비즈니스 효율성 및 데이터 관리 개선을 위한 조정

자동화와 생산성은 데이터 조정 서비스를 제공하는 기업의 최우선 과제입니다. 데이터 무결성은 조정 수명 주기를 더 잘 최적화하기 위한 기반으로서 중요한 역할을 합니다. 데이터가 다양한 소스에서 지속적으로 추출되고 추가로 처리되기 때문에 데이터 관리 및 데이터 분석 서비스 전체가 조정 프로세스에 중요해졌습니다.

데이터 품질이 비즈니스 통찰력에 사용하기에 최적인지 확인하기 위한 여러 단계가 있습니다. 데이터 무결성에 대한 몇 가지 주요 기능 및 접근 방식과 비즈니스에 고품질 소스 데이터를 제공하는 방법에 대해 논의해 보겠습니다.

더 나은 데이터 통찰력을 위한 데이터 품질 보장

정보에 입각한 데이터 품질 전략에는 여러 프로세스와 결과가 포함됩니다. 이는 데이터 소유자와 IT 지원이 데이터 품질 측정을 측정하는 데 도움이 되는 데이터 품질 대시보드를 유지함으로써 촉진됩니다. 이 대시보드는 또한 간단한 데이터 정리 및 유효성 검사 규칙 프로세스를 쉽게 진행할 수 있습니다. 대시보드는 데이터의 모든 불일치가 시스템 간에 신속하게 식별되는 중앙 공간이 있는지 확인합니다.

데이터 조정 프로세스에는 공식화가 필요하며, 이는 프로세스가 예정대로 또는 임시로 수행되도록 하는 데 도움이 됩니다. 화해 과정과 그 결과에 대한 가시성을 높여야 합니다. 이는 비즈니스 사용자의 전반적인 신뢰를 높이는 데 도움이 되며, 이를 백업하는 충분한 시스템 데이터로 의사 결정을 연속적으로 내릴 수 있습니다.

데이터 품질 활동은 적절한 데이터 품질 메트릭 세트를 정의하여 제어할 수 있습니다. 이와 함께 올바른 유효성 검사 규칙과 다양한 데이터 프로파일링 도구 및 프로세스를 사용한 추가 데이터 모니터링이 필요합니다. 기업 거버넌스 요구 사항은 비즈니스의 다른 데이터 관리자와 협력하여 해결할 수 있습니다.

조정 프로세스의 데이터 관리 개선

데이터 조정에 대한 몇 가지 주요 과제에는 데이터 품질이 우선 순위인 환경을 보장하는 것이 포함됩니다. 이는 기업 전체에서 데이터 품질 정책 및 표준을 준수해야 함을 의미합니다.

상위 데이터 분석 회사는 일관성이 없거나 불완전한 데이터가 환경에서 오류로 거부되는 조정 프로세스의 인스턴스입니다. 이러한 오류는 표준화되지 않은 데이터 형식, 데이터 소스의 변경 또는 참조 데이터의 빈번한 변경으로 인해 발생합니다.

데이터 품질 및 데이터 처리와 관련하여 모범 사례에 대한 지식을 갖춘 멘토링 직원을 두는 것도 중요합니다. 가능한 한 최단 시간에 데이터가 수집에서 통찰력으로 이동할 수 있도록 운영 리드 타임을 줄여야 합니다. 이것은 더 작은 한계 비용이 있음을 보장합니다.

보다 원활한 조정 경험을 위해 따라야 할 몇 가지 단계를 살펴보겠습니다.

• 데이터 관리자는 스크립트, ETL 및 API를 사용하는 자동 추출을 사용하여 데이터를 필터링하고 투명성을 높일 수 있습니다.
• 비즈니스에 대한 포괄적이고 상세한 감사는 데이터 조정 프로세스의 효율성을 도울 수 있습니다.
• 기록 데이터 리포지토리를 유지 관리하면 조정 프로세스를 더 빠르게 수행하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이는 실시간 정보의 균형, 조정 및 추적을 위해 독립적인 제어를 선택하여 달성할 수 있습니다.
• 데이터 사일로 또는 데이터 묘지에서 데이터가 손실될 수 있으며, 이로 인해 숨겨지거나 일관성이 없는 데이터가 생성될 수 있습니다. 예를 들어, 영업 팀이 정보를 갖고 있는 고객에 대한 데이터는 고객 서비스 팀과 공유되지 않을 수 있으며, 이로 인해 더 구별되고 정확한 고객 프로필을 생성할 기회가 상실될 수 있습니다.
• 데이터 다운타임으로 인해 다양한 마이그레이션 문제가 발생할 수 있습니다. 이는 파이프라인에서 데이터의 복잡성과 크기가 증가하기 때문에 발생합니다. 서비스 수준 계약을 체결하여 책임을 지는 것은 IT 서비스 제공업체와 고객 모두가 데이터 다운타임을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.

데이터 품질 문제 수정

데이터 품질 문제는 실시간 데이터의 부적절한 모니터링 및 관리로 인해 발생합니다. 여기에는 중복 데이터, 일관성 없는 형식, 불완전한 데이터, 부정확한 데이터 및 데이터 부정확성이 포함됩니다. 다음은 이러한 문제를 해결하기 위한 몇 가지 팁과 모범 사례입니다.

데이터 품질 문제를 해결할 수 있는 올바른 위치는 원래 소스 시스템입니다. 비즈니스 프로세스 계층은 일반적으로 데이터가 제3자에 의해 제공되고 즉각적인 제어가 없을 때 인스턴스와 유사한 더 높은 수준의 개입이 필요합니다. 소스에서 데이터를 수정하는 것이 데이터가 필수 데이터 검사를 통과하고 진입 단계 자체에서 정리 및 변환되도록 하는 가장 좋은 방법인 경우가 많습니다.

소스에서 문제를 수정하는 것은 어려울 수 있으므로 데이터 품질을 수정하는 프로세스를 ETL 프로세스에 사용할 수 있습니다. 이것은 실용적인 접근 방식이기 때문에 대부분의 비즈니스에서 결국 하는 일입니다. 설정된 알고리즘과 스마트 규칙의 도움으로 더 나은 비즈니스 통찰력을 제공하는 깨끗한 데이터 세트가 파생됩니다.

메타데이터 관리는 비즈니스 목표와 관련하여 비즈니스에 명확성을 제공하는 데 큰 도움이 될 수 있습니다. 데이터 품질 이니셔티브에 형식과 구조를 제공하기 위해 주제 도메인 전반에 걸쳐 기업 전체에서 사용되는 공통 데이터 정의를 카탈로그화할 수 있습니다.

데이터 프로파일링을 사용하면 데이터 세트에서 데이터 값의 빈도와 분포가 평가되는 데이터를 더 깊이 이해할 수 있습니다. 이는 데이터 무결성을 확인하는 데 사용할 수 있으며 데이터가 비즈니스 규칙 및 정의된 데이터 표준을 준수하는지 여부를 결정하는 데도 도움이 됩니다.

모두를 위한 품질 데이터

비즈니스 세계는 지난 몇 년 동안 점점 더 데이터 중심적으로 바뀌고 있습니다. 바로 이러한 이유로 올바른 데이터 품질 도구를 채택하는 것이 중요합니다. 기존의 데이터 조정 방법은 빠르게 변화하는 비즈니스 환경에서 비효율적이고 지속 가능하지 않게 되었습니다. 다양한 데이터 정책, 표준 및 데이터 품질 핵심 성과 지표(KPI)를 제시할 데이터 거버넌스 프레임워크를 마련할 필요가 있습니다.

데이터 소유자, 데이터 관리자 및 데이터 관리자가 누구인지 확인할 수 있도록 조직의 구조와 역할을 설명해야 합니다. 여기에서 논의한 대로 구현하면 데이터 조정은 궁극적으로 데이터 품질, 제품 엔지니어링 서비스, 데이터 무결성 및 정확성을 통해 비즈니스 사용자의 기능을 개선하는 데 도움이 됩니다.