Datele calitative, ce sunt acestea și de ce contează. Datele se schimbă constant chiar și pe website-ul nostru de optimizare SEO. De la adrese și nume de afaceri la numere de telefon, de contact și adrese de e-mail.

Datele utile acum câteva săptămâni sau luni devin rapid depășite și datele noi trebuiesc încorporate în luarea deciziilor.

Scopul pentru analiza datelor este de a elimina prejudecățile și de a utiliza datele istorice pentru a crea recomandări și previziuni acționabile pentru viitor. Dar acest lucru funcționează numai dacă datele sunt de înaltă calitate.

Această menținere continuă a schimbării datelor este ceea ce numim managementul ”calității datelor”. O definiție a calității datelor este: ”planificarea, implementarea și controlul activităților care aplică tehnici de gestionare a calității datelor.

Astfel, se asigură că sunt potrivite pentru consum și pentru a răspunde nevoilor consumatorilor de date”.

Cu alte cuvinte, asigurarea faptului că datele pot îndeplini scopul propus în cadrul unei organizații. Acestea pot fi folosite atât pentru promovarea SEO, cât și pentru marketingul online.

Cu sute de GB de date generate zilnic, calitatea datelor este o prioritate maximă. Doar pentru a rămâne competitiv într-un peisaj din ce în ce mai digital.

De ce contează datele calitative?

Calitatea slabă a datelor poate costa o organizație 9,7 milioane USD anual. Începând cu 2016, a costat Statele Unite 13 trilioane de dolari pe an.

Problemele legate de calitatea datelor duc la o scădere cu 20% a productivității lucrătorilor. Se explică în acest mod de ce 40% din inițiativele de afaceri nu ating obiectivele stabilite.

Datele incorecte pot dăuna unei reputații. Resursele pot fi direcționate greșit.

Deasemenea, încetinesc recuperarea informațiilor, pot conduce la informații false și oportunități ratate.

Adrese de corespondență incorecte

Ce se întâmplă dacă o organizație are numele sau adresa de corespondență incorecte ale unui potențial client? Materialele de marketing ar putea merge la destinatarul greșit.

Dar dacă datele de vânzări sunt atribuite unui SKU sau a unei mărci greșite? Atunci compania ar putea investi într-o linie de produse cu o cerere mai mică decât cea dorită de clienți.

Istoric, erorile cu raportarea datelor au dus chiar la catastrofe globale. Scandalul Enron din 2001, a rezultat în urma dezvăluirii de miliarde de dolari de pasive.

Falimentul firmei de energie, ar fi putut fi prevenit printr-o auditare etică mai bună. Auditul ar fi detectat natura fictivă a datelor prezentate.

Datele calitative contează întotdeauna. Există anumite contexte de afaceri care necesită o atenție deosebită acordată calității datelor. Când se angajează într-o fuziune și achiziție, companiile trebuie să unifice surse de date disparate.

Cum ar fi standardele, procesele, strategiile, tehnologiile și culturile comune de date. Calitatea datelor este importantă și pentru orice funcție de planificare a resurselor întreprinderii. Inclusiv de gestionare a relațiilor cu clienții.

Datele calitative pot aduce informații valoroase și pentru strategiile de optimizare SEO.

Cum puteți păstra datele calitative?

Una dintre responsabilitățile principale ale analistilor de date este garantarea calității datelor. Problemele de date pot fi cauzate de greșeli de introducere a datelor ale angajaților sau ale clienților.

De asemenea, pot exista modificări de sistem, erori de software sau integrarea/migrarea eronată a datelor.

Procedura de examinare a datelor pentru acuratețe și completitate se numește profilarea datelor. Asigurarea calității datelor implică eliminarea valorilor externe și a neregulilor. În acest fel datele trebuie să fie reprezentative pentru imaginea de ansamblu.

Primul pas în profilarea datelor este să vă asigurați că nu lipsesc câmpurile de date. Urmăriți și dacă informațiile au fost introduse corect.

Probleme în analiza de date calitative

Cele mai frecvente probleme care afectează calitatea datelor sunt formatarea inconsistentă a datelor și numerelor. Pot fi și seturi de caractere și simboluri neobișnuite, intrări duplicate și diferite limbi și unități de măsură.

O dată poate fi redactată sau reprezentată numeric în câteva formate diferite.

De exemplu, avem dd/mm/aa, mm/dd/aaaa sau ”zi, lună, an”. Acesta ar împiedica un sistem informatic să adune și să sintetizeze corect date legate de timp.

Multe organizații folosesc unicode (standarde de cod universal) pentru prelucrarea datelor. Uneori caracterele străine vin într-un format care nu poate fi citit. Ele trebuie convertite în timpul procesului de curățare a datelor.

După importarea datelor și identificarea unei probleme, analiștii de date pot accepta eroarea dacă nu perturbă interpretarea. Sau pot elimina eroarea, remedia eroarea sau adaugă o valoare implicită, cum ar fi ”N/A” sau ”necunoscut” în loc.

Volume mari de date

Când profilează volume mari de date, analiștii de date vor trebui să construiască ierarhii de date. Inclusiv, reguli și definiții de termen pentru a înțelege interrelațiile dintre tipurile de date.

Regulile pot fi simple. Cum ar fi: ”Numele complet al clientului trebuie să fie scris cu majuscule și să constea doar din litere”. Profilul de date verifică ce procent de intrări respectă regulile și că acest procent este peste pragul cerut de organizație.

Un alt control important este asigurarea integrității referențiale, că toate relațiile din tabel sunt de acord. Techopedia ne oferă un exemplu bun:

Când o tabelă CUSTOMER_MASTER conține date precum numele, numărul de securitate socială, adresa și data de naștere. Un tabel ACCOUNTS_MASTER conține informații despre contul bancar precum tipul contului, data creării contului, titularul contului și limitele de retragere.

Un câmp Customer_ID servește ca cheie principală, legând cele două tabele. Integritatea referențială înseamnă că o modificare a Customer_ID în tabelul CUSTOMER_MATER trebuie reflectată în tabelul ACCOUNTS_MASTER.

Ce factori determină datele calitative?

Un studiu Gartner listează mai mulți factori cheie pentru a examina calitatea datelor:

  • Existenţă
    Există date cu care să lucrezi?
    Exemplu: Organizația a colectat de fapt date privind performanța vânzărilor din China?
  • Consecvență
    Dacă un punct de date apare în mai multe locații, are același sens?
    Exemplu: Seturile de date conțin venituri pe magazin pentru o săptămână dată. Este asociat același număr cu un anumit magazin în toate seturile de date?
  • Precizie
    Datele reprezintă fapte și proprietăți reale?
    Exemplu: Vânzările raportate sunt reprezentative pentru ceea ce s-a întâmplat de fapt în magazin?
  • Integritate
    Datele prezintă relații veritabile?
    Exemplu: într-un raport al clienților și al adreselor de facturare, fiecare client este legat de adresa de facturare potrivită?
  • Valabilitate
    Intrările de date au sens?
    Exemplu: Datele dintr-o coloană ”locație” sunt legate de ”preț”. Valorile aferente sunt în concordanță cu valorile admisibile din setul de date și atunci când sunt comparate cu valorile de referință externe?

Uneori, problemele de date pot fi rezolvate destul de ușor. Introducerea unui meniu derulant într-un sondaj, în loc să se bazeze pe răspunsuri în formă liberă, poate îmbunătăți consistența datelor.

În mod similar, crearea de câmpuri obligatoriu reduce aparițiile de date incomplete. Prin captarea de imagini sau locația GPS și timbrul de timp se poate crește precizia datelor.

Organizațiile cu bune practici de calitate a datelor vor avea un proces pentru automatizarea colectării și introducerii datelor.

Profiluri de utilizator care definesc cine ar trebui să poată accesa diferite tipuri de date. Inclusiv un tablou de bord pentru monitorizarea schimbărilor calității datelor în timp .

Instrumente necesare pentru gestionarea datelor calitative?

Odată cu avansările tehnologice, există multe instrumente pe care organizațiile le pot utiliza pentru a îmbunătăți datele calitative. Variază în funcție de nevoile și preferințele lor.

Aceste instrumente îndeplinesc adesea trei funcții principale: curățarea datelor, auditul datelor și migrarea datelor. Auditul de date are funcții mai avansate decât curățarea datelor și verificarea fraudelor și a altor vulnerabilități de conformitate.

Migrarea datelor presupune mutarea diferitelor seturi de date. Se vor muta într-un depozit de date sau set de date centralizat pentru stocare și analiza calității datelor.

Unele servicii software populare includ:

Informatica – Informatica este una dintre cele mai populare opțiuni de software de gestionare a datelor. Este livrat cu un set de reguli de date preconstruite.

Are un constructor de reguli pentru personalizare și capacități de inteligență artificială (AI) pentru diagnosticarea problemelor.

Talend – Talend are o soluție de gestionare a metadatelor și un instrument popular pentru funcția ETL (extragere, transformare și încărcare). Pachetul de bază este gratuit și open source și oferă o reprezentare grafică a performanței pe probleme de conformitate.

SAS – Instrumentul de gestionare a datelor SAS gestionează volumele mari de date. Tehnologia de calitate a datelor este integrată în aceeași arhitectură și se poate conecta la alte instrumente SAS.  Astfel, se pot vizualiza datele și analiza afacerile.

Programe și date calitative

Oracle – Serviciul oferă o colecție de programe de datele calitative. Printre ele, Oracle Big Data Cloud, Oracle Big Data Cloud Service. Nu trebuie uitate nici Oracle Big Data SQL Cloud Service și Oracle NoSQL Database.

SAP – SAP HANA este o platformă și o bază de date în memorie care preia și stochează date pentru aplicații.

IBM – IBM are câteva produse diferite, cum ar fi InfoSphere Information Server pentru calitatea datelor. Este eficient pentru a monitoriza și curăța datele. De asemenea, analizează informațiile pentru consecvență. Poate crea o viziune holistică a entităților și relațiilor.

Pentru a reuși un rol de date calitative, va trebui să învățați software-ul companiei la alegere. De asemenea sunt necesare abilități tehnice de bază pentru poziția analistului de date. Această abilități pot include informații de Excel, SQL/CQL, Python și R.

Viitorul pentru date calitative?

Analiza datelor se schimbă și standardele de calitate ale datelor trebuie să se adapteze. Guvernele reglementează din ce în ce mai mult datele pentru a asigura etica și confidențialitatea prin legislație.

Un exemplu este Regulamentul general privind protecția datelor din Uniunea Europeană. Mizele pentru o calitate slabă a datelor sunt mai mari.

Cu atât mai mult odată cu introducerea procesării limbajelor naturale, a învățării automate și a inteligenței artificiale.

Când folosiți imagini cu raze X din trecut pentru a antrena mașini pentru a detecta boli, este vital ca mașinile să ”învețe” pe înregistrări curate de date.

În caz contrar ar putea avea consecințe care să pună viața în pericol. 60% dintre companii consideră datele calitative un element de descurajare pentru adoptarea AI. În acest context investițiile în calitatea datelor pot favoriza un mediu mai favorabil pentru AI.

Inteligența artificială

Progresele înregistrate în inteligența artificială pot îmbunătăți, de asemenea, datele calitative. Prin automatizarea captării datelor, identificarea anomaliilor și eliminarea mai rapidă a duplicatelor. Acest lucru va economisi timp uman. Va permite procesarea mai eficientă a seturilor de date uriașe.

Poți urma carieră ca analist de date, om de știință de date, analist de afaceri sau inginer de date. Esențial este să înțelegem ce constituie datele calitative. Rezultatele afacerilor pot fi la fel de utile ca și baza lor de date.

Comentariile sunt închise.