autoriti kekal terpusat. Dalam hubungan simbiotik, tadbir urus data tangkas yang membolehkan akses kepada kerja berpasukan menyemarakkan budaya kualiti data.

Penyeragaman & ketekalan

Dasar dan rangka kerja yang mendorong penyeragaman data mengurangkan kekeliruan dan potensi ralat. Dasar pengurusan data harus bertujuan untuk menyeragamkan konvensyen penamaan dan bercita-cita kepada satu sumber kebenaran.

Konflik dikurangkan dengan menyatukan set data yang berbeza ke dalam satu sumber data dan penganalisis tahu bahawa ia sedang bekerja dengan set data yang paling tepat dan tepat pada masanya. Strategi pengurusan data induk menyokong pengurusan set data untuk mewujudkan data piawai dan menyatukan pengurusan dan pemantauan.

Pemantauan data

Dengan metrik yang ditetapkan, budaya kualiti data yang kukuh dan dasar tadbir urus, langkah terakhir strategi tadbir urus anda ialah pemantauan data. Pemantauan memastikan bahawa dasar dipatuhi dan data kekal boleh dipercayai. Proses termasuk pemprofilan data, pemerhatian data dan keturunan data.

Pemprofilan data mengenal pasti struktur kandungan dan pemformatan setiap set data untuk mengenal pasti isu kualiti data. Pemprofilan ini termasuk pengiraan min dan persentil dan mengumpul minimum dan maksimum. Apabila ciri ini dibandingkan dengan nilai dan format yang kami jangkakan, ciri ini boleh membantu mengenal pasti isu kualiti data.

Untuk memastikan sistem berjalan dengan berkesan dan ralat data tidak dibuat,

kebolehmerhatian data memantau prestasi masa nyata sistem data

Garis keturunan data memetakan sejarah data semasa ia diubah dan bergerak melalui saluran paip data. Memantau data ini membantu penganalisis mencari punca ralat data dan mengukur kebolehpercayaan set data berdasarkan asalnya. Kami pergi lebih dalam ke garis keturunan data dalam blog terbaru kami - Ketahui Lebih Lanjut

Platform Avrio membolehkan strategi kualiti data anda dalam pelbagai cara.

Platform ini direka bentuk untuk digunakan oleh profesional dengan pelbagai peringkat kepakaran, daripada saintis data kepada penganalisis dan pengurus domain. Ini menjadikan Avrio sebagai platform yang ideal untuk menyokong kerjasama antara pengamal data dan pengurusan dalam membangunkan rangka kerja untuk tadbir urus tangkas.

Selain itu, platform ini menyediakan lebih banyak akses kepada lebih ramai orang, tanpa mengira kepakaran teknikal mereka. Ini membantu memacu budaya dan celik data yang lebih besar. Apabila profesional mempunyai lebih banyak akses kepada data, mereka juga mengambil tanggungjawab yang lebih untuk kualitinya.

Avrio menyokong modul kualiti data yang teguh. Modul ini melaksanakan lebih 15 ujian kualiti data merentas enam kategori luas. Katalog data menjejaki keturunan data untuk memberikan lebih banyak maklumat tentang sumber data.

Akhir sekali, pasaran Avrio menjadikan produk data tersedia kepada pengguna data. Ia termasuk mekanisme maklum balas yang membolehkan pengguna memberi amaran kepada pengeluar produk data, steward dan jurutera tentang isu dengan kualiti data. Kebolehpercayaan data juga boleh dinilai oleh pengguna dalam produk data. Ciri ini membantu mendedahkan produk data dengan kualiti data tertinggi kepada lebih ramai pengguna.

Strategi AI yang berjaya bergantung pada data yang baik, menjadikan kualiti data sebagai salah satu isu yang paling kritikal dan mencabar pada masa hadapan. Mendapatkan trajektori yang betul untuk kualiti data secepat mungkin akan membayar dividen.