المصالحة لتحسين كفاءة عملك وإدارة البيانات

تحتل الأتمتة والإنتاجية صدارة الأولويات عندما يتعلق الأمر بالشركات التي تقدم خدمات تسوية البيانات. يلعب تكامل البيانات دورًا مهمًا كأساس لتحسين دورة حياة التسوية بشكل أفضل. أصبحت إدارة البيانات وخدمات تحليل البيانات ككل مهمة لعملية التسوية حيث يتم استخراج البيانات باستمرار ومعالجتها من عدد من المصادر المختلفة.

هناك العديد من الخطوات للتأكد من أن جودة البيانات هي الأمثل لاستخدامها في رؤى الأعمال. دعونا نناقش بعض الميزات والأساليب الرئيسية لتكامل البيانات وكيف يمكن للمرء أن يزود أعمالهم ببيانات مصدر عالية الجودة:

ضمان جودة البيانات للحصول على رؤى بيانات أفضل

تتضمن إستراتيجية جودة البيانات المدروسة عددًا من العمليات والنتائج. يتم تسهيل ذلك من خلال الحفاظ على لوحة معلومات لجودة البيانات تساعد مالكي البيانات ودعم تكنولوجيا المعلومات في قياس قياس جودة البيانات. تسهل لوحة المعلومات هذه أيضًا المضي قدمًا في عمليات تطهير البيانات البسيطة وقواعد التحقق من الصحة. تضمن لوحة القيادة وجود مساحة مركزية يتم فيها تحديد جميع التناقضات في البيانات بسرعة بين الأنظمة.

تتطلب عمليات تسوية البيانات إضفاء الطابع الرسمي ، مما يساعد بدوره في ضمان تنفيذ العمليات كما هو مقرر أو على أساس مخصص. هناك حاجة إلى زيادة الوضوح في عملية المصالحة والنتائج التي تحققها. يساعد هذا في تعزيز الثقة العامة لمستخدم الأعمال ، ويمكن اتخاذ القرارات على التوالي باستخدام بيانات النظام الوافرة التي تدعمها.

يمكن التحكم في أنشطة جودة البيانات من خلال تحديد مجموعة مناسبة من مقاييس جودة البيانات. إلى جانب ذلك ، هناك حاجة لقواعد التحقق الصحيحة ، والمزيد من المراقبة للبيانات باستخدام أدوات وعمليات مختلفة لتوصيف البيانات. يمكن معالجة احتياجات حوكمة المؤسسة من خلال التعاون مع مضيفي البيانات الآخرين في الأعمال.

تحسين إدارة البيانات في عملية التسوية

تتضمن بعض التحديات الرئيسية التي تواجه تسوية البيانات ضمان بيئة تكون فيها جودة البيانات أولوية. وهذا يعني أنه يجب الالتزام بسياسات ومعايير جودة البيانات عبر المؤسسات.

أهم شركات تحليلات البيانات هي حالات في عملية التسوية حيث يتم رفض البيانات غير المتماسكة أو غير الكاملة من قبل البيئة كخطأ. تحدث هذه الأخطاء بسبب تنسيقات البيانات غير الموحدة أو التغييرات في مصادر البيانات أو التغييرات المتكررة التي يتم إجراؤها على البيانات المرجعية.

من المهم أيضًا أن يكون لديك فريق توجيه لديه معرفة بأفضل الممارسات عندما يتعلق الأمر بجودة البيانات ومعالجة البيانات. يجب تقليل المهلة التشغيلية حتى يمكن نقل البيانات من الاكتساب إلى البصيرة في أقصر وقت ممكن. هذا يضمن وجود تكلفة هامشية أصغر.

دعنا نلقي نظرة على بعض الخطوات التي يجب اتباعها للحصول على تجربة مصالحة أكثر سلاسة:

• يمكن لمديري البيانات تصفية بياناتهم وزيادة الشفافية باستخدام الاستخراج الآلي باستخدام البرامج النصية و ETL و APIs.
• يمكن أن تساعد المراجعة الشاملة والمفصلة للأعمال في كفاءة عملية تسوية البيانات.
• يمكن أن يساعد الاحتفاظ بمستودع بيانات تاريخي في جعل عملية التسوية أسرع. يمكن تحقيق ذلك من خلال اختيار التحكم المستقل من أجل موازنة المعلومات في الوقت الفعلي وتسويتها وتتبعها.
• يمكن أحيانًا فقدان البيانات في مستودعات البيانات أو في مقابر البيانات مما قد يؤدي إلى بيانات مخفية أو غير متسقة. على سبيل المثال ، قد لا تتم مشاركة بيانات العملاء التي يمتلك فريق المبيعات معلومات عنها مع فريق خدمة العملاء مما قد يؤدي إلى فقدان الفرصة لإنشاء ملفات تعريف عملاء أكثر تميزًا ودقة.
• يمكن أن يتسبب وقت تعطل البيانات في العديد من مشكلات الترحيل. يحدث هذا بسبب زيادة تعقيد وحجم البيانات في خطوط الأنابيب. يمكن أن يساعد استخدام المساءلة عن طريق إبرام اتفاقيات مستوى الخدمة كل من مزود خدمة تكنولوجيا المعلومات والعميل في التأكد من تقليل وقت تعطل البيانات.

إصلاحات لقضايا جودة البيانات

تنشأ مشكلات جودة البيانات بسبب عدم كفاية مراقبة وإدارة البيانات في الوقت الفعلي. وتشمل هذه البيانات المكررة ، والتنسيقات غير المتسقة ، والبيانات غير الكاملة ، والبيانات غير الدقيقة ، وعدم دقة البيانات. فيما يلي بعض النصائح وأفضل الممارسات لمعالجة هذه المشكلات:

المكان المناسب لمعالجة أي مشكلة تتعلق بجودة البيانات هو نظام المصدر الأصلي. تتطلب طبقة عملية الأعمال عادةً مستوى أعلى من التدخل مشابهًا لمثيل عندما يتم توفير البيانات من قبل طرف ثالث ولا يوجد تحكم فوري. غالبًا ما يكون إصلاح البيانات في المصدر هو أفضل طريقة للتأكد من أن البيانات تمر عبر فحوصات البيانات المطلوبة وتنظيفها وتحويلها في مرحلة الإدخال نفسها.

قد يكون إصلاح المشكلة في المصدر أمرًا صعبًا ، لذلك يمكن استخدام عملية إصلاح جودة البيانات في عملية ETL. هذا ما تفعله معظم الشركات في نهاية المطاف لأنه نهج عملي. بمساعدة مجموعة الخوارزميات والقواعد الذكية ، يتم اشتقاق مجموعات البيانات النظيفة التي توفر رؤى أفضل للأعمال.

يمكن أن تقطع إدارة البيانات الوصفية شوطًا طويلاً في توفير الوضوح للأعمال فيما يتعلق بأهداف العمل. يمكن فهرسة تعريفات البيانات الشائعة المستخدمة عبر المؤسسة عبر المجالات الموضوعية لتوفير تنسيق وهيكل لمبادرة جودة البيانات.

يسمح تحديد سمات البيانات بفهم أعمق للبيانات حيث يتم تقييم تواتر وتوزيع قيم البيانات في مجموعة بيانات. يمكن استخدام هذا للتحقق من سلامة البيانات ويساعد أيضًا في تحديد ما إذا كانت البيانات تتوافق مع قواعد العمل ومعايير البيانات المحددة.

بيانات الجودة للجميع

أصبح عالم الأعمال أكثر اعتمادًا على البيانات في السنوات القليلة الماضية. لهذا السبب بالذات ، من المهم اعتماد أدوات جودة البيانات الصحيحة. أصبحت الأساليب التقليدية لتسوية البيانات غير فعالة وغير مستدامة في بيئة أعمال سريعة التغير. هناك حاجة لوضع إطار حوكمة البيانات الذي سيضع سياسات ومعايير البيانات المختلفة ومؤشرات الأداء الرئيسية لجودة البيانات (KPIs).

يجب تحديد هيكل المنظمة وأدوارها للتأكد من أصحاب البيانات ، وأمناء البيانات ، ومسؤولي البيانات. عند تنفيذها كما تمت مناقشته هنا ، ستساعد تسوية البيانات في النهاية على تحسين قدرات مستخدم الأعمال بجودة البيانات وخدمات هندسة المنتجات وتكامل البيانات والدقة.