Skip to main content

Cum puteți asigura calitatea datelor și de ce este atât de importantă validarea acestora?

By March 22, 2023Blog, ETL, Uncategorized

Într-unul dintre articolele noastre anterioare, “Date eronate. Care sunt consecințele utilizării datelor eronate?”, am investigat cauzele erorilor de date și efectele utilizării datelor incorecte în scopuri comerciale. De data aceasta, vom vorbi despre asigurarea unei calități ridicate a datelor și vom explica ce este validarea datelor. Citiți mai departe pentru a afla care sunt etapele validării datelor și de ce nu ar trebui să uitați niciodată despre asta în cadrul task-urilor dvs.!

Validarea datelor este un proces de verificare, corectare și ștergere a datelor incorecte, incomplete, deteriorate, duplicate sau formatate incorect.

icon-1

Validarea datelor explicată

Validarea este o parte esențială a lucrului cu date. Datele bine pregătite facilitează lucrul cu acestea. Presupunând că acestea ajung să fie gestionate de o persoană competentă, astfel de date asigură că rezultatele muncii dumneavoastră sunt de încredere.

Validarea are multe etape și finalizarea manuală a procesului necesită foarte mult timp. Deci, dacă lucrați cu seturi de date mari sau deseori trebuie să verificați calitatea acestora, ar trebui să luați în considerare automatizarea. Acesta parcurge etapele descrise mai jos fără să vă dați seama și vă permite să începeți rapid munca corectă cu datele.

Care sunt etapele validării datelor?

Verificarea datelor – căutarea erorilor de bază care sunt ușor de detectat la prima vedere.
Analizarea datelor – un proces în care un șir de date este convertit dintr-un format în altul. Un bun exemplu de analizare a datelor este extragerea de informații dintr-un formular electronic ca atribute separate: un nume, un nume, un cod poștal, un oraș, o stradă etc.

În această etapă, puteți adăuga și alte atribute pe baza datelor pe care le aveți deja, de exemplu, definiți sexul pe baza numelui persoanei, adăugați un cod poștal sau un județ care lipsește pe baza numelui orașului etc.

Ștergerea duplicatelor – scăpați de datele repetate. În această etapă, este posibil să căutați mai multe înregistrări legate de un singur client, chiar dacă datele sunt scrise în diferite tipuri. Puteți, de asemenea, să îmbinați mai multe baze de date și să standardizați înregistrările, astfel încât o singură înregistrare client să includă toate informațiile lor din surse diferite.
Completarea datelor sau ștergerea înregistrărilor datelor lipsă – această etapă asigură că baza de date este completă și că informațiile lipsă nu influențează rezultatele analizelor efectuate.
Standardizarea datelor – definirea unui format standard pentru date și transformarea tuturor înregistrărilor astfel încât să se potrivească. Un exemplu ar putea fi un format de date zz/ll/aaaa sau un format de număr de telefon +1-XXX-XXXX.
Detectarea conflictelor în setul de date – această etapă are ca scop eliminarea valorilor și datelor care se exclud reciproc. De exemplu, baza de date a unei companii poate include informații că un anumit client nu are plăți în așteptare. Cu toate acestea, se știe că aceste informații nu sunt adevărate, deoarece același client tocmai a fost facturat pentru serviciile furnizate. În acest caz, baza de date nu a fost încă actualizată sau valoarea a fost omisă.

Date de înaltă calitate – ce înseamnă?

Să o spunem din nou – este extrem de important să folosiți date de înaltă calitate, fie pentru lucru, pentru formarea de opinii sau pentru a lua decizii. Dar ce înseamnă? Care sunt caracteristicile datelor fine?

Sunt de încredere

Când căutați știri recente, cel mai probabil încercați să le obțineți din surse considerate de încredere și veridice. De asemenea, ar trebui să alegeți numai acele seturi de date despre care știți că sunt credibile.

Sunt actualizate

În mare parte, depinde de o anumită industrie sau domeniu în ceea ce privește datele care pot fi considerate actualizate. Important este să lucrați cu cele mai recente date. Analizele bazate pe date învechite nu sunt prea utile.

Sunt consecvente

Aceasta înseamnă că datele din diferite surse legate de un singur atribut se completează reciproc și, împreună, oferă o perspectivă mai largă. Consistența poate fi legată și de datele dintr-un singur set. În acest caz, este vorba despre integritatea de ex. nomenclatura sau metodele de definire a unor parametri specifici.

Sunt relevante

Datele trebuie să fie importante și valoroase pentru proiect. De asemenea, ar trebui să ajute la rezolvarea unei probleme specifice.

Sunt exacte

Datele trebuie salvate în formatul potrivit și folosind un model de date adecvat, precum și standarde și unități consistente.

Sunt complete

Datele trebuie să conțină toate elementele sau atributele necesare și nu pot lipsi niciuna dintre ele.

De ce ar trebui să asigurați calitatea înaltă a datelor

După cum am menționat deja, nu puteți obține rezultatele dorite în lucrul cu date dacă utilizați seturi de calitate slabă. Dacă analiza dumneavoastră se bazează pe date incomplete, învechite, nesigure în format greșit, rezultatele vor fi la fel de slabe.

 

Verificarea datelor înainte de a le folosi în munca dvs. nu este doar recomandată, ci este necesară. De ce?

Astfel că informațiile folosite și partajate sunt corecte și de încredere

Colectarea manuală a datelor și actualizările sunt foarte predispuse la erori: greșeli de scriere, înregistrări duplicate și valori greșite. Rezultatele analizelor bazate pe astfel de date sunt incorecte.

Pentru ca proiectele și analizele dumneavoastră să fie corecte și utile și să puteți lua decizii corecte de business

Cele mai de succes companii au o utilizare largă de date – datele lor sunt folosite în fiecare zi de echipe interne, dar și de manageri, directori și alți factori de decizie. Doar datele fiabile pot asigura decizii precise de business și pot asigura un avantaj competitiv.

Pentru a vă îmbunătăți eficiența procesului

Lucrul cu date neglijate care conțin multe erori este foarte obositor și frustrant. Corectarea lor este consumatoare de timp și obositoare. În plus, dacă datele nu sunt corectate din surse, trebuie să fie repetate ori de câte ori utilizați setul de date dat. Odată cu creșterea bazei de date, este din ce în ce mai greu să lucrați cu date care nu sunt organizate și actualizate în mod regulat.

Pentru a reduce costurile și a crește profiturile

Procesele care sunt ineficiente din cauza datelor de calitate slabă duc, de asemenea, la pierderi financiare. Acest lucru este legat de munca ineficientă a angajaților, proiecte întârziate, penalități contractuale și simplul fapt că nu poți trece la proiectele pentru noii clienți. Controlul datelor și asigurarea calității lor înalte vă ajută să creșteți eficiența muncii și să reduceți costurile.

Pentru a câștiga noi clienți

Datele actualizate și fiabile deschid noi posibilități. Comportamentul clienților se poate schimba rapid, iar informațiile despre aceste tendințe vă ajută să reacționați rapid și să vă adaptați oferta la noile așteptări. Prin urmare, vă creșteți șansele de a câștiga noi clienți.

7 pași pentru a obține date de înaltă calitate

În cele din urmă, vă împărtășim un scurt ghid despre cum să vă asigurați că datele dvs. sunt întotdeauna de înaltă calitate.

1

Utilizați surse de date verificate și de încredere

2

Acordați-vă timp pentru a vă valida datele

În cazul setului de date mari sau al validărilor frecvente, automatizați acest proces..
3

Dacă doriți să utilizați date într-un proiect, analizați mai multe surse

Verificați cât de complete, actualizate și utile sunt datele dvs. pentru proiect.
4

Împărtășiți-vă gândurile, problemele și rezultatele validării cu membrii echipei

În timpul următorului proiect, nu va trebui să validați și să analizați din nou același set de date.
5

Luați decizii de business numai atunci când sunteți sigur că datele pe care le utilizați sunt de încredere, corecte și actualizate

În acest fel, nu veți risca să luați decizii greșite.
6

Limitați numărul surselor și instrumentelor dvs. de date

Acest lucru vă ajută să reduceți riscul erorilor legate de integrarea sursei, precum și a incompatibilității de sistem și format.
7

Dacă utilizați multe surse de date diferite, integrați-le și colectați datele prin platforme de integrare

Acestea vă permit să controlați datele, să remediați erorile și să completați informațiile lipsă.

Doriți să aveți mai multă grijă de calitatea datelor dvs.? Contactați-ne pentru a vorbi despre nevoile dvs.