- Качество данных. Это первый и самый важный фактор, который необходимо учитывать. Плохое качество данных может привести к неточным выводам и принятию неправильных решений. Обеспечьте согласованность, точность и полноту ваших данных.
- Структура управления данными. Чтобы гарантировать качество данных и соответствие требованиям, необходима структура управления данными. В дополнение к информационной панели качества данных (Data Governance Dashboard), которая отслеживает показатели качества данных, эта структура должна содержать методы контроля качества данных, такие как проверка данных и очистка данных.
- Инфраструктура и ресурсы. Для анализа данных необходимы как инфраструктура, так и ресурсы. Это касается как программного обеспечения, так и оборудования, такого как серверы и хранилища, а также инструментов для обработки и визуализации данных. Прежде чем приступить к анализу данных, убедитесь, что у вас есть необходимая инфраструктура и ресурсы.
- Информационная грамотность. Анализ данных — сложный процесс, который необходимо выполнять на определенном уровне. Убедитесь, что люди, которые будут следить за анализом данных, должным образом обучены и оснащены всем необходимым.
- Конфиденциальность и безопасность данных. При проведении анализа данных очень важно учитывать конфиденциальность и безопасность данных. Убедитесь, что вы соблюдаете законы и что ваши данные надежно защищены.
С помощью этого предварительного чеклиста предприятия могут убедиться, что они готовы к анализу данных. Хотя анализ данных — мощный инструмент, крайне важно убедиться, что у вас есть правильные основы, прежде чем использовать его.