ビジネス効率とデータ管理を改善するための調整

公開: 2022-07-08

データ調整サービスを提供するビジネスに関しては、自動化と生産性が最優先事項です。データの整合性は、調整ライフサイクルをより適切に最適化するための基盤として重要な役割を果たします。データはさまざまなソースから絶えず抽出され、さらに処理されるため、データ管理およびデータ分析サービス全体が調整プロセスにとって重要になっています。

データの品質がビジネスの洞察に使用するのに最適であることを確認するための多くのステップがあります。データの整合性に対するいくつかの主要な機能とアプローチ、およびビジネスに高品質のソースデータを提供する方法について説明しましょう。

より良いデータインサイトのためのデータ品質の確保

十分な情報に基づいたデータ品質戦略には、多くのプロセスと結果が含まれます。これらは、データの所有者とITサポートがデータ品質の測定を測定するのに役立つデータ品質のダッシュボードを維持することによって容易になります。このダッシュボードは、単純なデータクレンジングおよび検証ルールのプロセスを進めることも容易にします。ダッシュボードは、データ内のすべての不整合がシステム間で迅速に識別される中央スペースがあることを保証します。

データ調整プロセスには形式化が必要です。これにより、プロセスがスケジュールどおりに、またはアドホックベースで実行されるようになります。和解プロセスと彼らが得た結果の可視性を高める必要があります。これは、ビジネスユーザーの全体的な信頼を高めるのに役立ち、十分なシステムデータをバックアップして意思決定を連続的に行うことができます。

データ品質アクティビティは、データ品質メトリックの適切なセットを定義することによって制御できます。これに加えて、適切な検証ルールと、さまざまなデータプロファイリングツールおよびプロセスを使用したデータのさらなる監視が必要です。エンタープライズガバナンスのニーズは、ビジネスの他のデータスチュワードと協力することで対処できます。

調整プロセスにおけるデータ管理を改善する

データ調整の重要な課題には、データ品質が優先される環境の確保が含まれます。これは、企業全体のデータ品質ポリシーと標準を順守する必要があることを意味します。

トップデータ分析会社は、一貫性のないデータまたは不完全なデータがエラーとして環境によって拒否される調整プロセスのインスタンスです。これらのエラーは、標準化されていないデータ形式、データソースの変更、または参照データへの頻繁な変更が原因で発生します。

データ品質とデータ処理に関しては、ベストプラクティスの知識を持つメンタリングスタッフを配置することも重要です。データが取得から洞察まで最短時間で移動できるように、運用リードタイムを短縮する必要があります。これにより、限界費用が少なくなります。

よりスムーズな調整エクスペリエンスのために従うべきいくつかのステップを見てみましょう。

データ管理者は、スクリプト、ETL、およびAPIを使用した自動抽出を使用して、データをフィルタリングし、透明性を高めることができます。
ビジネスの包括的で詳細な監査は、データ調整プロセスの効率化に役立ちます。
履歴データリポジトリを維持すると、調整プロセスを高速化するのに役立ちます。これは、リアルタイム情報のバランスを取り、調整し、追跡するために独立した制御を選択することで実現できます。
データサイロやデータ墓地でデータが失われることがあり、データが隠されたり、一貫性が失われたりする可能性があります。たとえば、営業チームが情報を持っているクライアントに関するデータは、顧客サービスチームと共有されない場合があります。これにより、より明確で正確な顧客プロファイルを作成する機会が失われる可能性があります。
データのダウンタイムは、さまざまな移行の問題を引き起こす可能性があります。これは、パイプライン内のデータの複雑さと規模が大きくなることが原因です。サービスレベル契約を締結して説明責任を果たすことで、ITサービスプロバイダーと顧客の両方がデータのダウンタイムを減らすことができます。

データ品質の問題の修正

データ品質の問題は、リアルタイムでのデータの不適切な監視と管理が原因で発生します。これらには、重複データ、一貫性のない形式、不完全なデータ、不正確なデータ、およびデータの不正確さが含まれます。これらの問題に対処するためのヒントとベストプラクティスを次に示します。

データ品質の問題に対処する適切な場所は、元のソースシステムです。ビジネスプロセス層は通常、データがサードパーティによって提供され、即時の制御がない場合のインスタンスと同様の、より高いレベルの介入を必要とします。多くの場合、ソースでデータを修正することは、データが必要なデータチェックを通過し、エントリステージ自体でクレンジングおよび変換されることを確認するための最良の方法です。

ソースで問題を修正するのは難しい場合があるため、データ品質を修正するプロセスをETLプロセスで使用できます。これは実用的なアプローチであるため、ほとんどの企業が最終的に行うことです。セットアルゴリズムとスマートルールの助けを借りて、より良いビジネス洞察を提供するクリーンなデータセットが導き出されます。

メタデータの管理は、ビジネスの目的に関する明確さをビジネスに提供する上で大いに役立ちます。サブジェクトドメイン全体で企業全体で使用される共通のデータ定義をカタログ化して、データ品質イニシアチブの形式と構造を提供できます。

データプロファイリングにより、データセットでデータ値の頻度と分布が評価されるデータをより深く理解できます。これは、データの整合性をチェックするために使用でき、データがビジネスルールおよび定義されたデータ標準に準拠しているかどうかを判断するのにも役立ちます。

すべての品質データ

ここ数年、ビジネスの世界はますますデータ主導型になっています。このため、適切なデータ品質ツールを採用することが重要です。データ調整の従来の方法は、急速に変化するビジネス環境において非効率的で持続不可能になっています。さまざまなデータポリシー、標準、およびデータ品質の主要業績評価指標（KPI）をレイアウトするデータガバナンスフレームワークを導入する必要があります。

データ所有者、データ管理者、およびデータスチュワードが誰であるかを確認するために、組織の構造と役割を明確にする必要があります。ここで説明するように実装すると、データ調整は最終的に、データ品質、製品エンジニアリングサービス、データの整合性、および精度を備えたビジネスユーザーの機能を向上させるのに役立ちます。