Czym jest higiena danych i jak o nią dbać w organizacji?
Warunkiem rozwoju organizacji jest dostęp do rzetelnych i uporządkowanych danych. Aby w pełni skorzystać z ich potencjału i uzyskać dzięki nim konkretną wartość, organizacja musi odpowiednio nimi zarządzać.
Z tego wpisu dowiesz się:
- jak ocenić jakość danych,
- czym jest higiena bazy danych i dlaczego jest ważna,
- co utrudnia higienę danych,
- jakie problemy sprawia nieuporządkowana baza danych,
- jak brak higieny danych utrudnia funkcjonowanie firmy,
- jak dbać o higienę danych.
Jak ocenić jakość danych?
Jakość danych zależy od wielu czynników. Wysokiej jakości dane są:
> aktualne, czyli tworzone, zarządzane i dostępne natychmiast i zgodnie z wymaganiami,
> zwięzłe, czyli bez zbędnych informacji,
> spójne, czyli bez konfliktów informacji w systemach lub między nimi,
> dokładne, czyli poprawne, precyzyjne i aktualne,
> kompletne, czyli zawierają wszystkie dostępne i niezbędne elementy,
> zgodne, czyli przechowywane w odpowiednim, ustandaryzowanym formacie,
> prawidłowe, czyli autentyczne i pochodzą ze znanych, wiarygodnych źródeł.
Dane, które spełniają wszystkie te kryteria, są doskonałym punktem wyjścia dla Twojej organizacji. Twoje systemy i aplikacje mają bowiem dostęp do najlepszych informacji. Na ich podstawie możesz podejmować świadome decyzje w obszarze np. obsługi klienta, doświadczenia użytkownika czy poprawy wyników biznesowych.
Czym jest higiena danych
Higiena baz danych to sposób postępowania z danymi. Podejmujesz takie działania, aby ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane dane – w bazach albo plikach – były „czyste”: niezawodne, aktualne i wolne od błędów. Można powiedzieć, że higiena danych to dbanie o „czystość danych” i „jakość danych”.
Dlaczego higiena baz danych jest ważna
Higiena baz danych ułatwia (1) przestrzeganie zasad bezpieczeństwa, (2) osiąganie założonych poziomów wydajności, (3) zachowanie zgodności z przepisami. Osiągniesz taki stan, jeśli aplikacje i procesy biznesowe będą korzystać z czystych, poprawnych i istotnych danych. Czyszczenie baz danych oznacza chociażby usuwanie wrażliwych danych osobowych, które przestały być potrzebne, a także odświeżenie nieaktualnych lub błędnych adresów. Musisz mieć jasno określone zasady dbania o higienę danych. Inaczej ryzykujesz przeoczeniem problemów albo podjęciem niewłaściwej decyzji.
Co utrudnia higienę danych?
> Rosnąca różnorodność źródeł danych
Dawno temu firmy korzystały wyłącznie z danych pochodzących z własnych systemów (np. sprzedażowych lub magazynowych). Dziś sięgają po różnorodne źródła, które mogą obejmować zbiory danych z internetu, urządzenia IoT, dane naukowe i eksperymentalne. Im więcej tych źródeł, tym trudniej zagwarantować wiarygodność i autentyczność danych. Każdy kolejny system dodany do silnika przetwarzania w Twojej organizacji to zwiększone ryzyko utraty wartości danych. Różne źródła generują bowiem różne typy danych. Dane nieustrukturyzowane – informacje, które nie są zorganizowane według konkretnego schematu – stanowią obecnie około 80% wszystkich danych na całym świecie.
> Rosnące ilości danych
Funkcjonujemy w erze big data, a ilość danych stale rośnie. Od 1970 roku podwaja się co trzy lata. Im więcej danych, tym trudniej jest je gromadzić, czyścić, integrować. Coraz trudniej uzyskać dane sensownej jakości w określonym czasie. A skoro większość danych jest nieustrukturyzowana, to czas przetwarzania jeszcze się wydłuży. Nieustrukturyzowane dane należy przynajmniej częściowo ustrukturyzować, co dodatkowo pogarsza jakość przetwarzania danych.
> Szybsze wykorzystywanie danych
„Dane w czasie rzeczywistym” to popularne zaklęcie ostatnich lat. Im więcej danych generujesz, tym szybciej musisz je przetwarzać. Ryzykujesz też zapchanie systemów. Strumień coraz szybciej płynących danych może je uszkodzić.
Jedynym sposobem na zarządzanie rosnącą objętością jest rozbudowanie możliwości systemowych. W świecie danych oznacza to jeszcze szybsze ich przetwarzanie: prędkość przetwarzania musi odpowiadać prędkości spływania danych. Przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym jest jednak nadal stosunkowo nową dziedziną. Wciąż mamy do czynienia z „szumem”, czyli sytuacją, gdy niektóre ważne dane nie są wykorzystywane, zaś te nieistotne trafią do przetworzenia.
Decyzje podejmowane na ich podstawie będą w najlepszym razie nieoptymalne, a w najgorszym – błędne.
> Brak jasnych standardów jakości danych
Standardy jakości produktów istnieją od 1987 roku, gdy Międzynarodowa Organizacja Normalizacyjna (ISO) opublikowała normę ISO 9000. Oficjalne standardy jakości danych istnieją dopiero od 2011 roku (ISO 8000). Są nowe i cały czas rozwijane. Według badania z 2015 roku opublikowanego w „Data Science Journal” „cały czas brakuje pogłębionej analizy standardów jakości big data i badań nad metodami ich oceny”.
Nieuporządkowana baza oznacza problemy
Niskiej jakości dane komplikują zarządzanie i mogą prowadzić do błędnych decyzji. Najprawdopodobniej zmierzysz się z tymi problemami:
- Duplikacja danych (lub ich redundancja) – gdy rekordy w bazie danych pojawiają się więcej niż raz.
- Pominięcie danych – gdy brakuje wszystkich danych wymaganych dla rekordu.
- Niespójność danych – gdy te same dane są w różnych formatach, ale w kilku tabelach; w ten sposób powstaje kilka plików z różnymi informacjami o tym samym obiekcie / tej samej osobie.
- Niedokładność danych – gdy wartości danych dla określonego obiektu są nieprawidłowe.
Jak niska jakość danych utrudnia codzienne funkcjonowanie firmy
> Sprzedaż i marketing
Badanie przeprowadzone przez DiscoverOrg wykazało, że działy sprzedaży i marketingu tracą około 550 godzin i do 32 000 USD na przedstawiciela handlowego. Powodem okazują się nieprawidłowe dane. Tak powstają zbędne wydatki. Potencjalnych klientów może natomiast irytować ta sama treść, którą otrzymają kilka razy z powodu zduplikowanych danych (to możliwe, gdy baza danych zawiera kilka rekordów o tej samej nazwie, ale inaczej zapisanych).
W przypadku sprzedaży online słaba higiena danych lub niekompletne dane mogą prowadzić do sprzedaży niewłaściwego produktu niewłaściwemu klientowi. To typowe, gdy brakuje sprawdzonych i uporządkowanych danych o produktach i docelowych odbiorcach.
> Finanse
W sprawozdawczości finansowej możesz uzyskać wiele odpowiedzi na to samo pytanie. To konsekwencja niespójnych danych. Otrzymasz więc niedokładne i mylące raporty. Zyskasz fałszywe poczucie bezpieczeństwa albo alarmistyczne notatki.
> Łańcuch dostaw
Nieprawidłowe dane mogą mieć również poważne konsekwencje w łańcuchach dostaw. Trudno jest automatyzować procesy, gdy podejmujesz decyzje na podstawie niewiarygodnych informacji o lokalizacji.
Na poziomie korporacyjnym jakość danych może mieć znaczący wpływ na zdolność do osiągania długoterminowych celów. Ryzykujesz, że pojawią się:
- negatywny wpływ na zdolność adaptacji i szybkiego reagowania na nowe trendy i warunki rynkowe,
- nasilone trudności w spełnieniu wymogów zgodności z kluczowymi przepisami dotyczącymi prywatności i ochrony danych, takimi jak GDPR, HIPAA i CCPA,
- trudności w wykorzystywaniu analityki predykcyjnej na danych firmowych.
Dobre praktyki w zakresie higieny danych
Choć brakuje uniwersalnych standardów jakości danych, to istnieją ustalone najlepsze praktyki w zakresie higieny danych. Warto je stosować już dziś, aby osiągnąć i utrzymać wysoką jakość danych.
- Zgodność
Koniecznie określ zasady gromadzenia danych i jego cel. Zwłaszcza w stosunku do danych pochodzących od konsumentów. Ustal zasady przechowywania i usuwania danych. Przydadzą się harmonogramy retencji, które określają, jak długo system przechowa dane przed usunięciem. Higienę danych utrzymasz, jeśli wiesz: (1) jakie dane są przechowywane, (2) dlaczego są przechowywane oraz (3) gdzie i kiedy należy je usunąć.
- Zarządzanie danymi
Zarządzanie danymi to zestaw procesów, ról, zasad, standardów i wskaźników. Ich stosowanie zapewni skuteczne wykorzystanie informacji do osiągnięcia celów Twojej organizacji. Zarządzanie danymi wymaga określenia, kto może podejmować jakie działania, na jakich danych, w jakich sytuacjach i przy użyciu jakich metod. Dobre zarządzanie jest niezbędne do zapewnienia wysokiej jakości danych w organizacji.
- Automatyzacja
Higiena danych obejmuje też automatyzację procesów. Chodzi głównie o automatyczną aktualizację danych tak często, jak to możliwe. Muszą być aktualne i poprawne. Systemy oczyszczania danych filtrują duże ilości danych i używają algorytmów. W ten sposób mogą wykrywać anomalie lub identyfikować podejrzane wartości wynikające z błędów ludzkich. Mogą również wykryć zduplikowane rekordy.
- Proces deduplikacji
Polega na eliminacji zduplikowanych danych w wolumenie pamięci masowej lub w całym systemie pamięci masowej (deduplikacja między wolumenami). Wykorzystuje rozpoznawanie wzorców do identyfikowania nadmiarowych danych i zastępowania ich odniesieniami do pojedynczej kopii zapasowej. To sprawdzony sposób na porządkowanie zbiorów danych.
Wyzwania związane z higieną danych – wskazane fachowe wsparcie
Firmy są świadome znaczenia higieny danych, ale często mają trudności z zapewnieniem jakości swoich danych. Według badania opublikowanego przez „Harvard Business Review” średnio 47% nowych rekordów danych zawiera co najmniej jeden błąd krytyczny (tj. mający wpływ na pracę). Tylko 3% wyników uznaje się za „akceptowalne jakościowo”, i to przy użyciu najniższego standardu.
Potrzebujesz przełomu w zarządzaniu danymi? Szukasz sposobów na sprawniejsze wykorzystanie danych? Chcesz odciążyć pracowników od żmudnego i ręcznego zestawiania danych? Możemy pomóc Ci w kompleksowej automatyzacji pozyskiwania danych i zarządzania nimi. Skontaktuj się z nami, aby pracować z danymi łatwiej i szybciej.