В современную цифровую эпоху данные являются источником жизненной силы деловых операций. Но помните поговорку «мусор на входе — мусор на выходе»? Она также применима и к управлению данными. Идея о том, что хорошее управление данными начинается с хороших данных, - это не просто теория, а реальность, с которой организации во всех отраслях сталкиваются каждый день.
Взгляните на проблемы, выделенные в обзоре по управлению цепочками поставок (Supply Chain Management Review, https://www.scmr.com/article/the-key-to-good-data-management-start-with-good-data ): «Точность и надежность данных, плохое стратегическое управление данными, устаревшие системы и процессы, а также текучка кадров в сфере ИТ входят в число самых острых проблем» в управлении данными. Эти проблемы подчеркивают крайнюю необходимость начинать с высококачественных данных.
Итак, как компании могут обеспечить наличие хороших данных? Для этого требуется системный подход. Как советует эксперт по управлению данными Маниш Чатвал (Manish Chatwal), «последовательно проверяйте и уточняйте мастер-данные поставщиков. Точные данные сводят к минимуму риск ошибок, таких как выполнение повторных платежей». Этот процесс валидации является важным первым шагом в обеспечении качества данных.
Вот пошаговый план действий для коммерческих организаций:
- Проведите всеохватывающий аудит данных,
- Внедрите надежные политики стратегического управления данными,
- Инвестируйте в инструменты очистки и валидации данных,
- Обучите персонал передовым методам ввода данных и управления данными,
- Регулярно обновляйте и поддерживайте системы данных.
Хорошее управление данными имеет далеко идущие последствия. Компании, располагающие высококачественными данными, имеют возможность принимать более обоснованные решения, повышать эффективность оперативной деятельности и получать конкурентное преимущество. Как отмечает Чатвал, «высококачественные данные поставщиков служат основой для надёжной аналитики… Чистые данные обеспечивают надёжность анализа Ваших расходов, а также возможность действовать на его основе».
Достижения в области искусственного интеллекта и машинного обучения обещают улучшить управление качеством данных. Эти технологии способны автоматизировать процессы очистки данных, выявлять закономерности и прогнозировать потенциальные проблемы с данными ещё до их возникновения.
Дик Вейсингер (Dick Weisinger)
Источник: блог компании Formtek
https://formtek.com/blog/the-foundation-of-effective-data-management-quality-data/
Комментариев нет:
Отправить комментарий