Τα δεδομένα υψηλής ποιότητας επιτρέπουν στους οργανισμούς να κατανοούν τους πελάτες, τις αγορές και τις λειτουργίες τους πιο αποτελεσματικά και να ανταποκρίνονται στις αλλαγές σε πραγματικό χρόνο. 

Ωστόσο, η επίτευξη καλής ποιότητας δεδομένων δεν είναι πάντα εύκολη. Αυτό το άρθρο θα διερευνήσει τη σημασία της ποιότητας των δεδομένων, τις κοινές προκλήσεις που αντιμετωπίζουν οι οργανισμοί για την επίτευξή της και τις βέλτιστες πρακτικές για τη διατήρηση και τη βελτίωση της ποιότητας των δεδομένων. 

Είτε είσαι data analyst, data scientist, data engineer ή επιχειρηματίας, οι γνώσεις που συνδέονται με την διασφάλιση της καλής ποιότητας των δεδομένων, είναι πολύτιμες για σένα.

Για αυτό και σε αυτό το άρθρο θα δούμε:

 Τι είναι η ποιότητα δεδομένων;

 Γιατί είναι σημαντική η ποιότητα δεδομένων;

 5 τρόποι να διασφαλιστεί καλή ποιότητα δεδομένων.

Ας ξεκινήσουμε με έναν ορισμό.

Τι Είναι η Ποιότητα Δεδομένων;

Η ποιότητα των δεδομένων (data quality) αναφέρεται στη συνολική καταλληλότητα των δεδομένων για την εξυπηρέτηση του επιδιωκόμενου σκοπού τους. 

Με άλλα λόγια, είναι ο βαθμός στον οποίο τα δεδομένα εμφανίζονται ακριβή, πλήρη, συνεπή και αξιόπιστα. 

Η καλή ποιότητα δεδομένων είναι απαραίτητη για τους οργανισμούς, ώστε να λαμβάνουν τεκμηριωμένες αποφάσεις, καθώς τους επιτρέπει να κατανοούν τους πελάτες, τις αγορές και τις λειτουργίες τους πιο αποτελεσματικά.

Αφορά ένα ευρύ φάσμα χαρακτηριστικών, όπως είναι:

 Η ακρίβεια,

 Η πληρότητα,

 Η συνέπεια.

 Η επικαιρότητα και 

 Η συνάφεια των δεδομένων.

Μάλιστα, η ποιότητα δεδομένων δεν αρκεί να εξασφαλιστεί μία φορά, αλλά απαιτεί μια συνεχή διαδικασία συνεχούς παρακολούθησης, ανάλυσης και βελτίωσης της κατάστασης των δεδομένων.

Πάμε, λοιπόν να δούμε πιο αναλυτικά γιατί είναι σημαντική η ποιότητα των δεδομένων.

Γιατί Είναι Σημαντική η Ποιότητα Δεδομένων;

Το να εξασφαλίσει κάποιος την καλή ποιότητα μιας ή περισσότερων ομάδων δεδομένων αποτελεί έναν ιδιαίτερα σημαντικό στόχο.

Πάμε λοιπόν να δούμε γιατί είναι σημαντική η ποιότητα των δεδομένων.

   Λήψη καλύτερων αποφάσεων 

Η ποιότητα των δεδομένων είναι ζωτικής σημασίας για τη λήψη τεκμηριωμένων και ακριβών αποφάσεων. 

Διασφαλίζοντας την ποιότητα των δεδομένων, οι οργανισμοί μπορούν να λαμβάνουν πιο ενημερωμένες και ακριβείς αποφάσεις, οι οποίες μπορούν τελικά να οδηγήσουν σε βελτιωμένη απόδοση και επιτυχία.

   Απεύθυνση στο κατάλληλο κοινό 

Αν μια εταιρεία θέλει να διαθέσει ένα νέο προϊόν σε μια συγκεκριμένη ηλικιακή ομάδα, και φροντίσει να έχει τα σωστά δεδομένα, μπορεί να δημιουργήσει πιο στοχευμένο περιεχόμενο διαφήμισης και αποδοτικότερες καμπάνιες marketing.

   Βελτίωση σχέσεων με πελάτες 

Εξασφαλίζοντας καλή ποιότητα δεδομένων, οι εταιρείες μπορούν να βελτιώσουν τις σχέσεις με τους πελάτες τους, κατανοώντας καλύτερα τις ανάγκες και τις προτιμήσεις τους, καθώς και τον τρόπο αλληλεπίδρασης με την εταιρεία.

   Εξοικονόμηση χρόνου 

Με ακριβή δεδομένα, οι οργανισμοί μπορούν να αυτοματοποιήσουν εργασίες, όπως η εισαγωγή και η ανάλυση δεδομένων, γεγονός που μπορεί να εξοικονομήσει σημαντικό χρόνο.

Επιπλέον, τα δεδομένα υψηλής ποιότητας μπορούν να χρησιμοποιηθούν για τον εντοπισμό και την ταχύτερη επίλυση προβλημάτων, γεγονός που μπορεί να μειώσει το χρόνο διακοπής λειτουργίας και να αυξήσει την παραγωγικότητα.

Πώς όμως μπορεί να γίνει κάτι τέτοιο στην πράξη;

Ας δούμε 5 τρόπους διασφάλισης ποιότητας δεδομένων.

5 Τρόποι να Διασφαλιστεί η Ποιότητα Δεδομένων

Η βελτίωση της ποιότητας των δεδομένων, όπως είδαμε και παραπάνω, μπορεί να προσφέρει πολλά οφέλη σε πολλούς τομείς. 

Παρακάτω θα δούμε αναλυτικά τους τρόπους βελτίωσης της ποιότητας των δεδομένων σε έναν οργανισμό.

   Τρόπος #1: Κατανόησε τη φύση των δεδομένων σου

Η κατανόηση της φύσης των δεδομένων είναι πολύ σημαντικό να υπάρχει, καθώς βοηθά στην λήψη ακριβών και τεκμηριωμένων αποφάσεων. 

Τα δεδομένα που συλλέγονται και αναλύονται μπορούν να διαμορφώσουν την κατεύθυνση μιας επιχείρησης, να ενημερώσουν τη δημόσια πολιτική ή ακόμη και να επηρεάσουν τη ζωή ενός ατόμου. 

Είναι σημαντικό να κατανοήσουμε τα χαρακτηριστικά των δεδομένων, όπως την πηγή, την ποιότητά τους και τις πιθανές προκαταλήψεις, προκειμένου να τα ερμηνεύσουμε και να τα χρησιμοποιήσουμε σωστά. 

Επιπλέον, η κατανόηση των περιορισμών και των πιθανών σφαλμάτων στα δεδομένα, μπορεί να αποτρέψει την εξαγωγή εσφαλμένων συμπερασμάτων. 

Έτσι, λοιπόν, στον σημερινό κόσμο που βασίζεται στα δεδομένα, είναι πιο σημαντικό από ποτέ να έχουμε μια βαθιά κατανόηση της φύσης των δεδομένων.

   Τρόπος #2: Θέσε κριτήρια ποιότητας

Καθορίζοντας κριτήρια ποιότητας των δεδομένων, διασφαλίζεις ότι η ποιότητά τους είναι υψηλή.

Η θέσπιση προτύπων για την ποιότητα των δεδομένων βοηθά στον εντοπισμό και την εξάλειψη ανακριβειών, ασυνεπειών και σφαλμάτων στα δεδομένα. 

Αυτό μπορεί να βοηθήσει στην αποφυγή λαθών στη λήψη αποφάσεων και να εξασφαλίσει ότι δεν παραβλέπονται σημαντικές πληροφορίες.

Επιπλέον, τα κριτήρια ποιότητας δεδομένων μπορούν να βοηθήσουν στη βελτίωση της αποδοτικότητας και της αποτελεσματικότητας της ανάλυσης δεδομένων.

Με αυτό τον τρόπο, μειώνονται ο χρόνος και οι πόροι που δαπανώνται για τον καθαρισμό και την προετοιμασία δεδομένων.

   Τρόπος #3: Εφάρμοσε τεχνικές data cleansing και data scrubbing

Το data cleansing και το data scrubbing είναι δύο πολύ σημαντικές τεχνικές που αφορούν την ποιότητα των δεδομένων και περιλαμβάνουν τον εντοπισμό και τη διόρθωση σφαλμάτων και ασυνεπειών στα σύνολα δεδομένων.

Το data cleansing περιλαμβάνει τον εντοπισμό και την αφαίρεση διπλών ή ανακριβών εγγραφών.

Αντιθέτως, το data scrubbing περιλαμβάνει τον εντοπισμό και τη διόρθωση ανακριβειών σε συγκεκριμένα πεδία, όπως διευθύνσεις ή αριθμούς τηλεφώνου.

   Τρόπος #4: Διόρθωσε τα σφάλματα δεδομένων

Τα σφάλματα δεδομένων μπορούν να διορθωθούν με ποικίλες μεθόδους, ανάλογα με τον τύπο και τη σοβαρότητα του σφάλματος.

Μια συνηθισμένη μέθοδος είναι η μη αυτόματη διόρθωση, η οποία περιλαμβάνει τον έλεγχο των δεδομένων και τη μη αυτόματη πραγματοποίηση αλλαγών για τη διόρθωση σφαλμάτων. 

Αυτό γίνεται χειροκίνητα από τον διαχειριστή δεδομένων ή από μια ομάδα αναλυτών δεδομένων.

Μια άλλη μέθοδος είναι η χρήση αυτοματοποιημένων αλγορίθμων και κανόνων επικύρωσης για τον εντοπισμό και τη διόρθωση σφαλμάτων.

Όποιος και αν είναι ο τρόπος, σκοπός είναι να διασφαλιστεί ότι τα δεδομένα είναι ακριβή, συνεπή και μπορούν να χρησιμοποιηθούν για διάφορους επιχειρηματικούς και αναλυτικούς σκοπούς.

   Τρόπος #5: Πραγματοποίησε ελέγχους ποιότητας σε τακτική βάση

Η διενέργεια ποιοτικών ελέγχων σε τακτική βάση είναι μια κρίσιμη πτυχή της διαχείρισης δεδομένων και συμβάλλει στη διασφάλιση της ακρίβειας, συνέπειας και ευχρηστότητας των δεδομένων με την πάροδο του χρόνου.

Οι έλεγχοι ποιότητας συνήθως περιλαμβάνουν έλεγχο δεδομένων για σφάλματα και ασυνέπειες με αυτοματοποιημένες μεθόδους ή μη αυτοματοποιημένες μεθόδους.

Δηλαδή, οι data analysts μπορούν να ελέγχουν χειροκίνητα τα σύνολα δεδομένων ως προς την ακρίβεια, πληρότητα και συνέπειά τους ή να χρησιμοποιούν αυτοματοποιημένους αλγορίθμους και κανόνες επικύρωσης για τον έλεγχο συγκεκριμένων τύπων σφαλμάτων.

Οι τακτικοί έλεγχοι ποιότητας αποτελούν βασικό συστατικό της διαχείρισης δεδομένων, ώστε τα δεδομένα να παραμένουν ακριβή, συνεπή και να μπορούν να χρησιμοποιηθούν για διάφορους επιχειρηματικούς και αναλυτικούς σκοπούς.

Όλοι αυτοί οι τρόποι, λοιπόν, συμβάλουν στην υψηλή ποιότητα των δεδομένων που διαχειρίζεται.

Συνοψίζοντας

Σε αυτό το άρθρο, μάθαμε πόσο σημαντική είναι η ποιότητα των δεδομένων και τι μπορούν να προσφέρουν στις επιχειρήσεις και στους οργανισμούς.

Για αυτό και στο Data Engineering Bootcamp της Big Blue Data Academy, μαθαίνεις, μεταξύ άλλων, πώς να χτίζεις αρχιτεκτονικές data engineering και πώς να διαχειρίζεσαι συστήματα βελτίωσης ποιότητας δεδομένων (data quality).

Αν, λοιπόν, θέλεις να εξειδικευτείς πάνω στην ποιότητα δεδομένων και να εφαρμόζεις όλους τους παραπάνω τρόπους, τότε ανακάλυψε το Data Engineering Bootcamp της Big Blue Data Academy και εμπλούτισε το βιογραφικό σου με νέες δεξιότητές!