Bạn có biết những khó khăn thường gặp về chất lượng dữ liệu ảnh hưởng đến 91% doanh nghiệp? Dữ liệu không chính xác, địa chỉ liên hệ lỗi thời, hồ sơ không đầy đủ và trùng lặp là phổ biến nhất. Không thể xác định khách hàng mới, hiểu rõ hơn nhu cầu của khách hàng hiện tại hoặc tăng giá trị trọn đời của mỗi khách hàng hôm nay và trong tương lai nếu không có dữ liệu rõ ràng và chính xác.
Vì dữ liệu đã trở thành một thành phần quan trọng trong hoạt động của mọi công ty nên chất lượng dữ liệu được thu thập, lưu trữ và sử dụng trong quá trình hoạt động kinh doanh sẽ tác động đáng kể đến thành công hiện tại và tương lai của công ty.
Chất lượng dữ liệu là gì?
Chất lượng dữ liệu là một thành phần thiết yếu của quản trị dữ liệu, đảm bảo rằng dữ liệu của tổ chức bạn phù hợp với mục đích đã định. Nó đề cập đến toàn bộ tính hữu ích của tập dữ liệu cũng như tính dễ xử lý và phân tích cho các mục đích khác. Các khía cạnh của nó, chẳng hạn như tính đầy đủ, sự phù hợp, tính nhất quán, độ chính xác và tính toàn vẹn, đảm bảo rằng các dự án quản trị, phân tích và AI/ML dữ liệu của bạn mang lại kết quả đáng tin cậy nhất quán.
Để đánh giá nó, người ta phải coi dữ liệu là nền tảng của hệ thống phân cấp được xây dựng trên đó. Thông tin được đặt trong bối cảnh trên nền tảng dữ liệu và thông tin sẽ xuất hiện tiếp theo. Dữ liệu có chất lượng kém hơn sẽ tạo ra chất lượng thông tin kém hơn, điều này sẽ nâng cao thứ bậc, dẫn đến các phán đoán kinh doanh kém.
Theo một nghiên cứu, lý do phổ biến nhất dẫn đến chất lượng không chính xác là do lỗi của con người. Việc cải thiện dữ liệu chất lượng thấp tốn nhiều thời gian và đòi hỏi nhiều nỗ lực. Các yếu tố khác góp phần dẫn đến chất lượng kém bao gồm việc thiếu liên lạc giữa các phòng ban và kỹ thuật quản lý dữ liệu bị lỗi. Cần có sự lãnh đạo chủ động để giải quyết những vấn đề này.
Chất lượng kém có tác động đáng kể đến công ty của bạn ở mọi cấp độ:
- Chi phí xử lý cao hơn: Phải mất thời gian gấp mười lần để hoàn thành một đơn vị công việc khi dữ liệu sai hơn là chính xác.
- Phân tích không đáng tin cậy: Mức độ tin cậy thấp hơn trong báo cáo và phân tích khiến việc quản lý lợi nhuận trở thành một nhiệm vụ khó khăn.
- Rủi ro quản trị và tuân thủ kém: Việc tuân thủ không còn là tùy chọn nữa và sự tồn tại của doanh nghiệp sẽ trở nên khó khăn hơn nếu không có chúng.
- Mất giá trị thương hiệu: Khi doanh nghiệp thường xuyên mắc phải những sai lầm và phán xét, giá trị thương hiệu của họ sẽ giảm đi nhanh chóng.
Chất lượng dữ liệu được đo lường như thế nào?
Thật dễ dàng để nhận ra chất lượng dữ liệu và điều đó có thể thấy rõ. Rất khó để đánh giá chính xác vì chất lượng dữ liệu không rõ ràng. Để có được bối cảnh và kỹ thuật đo lường phù hợp cho chất lượng dữ liệu, bạn có thể sử dụng nhiều biến số.
Thông tin khách hàng phải đầy đủ, chính xác và có thể truy cập được trong chiến dịch tiếp thị. Dữ liệu khách hàng phải là duy nhất, chính xác và nhất quán trên tất cả các kênh tương tác cho chiến dịch tiếp thị. Thứ nguyên chất lượng dữ liệu liên quan đến các đặc điểm cụ thể cho trường hợp của bạn.
Thứ nguyên chất lượng dữ liệu
Các khía cạnh của chất lượng là các yếu tố đo lường mà mỗi người có thể đánh giá, giải thích và cải thiện. Điểm tổng hợp của nhiều khía cạnh thể hiện chất lượng dữ liệu trong tình huống cụ thể của bạn và cho biết liệu dữ liệu có phù hợp để sử dụng hay không.
Có sáu khía cạnh cơ bản của chất lượng dữ liệu. Đây là những tiêu chuẩn mà các nhà phân tích sử dụng để đánh giá tính khả thi và hữu ích của dữ liệu đối với những người sẽ sử dụng dữ liệu đó.
Sự chính xác
Các doanh nghiệp nên phản ánh các tình huống và sự kiện trong thế giới thực trong dữ liệu. Các nhà phân tích nên dựa vào các nguồn có thể kiểm chứng để xác nhận thước đo độ chính xác, điều này bị ảnh hưởng bởi mức độ khớp của các giá trị với các nguồn thông tin chính xác đã được xác minh.
Tính đầy đủ
Tính đầy đủ của dữ liệu đánh giá liệu nó có thể cung cấp thành công tất cả các giá trị cần thiết hay không.
Tính nhất quán
Tính đồng nhất của dữ liệu khi nó di chuyển qua các ứng dụng và mạng và đến từ nhiều nguồn chính là tính nhất quán của dữ liệu. Tính nhất quán ngụ ý rằng các bộ dữ liệu giống hệt nhau phải có ở các vị trí riêng biệt và không xung đột. Hãy nhớ rằng dữ liệu nhất quán có thể không chính xác.
Tính kịp thời
Dữ liệu kịp thời là thông tin có sẵn khi cần thiết. Khía cạnh này cũng đòi hỏi phải cập nhật dữ liệu, đòi hỏi phải cập nhật theo thời gian thực để đảm bảo rằng dữ liệu luôn có thể truy cập được và cập nhật.
Tính duy nhất
Mỗi thực thể, sự kiện hoặc phần thông tin trong tập dữ liệu phải là duy nhất so với tất cả các thông tin khác. Không có bản ghi trùng lặp nào tồn tại trong tập dữ liệu. Các doanh nghiệp có thể sử dụng tính năng làm sạch và loại bỏ trùng lặp dữ liệu để hỗ trợ xếp hạng tính duy nhất ở mức thấp.
hiệu lực
Các doanh nghiệp nên thu thập dữ liệu theo các quy tắc và thông số kinh doanh đã được thiết lập của tổ chức. Tất cả các giá trị dữ liệu cũng phải nằm trong phạm vi chính xác và tất cả các giá trị tập dữ liệu phải tương ứng với các định dạng được chấp nhận.
Vấn đề về chất lượng dữ liệu
Chất lượng kém có nhiều nghĩa vụ và hậu quả tiềm ẩn, cả nhỏ lẫn nghiêm trọng. Các vấn đề về chất lượng dữ liệu gây lãng phí thời gian, giảm năng suất và tăng chi phí. Chúng cũng có thể gây tổn hại đến sự hài lòng của người tiêu dùng, gây tổn hại đến danh tiếng của công ty, buộc phải nộp phạt tốn kém nếu không tuân thủ quy định hoặc thậm chí khiến khách hàng hoặc công chúng gặp nguy hiểm.
Làm thế nào để cải thiện chất lượng dữ liệu?
Cải thiện chất lượng dữ liệu là tìm kiếm sự cân bằng phù hợp giữa những người có trình độ, quy trình phân tích và công nghệ chính xác cho công ty của bạn. Cùng với khả năng quản lý cấp cao chủ động, tất cả những điều này có thể nâng cao đáng kể chất lượng dữ liệu.
Hãy bắt đầu cơ bản và làm theo chương trình bốn bước:
Phát hiện
Để có thể lập kế hoạch cho hành trình chất lượng dữ liệu của mình, trước tiên bạn phải xác định vị trí hiện tại của mình. Để làm như vậy, bạn cần xem xét trạng thái dữ liệu của mình ngay bây giờ: những gì bạn có, nơi lưu giữ, mức độ nhạy cảm, kết nối dữ liệu và bất kỳ mối lo ngại nào về chất lượng.
Xác định quy tắc
Các thước đo chất lượng dữ liệu bạn chọn và các quy tắc bạn sẽ thiết lập để đạt được điều đó sẽ được xác định bởi những gì bạn học được trong suốt giai đoạn khám phá. Ví dụ: bạn có thể cần xóa và loại bỏ dữ liệu trùng lặp, chuẩn hóa biểu mẫu hoặc xóa dữ liệu trước một ngày cụ thể. Đây là nỗ lực hợp tác giữa CNTT và doanh nghiệp.
Áp dụng quy tắc
Sau khi thiết lập các quy định, bạn sẽ kết nối chúng với đường dẫn dữ liệu của mình. Đừng để bị mắc kẹt trong silo; Các doanh nghiệp phải tích hợp các công cụ chất lượng dữ liệu của mình trên tất cả các nguồn và mục tiêu dữ liệu để khắc phục chất lượng dữ liệu trong toàn công ty.
Giám sát và quản lý
Chất lượng dữ liệu là một cam kết lâu dài. Để duy trì nó, bạn phải có khả năng theo dõi và báo cáo về tất cả các quy trình chất lượng dữ liệu cả nội bộ và trên đám mây bằng cách sử dụng trang tổng quan, thẻ điểm và hình ảnh hóa.
Sau đây là các nguyên tắc có thể giúp bạn ngăn chặn những lo ngại về chất lượng dữ liệu và việc làm sạch dữ liệu cuối cùng:
Bạn nên sử dụng một số công cụ để có kết quả tốt nhất.
Công cụ chất lượng dữ liệu là gì?
Các công cụ chất lượng dữ liệu sẽ làm sạch dữ liệu bằng cách sửa các lỗi định dạng, lỗi chính tả và phần dư thừa đồng thời tuân theo các quy trình. Những giải pháp chất lượng dữ liệu này có thể loại bỏ những bất thường làm tăng chi phí của công ty và gây khó chịu cho người tiêu dùng và đối tác kinh doanh khi được sử dụng hiệu quả. Họ cũng góp phần tăng trưởng doanh thu và năng suất của nhân viên.
Phần mềm thông minh doanh nghiệp giải quyết bốn khía cạnh quan trọng của quản lý dữ liệu: làm sạch dữ liệu, tích hợp dữ liệu, quản lý dữ liệu chính và quản lý siêu dữ liệu. Những công cụ này vượt xa khả năng phân tích cơ bản của con người bằng cách xác định lỗi và sự bất thường bằng thuật toán và bảng tra cứu.
Làm thế nào để chọn một công cụ chất lượng dữ liệu?
Hãy xem xét ba khía cạnh này khi chọn phần mềm quản lý chất lượng dữ liệu để đáp ứng các yêu cầu của công ty bạn:
- Bạn sẽ có thể xác định các vấn đề thông tin đang tồn tại.
- Nhận biết những giải pháp chất lượng dữ liệu nào có thể và không thể thực hiện được.
- Hiểu những ưu điểm và nhược điểm của các giải pháp làm sạch dữ liệu khác nhau.
3 công cụ chất lượng dữ liệu tốt nhất bạn có thể cần
Phần mềm quản lý chất lượng dữ liệu rất cần thiết cho những người quản lý dữ liệu muốn đánh giá và cải thiện khả năng sử dụng tổng thể của cơ sở dữ liệu của họ. Việc tìm kiếm giải pháp chất lượng dữ liệu phù hợp đòi hỏi phải xem xét nhiều tiêu chí khác nhau, bao gồm cách thức và nơi tổ chức lưu và sử dụng thông tin, cách dữ liệu di chuyển trên các mạng và loại dữ liệu mà nhóm muốn giải quyết.
Các công cụ chất lượng dữ liệu cơ bản được cung cấp miễn phí thông qua các công nghệ nguồn mở, nhưng nhiều giải pháp ngày nay bao gồm các tính năng phức tạp trên nhiều nền tảng và định dạng cơ sở dữ liệu. Điều quan trọng là phải tìm ra chính xác những gì một giải pháp chất lượng dữ liệu cụ thể có thể mang lại cho công ty của bạn – và liệu bạn có cần một số công cụ để xử lý các tình huống phức tạp hơn hay không.
Giai đoạn chất lượng InfoSphere của IBM
Công cụ chất lượng dữ liệu của IBM, có sẵn tại chỗ hoặc trên đám mây, là một công cụ quản lý và làm sạch dữ liệu linh hoạt và toàn diện. Mục tiêu là đạt được cái nhìn thống nhất và chính xác về khách hàng, nhà cung cấp, khu vực và hàng hóa. InfoSphere QualityStage được tạo ra với dữ liệu lớn, kinh doanh thông minh, lưu trữ dữ liệu, di chuyển ứng dụng và quản lý dữ liệu chủ.
Giá trị/điểm khác biệt chính:
- IBM cung cấp nhiều tính năng chính giúp đảm bảo dữ liệu chất lượng cao. Phần mềm lập hồ sơ dữ liệu sâu cung cấp phân tích để hỗ trợ hiểu nội dung, chất lượng và cấu trúc của bảng, tệp và các định dạng khác. Học máy có thể tự động gắn thẻ thông tin và phát hiện các vấn đề có thể xảy ra.
- Các quy tắc chất lượng dữ liệu của nền tảng (khoảng 200 quy tắc trong số đó) quản lý việc tiếp nhận dữ liệu xấu. Công cụ này có thể định tuyến những khó khăn đến đúng người để giải quyết vấn đề về dữ liệu cơ bản.
- Dữ liệu cá nhân bao gồm ID người nộp thuế, thẻ tín dụng, số điện thoại và thông tin khác được xác định là thông tin nhận dạng cá nhân (PII). Tính năng này hỗ trợ loại bỏ các bản ghi trùng lặp hoặc dữ liệu mồ côi có thể rơi vào tay kẻ xấu.
- Nền tảng này cung cấp khả năng quản trị tuyệt vời và xử lý dữ liệu dựa trên quy tắc. Nó cung cấp các biện pháp bảo mật mạnh mẽ.
Quản lý dữ liệu SAS
Máy trạm Quản lý làm sạch và tích hợp dữ liệu là một môi trường đồ họa dựa trên vai trò để quản lý việc làm sạch và tích hợp dữ liệu. Nó bao gồm các công cụ phức tạp để quản lý dữ liệu và quản lý siêu dữ liệu, ETL/ELT, khả năng di chuyển và đồng bộ hóa, trình tải dữ liệu lớn và cầu nối siêu dữ liệu để xử lý dữ liệu lớn. SAS được xếp hạng là “Người dẫn đầu” trong Magic Quadrant năm 2020 của Gartner về Công cụ tích hợp dữ liệu.
Giá trị/điểm khác biệt chính:
- Trình hướng dẫn Quản lý chất lượng dữ liệu (DQM) do SAS Data Management cung cấp rất hữu ích trong việc quản lý chất lượng dữ liệu. Chúng bao gồm các công cụ để tích hợp dữ liệu, thiết kế quy trình, quản lý siêu dữ liệu, kiểm soát chất lượng dữ liệu, ETL và ELT, quản trị dữ liệu, di chuyển và đồng bộ hóa, v.v.
- Siêu dữ liệu khó quản lý hơn trong một tổ chức lớn có nhiều người dùng và nó có khả năng mất tác động theo thời gian khi thông tin được trao đổi. Khả năng quản lý siêu dữ liệu được cung cấp bởi công cụ này bao gồm bảo quản dữ liệu chính xác. Các công cụ ánh xạ, dòng dữ liệu xác thực dữ kiện, nhập và xuất siêu dữ liệu theo hướng thuật sĩ cũng như các tính năng tiêu chuẩn hóa cột giúp duy trì tính toàn vẹn của dữ liệu.
- Ba mươi tám quốc gia trên toàn thế giới sử dụng ngôn ngữ bản địa để làm sạch dữ liệu, với nhận thức về ngôn ngữ và vị trí. Chương trình bao gồm các quy tắc kinh doanh về chất lượng dữ liệu có thể tái sử dụng được triển khai thành các quy trình theo đợt, gần thời gian và thời gian thực.
Dữ liệu chất lượng Informatica và quản lý dữ liệu tổng thể
tin học đã phát triển một khuôn khổ để xử lý các hoạt động khác nhau được kết nối với chất lượng dữ liệu và Quản lý dữ liệu chính (MDM) để quản lý và theo dõi chất lượng dữ liệu. Điều này bao gồm các khả năng dựa trên vai trò, quản lý ngoại lệ, hiểu biết sâu sắc về các vấn đề bằng trí tuệ nhân tạo, các quy tắc và trình tăng tốc được xây dựng sẵn cũng như một loạt các giải pháp chuyển đổi chất lượng dữ liệu toàn diện.
Giá trị/điểm khác biệt chính:
- Giải pháp Chất lượng Dữ liệu của nhà cung cấp rất xuất sắc trong việc tiêu chuẩn hóa, xác thực, làm phong phú, loại bỏ trùng lặp và nén dữ liệu. Các phiên bản có sẵn cho dữ liệu đám mây được lưu trữ trong Microsoft Azure và Amazon Dịch vụ Web.
- Giải pháp Quản lý dữ liệu tổng thể (MDM) của công ty đảm bảo tính toàn vẹn của dữ liệu thông qua việc so khớp và lập mô hình, siêu dữ liệu và quản trị cũng như làm sạch và làm phong phú. Informatica MDM tự động hóa việc lập hồ sơ, khám phá, làm sạch, chuẩn hóa, làm phong phú, đối sánh và hợp nhất dữ liệu trong một kho lưu trữ trung tâm duy nhất.
- Ứng dụng, hệ thống cũ, dữ liệu sản phẩm, dữ liệu của bên thứ ba, dữ liệu trực tuyến, dữ liệu tương tác và dữ liệu IoT là những ví dụ về thông tin có cấu trúc và phi cấu trúc mà nền tảng MDM có thể nắm bắt.
