Unsachgemäßes Datenmanagement kann viel Geld kosten. Von Verwaltungsstrafen bis hin zu außerordentlichen Ausgaben, um genaue Informationen zu erhalten, um kritische Geschäftsentscheidungen zu treffen, Ja Es kann sogar notwendig sein, Kosten zu verursachen, um ein schlechtes Bild aufgrund eines Datenfehlers zu bereinigen..
Die meisten Organisationen neigen dazu, mit Datenqualität auf sehr taktische Weise. Entweder löst die IT-Abteilung jedes Problem oder die verschiedenen Geschäftsbereiche müssen Geschäftsprozesse erstellen, um es zu lösen.
Wenn die IT aufpassen muss, das Problem ist in der Warteschlange und, häufig, niedrige Priorität wird zugewiesen. Deswegen, Geschäftsbereiche, die täglich mit dem Problem konfrontiert sind, sie müssen eingreifen.
Später, Warum werden Datenqualitätsprobleme nicht auf Organisationsebene behandelt??
In diesem Artikel, Wir beschreiben sechs einfache, aber sehr effektive Schritte, um fehlerhafte Daten zu verhindern und zu korrigieren..
So beheben Sie fehlerhafte Daten
1. Verstehe das Problem
Die Organisation muss einen Konsens darüber erzielen, wo sich die schlechten Daten befinden und welche Auswirkungen sie auf das Geschäft haben.
Der beste Weg, dies zu tun, ist das Profiling von Daten.. Datenprofilerstellung ist eine Lernaktivität, konzentriert sich darauf, herauszufinden, was es hat und wie schlimm es ist. Während dieses Profiling-Prozesses können verschiedene Arten von Disparitäten entdeckt werden.
Daten können unvollständig sein. Zum Beispiel, Kundendatensätze in einem Customer-Relationship-Management-System (CRM) Ihnen fehlen möglicherweise Postleitzahlen oder E-Mail-Adressen, oder Teilenummern erscheinen möglicherweise nicht in Einträgen in einer Materialwirtschaftsdatenbank. . Ö, eine HR-App. darf keine Mitarbeiterdatensätze haben. In diesem zweiten Fall, Sie müssen die vollständige Definition des Mitarbeiters bestimmen, um Ihre Bewertung durchzuführen (nämlich, wenn beispielsweise Auftragnehmer einbezogen werden sollen und / oder Subunternehmer)
Sie können auch Ungenauigkeiten oder Inkonsistenzen in den Daten entdecken.. Sind die in den Datenbankfeldern enthaltenen Werte korrekt?? Einige häufige Probleme können Postleitzahleneinträge sein, die Buchstaben oder Kunden-E-Mail-Adressen ohne das Symbol enthalten „@“.
Schließlich, Doppelarbeit und Entlassungen sind wahrscheinlich. Zum Beispiel, Produkte können mehr als einmal in eine Bestandsdatenbank aufgenommen worden sein, oder es können mehrere Datensätze für einen einzelnen Kunden in einem CRM-System vorhanden sein.
2. Erstellen Sie die Abbildung"Abbildung" ist ein Begriff, der in verschiedenen Zusammenhängen verwendet wird, Von der Kunst zur Anatomie. Im künstlerischen Bereich, bezieht sich auf die Darstellung menschlicher oder tierischer Formen in Skulpturen und Gemälden. In der Anatomie, bezeichnet die Form und Struktur des Körpers. Was ist mehr, in der Mathematik, "Abbildung" Es hängt mit geometrischen Formen zusammen. Seine Vielseitigkeit macht es zu einem grundlegenden Konzept in mehreren Disziplinen.... des für die Verarbeitung Verantwortlichen
Der Datenschutzbeauftragte kann die wichtigste Person in Ihrer Datenqualitätsinitiative sein.. Er wird dafür verantwortlich sein, die Regeln für die Generation zu erstellen, Management, Datenpflege und -verteilung, sowie das Umreißen der Prozesse, die dazu beitragen, die Qualität in der gesamten Organisation sicherzustellen.
Auch die für die Behandlung verantwortliche Person Stellen Sie die Einhaltung dieser Richtlinien sicher, kontinuierliche Überwachung und Messung der Integrität von Informationen und Anpassung von Qualitätspraktiken, wenn sich die Anforderungen ändern., Datenquellen und andere Faktoren.
3. Akzeptieren Sie die Auswirkungen von schlechten Daten
Du musst dir einen besorgen umfassende Sicht auf die Auswirkungen von Bad Data. Durch das im ersten Schritt erstellte Datenprofil, du verstehst was los ist. In diesem Schritt, Finden Sie heraus, warum es falsch ist und wie es sich auf Ihr Geschäft auswirkt.
Der vielleicht beste Weg, diesen Schritt zu starten, besteht darin, ein Lebenszyklusdiagramm der Daten zu erstellen, die während des Profiling-Schritts beobachtet wurden.. Woher kommen die Daten? Welche nachgelagerten Anwendungen verwenden diese Daten?? Welche Auswirkungen hat es auf die folgenden Anwendungen, wenn die Daten nicht korrekt sind??
Identifizieren Sie während des Lebenszyklus Berührungspunkte, an denen Daten manipuliert werden können, und markieren Sie Orte, an denen Daten auftreten, So können Sie deutlich sehen, was passiert, wenn die Qualität beeinträchtigt wird.. Bei jedem Schritt, verbindet einen Wert mit guten und schlechten Daten. Wenn der Lebenszyklus abgeschlossen ist, füge einfach die Zahlen hinzu.
4. Entscheiden Sie, was mit den falschen Daten zu tun ist
Sobald beim Profiling Probleme entdeckt werden und Sie eine Vorstellung von der Größenordnung der Probleme haben, Was werden Sie tun, um sie zu korrigieren?? Alle Chancen müssen priorisiert werden, Herausforderungen und Risiken, und es sollte abgegrenzt werden, implementieren und wenden Sie eine Methodik an, um sie zu verwalten.
Der Plan muss diese Fragen beantworten:
- Welche Fehler werden akzeptiert (die innerhalb akzeptabler Grenzen) und welche werden abgelehnt (die schlimmsten Fehler)?
- Was passiert mit den abgelehnten Fehlern? Werden die Daten ausgeschlossen oder zur weiteren Überprüfung an jemanden gesendet??
- Wie werden die korrigierbaren Fehler korrigiert?? Werden sie manuell bearbeitet oder werden Standardwerte angewendet??
5. Starten Sie den Reinigungsprozess
Sobald die problematischen Daten identifiziert sind, wie sie korrigiert werden sollen, wird festgelegt und Verantwortliche zugewiesen, Was kommt als nächstes?
Zeit, die Prozesse zu implementieren, Verfahren und Pläne, um mit der Bereinigung der Daten zu beginnen.
Dies mag wie eine technische Übung erscheinen und sollte Ihre IT-Organisation beinhalten, die mit ihren eigenen Tools arbeitet.. Aber Wenn Sie die obigen Schritte befolgen, wird die Anwendung der Pläne zum Kinderspiel.
6. Implementieren und pflegen Sie allgemeine Prozesse zur Datenqualität des Umfangs.
Sie haben jetzt einen Prozess zur Lösung des anfänglichen Geschäftsproblems und dieser funktioniert effizienter. Funktioniert es am effektivsten? Gibt es andere datenbezogene Probleme, nach denen Ihre Geschäftseinheit suchen sollte, um sie zu korrigieren?? Wenn ja, hat das Volk, die Prozesse und die Technologie, um damit umzugehen.
Aber trotzdem, Bevor ich anfange darüber zu reden, Sie müssen sicherstellen, dass Sie die Fortschritte bei der Erreichung Ihrer Datenqualitätsziele messen und überwachen können.
Die Metriken wurden bereits entwickelt und es ist wichtig, sie ständig auf dem neuesten Stand zu halten.
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