データ品質管理の5つの柱データ品質管理とは具体的に何ですか？品質管理は 、住宅品質データを目指す一連の品質基準です。言い換えれば、品質管理プログラムは、収集されたすべての情報が信頼性が高く、正確で、品質基準を満たしていることを確認するために、さまざまな手順と品質ツールを使用しています。
組織は、優れたビジネスインテリジェンスの作成に使用されるリアルタイムの新しいデータを取得します。品質管理管理者は、あらゆる品質問題を特定し、データエラーを排除するために、すべてのビッグデータを監督する必要があります。従業員と経営幹部は、データを使用して、意思決定と問題解決を向上させます。しかし、情報が正確でない場合、決定もありません。
品質管理データスペシャリストは、各データセットの信頼性を確保するために、特定の品質改善戦略を採用しています。管理DQMプロセスは、ビジネスが発生するたびに簡単に品質問題を処理できることを保証します。従業員や経営幹部は、優れたマスターデータから貴重な洞察を抽出できれば、非効率性を特定し、ボトルネックを排除できます。
顧客関係からサプライチェーンの管理まで、効果的なデータ管理とデータ分析により、企業の運用効率を向上させることができます。データスチュワードとデータクレンジングにより、IT部門はすべての企業情報を保持するセルフサービスデータウェアハウスを生成できます。ビジネス・ユーザーは、アクセスしやすく、使いやすく、情報を活用して、毎日のビジネス・プロセスを最適化します。
1.管理プログラム — People
Data Quality ツールやその他のソフトウェアシステムは、人々がそれらの操作方法を知っている場合にのみ有効です。機械学習やその他のテクニックは、人間がプロセスを監督している場合に限り、組織データにドリルダウンするのに最適です。企業は、データ品質管理プロセスが適切に機能することを保証するために、さまざまな役割を満たす必要があります。これには、
- プログラムマネージャが含まれます 。優れたデータプロジェクトや企業のイニシアチブを監督するのに十分な責任を持つ、資格のあるリーダーです。この担当は、データ系統に関する問題、範囲、予算、および各タスクを実行する要件を監督します。彼/彼女の心の最前線には、品質の問題と投資収益率を受ける必要があります。
- 変更マネージャ -この担当者は、データ管理イニシアチブを整理します。また、データプラットフォームやその他のビジネスインテリジェンスソリューションに関する必要な情報も特定します。
- データアナリスト -データアナリストは 、組織がその定義データから必要なものと、それが異なるデータセットを使用する計画方法を識別します。設定されたデータのニーズは、データモデルと品質ツールに変換されます。アナリストは、これらのルールのいずれかを開発チームのメンバーに伝えます。
2.データの向上 —
データ・プロファイリングデータ・プロファイリングなしでは、データ・ライフサイクルは存続できません。プロファイリングにより、現在のデータ資産と品質基準、およびそれらが企業の目標を満たしているかどうかを理解できます。これには、データ整合性ルール、データ精度要件、またはその他のデータ入力およびウェアハウス問題が含まれます。これは、品質ルールを実装し、データを改善し、悪いデータを排除するための出発点です。データプロファイラは、データの正確性、不一致、または重複情報を探します。
3.
データ品質の定義と測定ビジネスルールは、組織の特定のニーズに基づいています。データ品質ルールには 、データスチュワードが遵守しなければならないすべての技術基準が含まれています。これにより、不良データの根本原因が排除され、システム全体に害を及ぼすのを防ぎます。
確立されたルールは、品質管理のほとんどの問題を自然に解決します。従業員または所有者がデータ品質ルールと BI プラットフォームの両方を使用すると、パターンを容易に予測してレポートを生成できます。
4.
管理データレポートレポート作成は、重複または破損したデータを排除し、記録します。これらの問題が記録されると、アナリストはそれらを体系化して傾向を特定できます。通常、 集約された不良データは分析され 、問題の原因となったルールまたはソースがわかります。
ユーザーは、データレポートやダッシュボードを使用して、情報の質や懸念事項のすべてを説明することができます。企業がレポートツールで定期的にデータ品質をチェックすると、繰り返し発生するデータ品質の問題を排除します。これにより、組織全体の意思決定が向上し、投資収益率が向上します。
5.
データ修復の保証データ修復は、データを修正または再編成する最適な方法と、それを効率的に行う方法を決定します。問題が発生した理由、発生したプラットフォーム/システム、開始場所を特定することが重要です。これらの質問に回答すると、組織は是正措置を決定できます。
破損した情報に基づいていたすべてのプロセスを再起動する必要があります。また、データ品質基準とルールを確認して、変更または修正する必要があるかどうかを判断する必要があります。収集されたすべての情報が高品質で安全であると、他のすべてのワークフローとプロセスも改善されます。
データ管理の重要なポイント結論として、 ここにデータ品質評価の柱があります。データ品質管理DQMには
- 、内部または外部でデータを使用するすべての人が含まれます。このプロセスに関与する個人には、プログラムマネージャ、ビジネスルールセッター、およびデータアナリストが含まれます。
- データ・プロファイリングは、収集されたすべての情報を理解し、企業の基準を満たしているかどうかを判断します。
- データ品質マネージャは、不正確または破損している情報を排除し、すべての組織データの品質を向上させます。データレポートでは、データの品質と品質ディメンションに関する情報が集約されるため、ユーザーはそれを修復チームに提供できます。
- データ修復の専門家は、不正確なデータ結果を引き起こす不適切なルールやネットワークを修正します。これにより、意思決定が向上し、従業員が職務を遂行しやすくなります。
