Мусор на входе, мусор на выходе: важность качественных данных в анализе данных

Для компаний, стремящихся принимать решения на основе данных, анализ данных является жизненно важным шагом. Однако ценность самого анализа зависит от качества используемых в нем данных. Поговорка «Мусор на входе, мусор на выходе» служит предупреждением о том, что неадекватные данные, используемые в анализе, могут привести к неверным выводам.

С какими проблемами может столкнуться бизнес при применении некачественных данных?

Неточные выводы. Неточные выводы могут быть результатом низкого качества данных, что затем может привести к принятию неверных решений и неуверенности в сделанных выводах. Например, используя неполные и неточные данные, такие как повторяющиеся записи, розничная компания анализирует данные о продажах, чтобы определить тенденции потребительских покупок. Выводы, которые они делают в результате, могут быть неверными, и решения, которые они принимают на основе этих выводов, могут не привести к увеличению продаж или повышению удовлетворенности потребителей.

Ограниченная масштабируемость. Организации, которые в значительной степени полагаются на неверные данные, более склонны использовать ручные методы, которые могут отнимать много времени и ресурсов. Это может ограничить возможности компании по масштабированию и затруднить удовлетворение растущих требований рынка. Допустим, производственный бизнес отслеживает производственную статистику путем ручного ввода данных. Метод ручного ввода данных становится трудоемким и ресурсоемким по мере расширения бизнеса и увеличения объемов производства, что ограничивает его возможности для расширения производства и удовлетворения спроса.

Проблемы соответствия. Поскольку фирмы должны соблюдать законы, низкое качество данных также может вызвать проблемы с соблюдением законных требований. Например, организация здравоохранения, в которой отсутствует подходящая система управления данными и, как следствие, не обеспечивает эффективную защиту данных пациентов. Из-за несоблюдения компанией нормативных требований, которые требуют от предприятий сохранения и поддержания конфиденциальности данных пациентов, могут возникнуть проблемы с соблюдением требований. За несоблюдение требований компания может понести санкции и штрафы, а также нанести ущерб репутации.

Организации должны внедрять структуру управления данными, чтобы гарантировать качество данных, что поможет гарантировать точность, полноту и согласованность данных. Сюда входят установление процессов контроля качества данных, таких как проверка и очистка данных, а также разработка панели мониторинга качества данных для отслеживания показателей качества данных.

Инвестиции в технологии обеспечения качества данных, такие как профилирование данных и картирование данных, которые могут помочь компаниям в выявлении проблем с качеством данных и принятии корректирующих мер, являются еще одной стратегией обеспечения качества данных.