Τα έργα του Analytics συχνά αποτυγχάνουν επειδή τα δεδομένα είναι σχεδόν σωστά. Υπάρχουν στήλες, οι πίνακες φορτώνονται και οι πίνακες εργαλείων αποδίδονται, αλλά οι τιμές είναι διπλές, μπαγιάτικες, ελλιπείς ή ασυνεπείς καθορισμένες.
Τι να ελέγξετε νωρίς
Ελέγξτε την ιδιοκτησία της πηγής, τις τιμές που λείπουν, τις διπλότυπες εγγραφές, τη συνέπεια ημερομηνιών, τις τιμές κατηγορίας, το χρόνο ανανέωσης και τους ορισμούς μετρήσεων. Επιβεβαιώστε επίσης εάν τα ευαίσθητα πεδία χρησιμοποιούνται σωστά.
Η υπηρεσία στρατηγικής δεδομένων και διακυβέρνησης βοηθά τις ομάδες να κάνουν αυτούς τους ελέγχους μέρος της λειτουργικής διαδικασίας αντί για μια εφάπαξ εκκαθάριση.
Η ποιότητα είναι συνήθεια
Ο στόχος δεν είναι τα τέλεια δεδομένα. Ο στόχος είναι ορατοί κανόνες ποιότητας, ώστε οι ομάδες να γνωρίζουν ποια δεδομένα μπορούν να υποστηρίξουν αναφορές, τεχνητή νοημοσύνη και επιχειρηματικές αποφάσεις.
Η λίστα ελέγχου πρέπει να ακολουθεί την επιχειρηματική απόφαση
Η ποιότητα των δεδομένων δεν είναι αφηρημένη. Ένας πίνακας ελέγχου πωλήσεων, ένα μοντέλο χρηματοδότησης και ένας βοηθός πελάτη AI έχουν διαφορετικά επίπεδα κινδύνου. Η λίστα ελέγχου πρέπει να επικεντρώνεται πρώτα στα πεδία και στους κανόνες που επηρεάζουν τις πραγματικές αποφάσεις.
Για πίνακες εργαλείων, αυτό συνήθως σημαίνει ημερομηνίες, αναγνωριστικά, τιμές κατηγορίας, τύπους μετρήσεων, μετρήσεις σειρών, χρονισμό ανανέωσης και συμφωνία πηγών. Για τις ροές εργασιών τεχνητής νοημοσύνης, περιλαμβάνει επίσης ευαίσθητα δεδομένα, ποιότητα εγγράφων, προέλευση πηγής και κανόνες ελέγχου από τον άνθρωπο.
Οι ποιοτικοί έλεγχοι πρέπει να είναι επαναλαμβανόμενοι
Η εφάπαξ εκκαθάριση βοηθάει προσωρινά, αλλά οι επαναλαμβανόμενοι έλεγχοι δημιουργούν εμπιστοσύνη. Οι ομάδες πρέπει να τεκμηριώνουν τον κανόνα, τον ιδιοκτήτη, το αναμενόμενο όριο και τι συμβαίνει όταν ο κανόνας αποτυγχάνει.
Ακόμη και απλοί έλεγχοι μπορούν να αποτρέψουν την ακριβή σύγχυση: διπλότυπα αναγνωριστικά πελατών, ημερομηνίες τιμολογίων που λείπουν, αναντιστοιχία νομισμάτων, κατεστραμμένες συνδέσεις ή μπαγιάτικα αποσπάσματα πηγών. Η αξία δεν είναι τεχνική καθαρότητα. Η αξία είναι λιγότερες κακές αποφάσεις.
FAQ
Ποιος είναι ο πρώτος έλεγχος ποιότητας δεδομένων που θα εκτελεστεί; Ξεκινήστε με πλήθος σειρών, διπλότυπα αναγνωριστικά, κρίσιμα πεδία που λείπουν, λογική ημερομηνίας και συμφωνία με μια αξιόπιστη πηγή.
Πώς επηρεάζει η ποιότητα των δεδομένων την τεχνητή νοημοσύνη; Οι ροές εργασίας AI μπορούν να επαναλάβουν ή να ενισχύσουν τα αδύναμα δεδομένα. Η ποιότητα της πηγής, ο χειρισμός σε ευαίσθητα πεδία και οι κανόνες αναθεώρησης είναι βασικοί πριν από την παραγωγή AI υποστηρίζει αποφάσεις.
Πρέπει η ποιότητα των δεδομένων να ανήκει στο IT ή στην επιχείρηση; Και τα δύο. Οι τεχνικές ομάδες μπορούν να αυτοματοποιήσουν τους ελέγχους, αλλά οι ιδιοκτήτες επιχειρήσεων πρέπει να καθορίσουν τι σημαίνουν πραγματικά οι τιμές, οι μετρήσεις και οι εξαιρέσεις.
