İş Verimliliğinizi ve Veri Yönetiminizi Geliştirmek için Uzlaşma

Veri uzlaştırma hizmetleri sağlayan işletmeler söz konusu olduğunda, otomasyon ve üretkenlik ön plandadır. Veri bütünlüğü, mutabakat yaşam döngüsünü daha iyi optimize etmek için bir temel olarak önemli bir rol oynar. Verilerin bir dizi farklı kaynaktan sürekli olarak ayıklanması ve daha fazla işlenmesi nedeniyle, veri yönetimi ve veri analitiği hizmetleri bir bütün olarak mutabakat süreci için önemli hale geldi.

Veri kalitesinin, iş içgörüleri için en uygun şekilde kullanılmasını sağlamak için birçok adım vardır. Veri bütünlüğüne ilişkin bazı temel özellikleri ve yaklaşımları ve işletmelerine kaliteli kaynak verilerinin nasıl sağlanabileceğini tartışalım:

Daha İyi Veri İçgörüleri için Veri Kalitesini Sağlama

İyi bilgilendirilmiş bir veri kalitesi stratejisi, bir dizi süreç ve sonucu içerir. Bunlar, veri kalitesi için ölçümün ölçülmesinde veri ve BT desteğinin sahiplerine yardımcı olan veri kalitesi için bir gösterge panosunun bakımıyla kolaylaştırılır. Bu gösterge panosu ayrıca basit veri temizleme ve doğrulama kurallarının ileriye alınmasını kolaylaştırır. Pano, verilerdeki tüm tutarsızlıkların sistemler arasında hızla tanımlandığı merkezi bir alan olmasını sağlar.

Veri uzlaştırma süreçleri resmileştirme gerektirir ve bu da süreçlerin planlandığı gibi veya geçici olarak gerçekleştirilmesini sağlamaya yardımcı olur. Uzlaşma sürecine ve elde ettiği sonuçlara ilişkin görünürlüğün artırılması gerekiyor. Bu, iş kullanıcısının genel güvenini artırmaya yardımcı olur ve kararlar, bunları yedekleyen geniş sistem verileriyle art arda alınabilir.

Veri kalitesi faaliyetleri, uygun bir veri kalitesi metrikleri seti tanımlanarak kontrol edilebilir. Bunun yanı sıra, doğru doğrulama kuralları ve çeşitli veri profilleme araçları ve süreçleri kullanılarak verilerin daha fazla izlenmesi gerekir. Kurumsal yönetişim ihtiyaçları, işletmedeki diğer veri sorumluları ile işbirliği yapılarak ele alınabilir.

Mutabakat Sürecinde Veri Yönetimini İyileştirin

Veri uzlaştırmasının bazı temel zorlukları arasında veri kalitesinin öncelikli olduğu bir ortamın sağlanması yer alır. Bu, işletmeler genelinde veri kalitesi politikalarına ve standartlarına uyulması gerektiği anlamına gelir.

En İyi Veri Analitiği Şirketleri, mutabakat sürecinde tutarsız veya eksik verilerin çevre tarafından bir hata olarak reddedildiği örneklerdir. Bu hatalar, standartlaştırılmamış veri formatları, veri kaynaklarındaki değişiklikler veya referans verilerinde sık yapılan değişiklikler nedeniyle oluşur.

Veri kalitesi ve veri işleme söz konusu olduğunda, en iyi uygulamalar hakkında bilgi sahibi danışman personele sahip olmak da önemlidir. Verilerin mümkün olan en kısa sürede edinmeden içgörüye ulaşabilmesi için operasyonel teslim süresi azaltılmalıdır. Bu, daha küçük bir marjinal maliyet olmasını sağlar.

Daha sorunsuz bir mutabakat deneyimi için izlenecek bazı adımlara bakalım:

• Veri yöneticileri, komut dosyalarını, ETL'leri ve API'leri kullanarak otomatik ayıklamayı kullanarak verilerini filtreleyebilir ve şeffaflığı artırabilir.
• İşletmenin kapsamlı ve ayrıntılı bir denetimi, veri mutabakat sürecinin verimliliğine yardımcı olabilir.
• Geçmiş bir veri havuzunun bakımı, mutabakat sürecini daha hızlı hale getirmeye yardımcı olabilir. Bu, gerçek zamanlı bilgileri dengelemek, uzlaştırmak ve izlemek için bağımsız kontrolü seçerek başarılabilir.
• Veriler bazen veri silolarında veya veri mezarlıklarında kaybolabilir ve bu da gizli veya tutarsız verilere yol açabilir. Örneğin, Satış ekibinin bilgi sahibi olduğu müşterilerle ilgili veriler, müşteri hizmetleri ekibiyle paylaşılamayabilir ve bu da daha seçkin ve doğru müşteri profilleri oluşturma fırsatının kaybedilmesine neden olabilir.
• Veri kesintisi, çeşitli taşıma sorunlarına neden olabilir. Bunun nedeni, boru hatlarındaki verilerin karmaşıklığının ve büyüklüğünün artmasıdır. Hizmet düzeyi anlaşmaları yaparak hesap verebilirliği kullanmak, hem BT hizmet sağlayıcısına hem de müşteriye daha az veri kesintisi olduğundan emin olma konusunda yardımcı olabilir.

Veri Kalitesi Sorunlarına yönelik Düzeltmeler

Veri kalitesi sorunları, verilerin gerçek zamanlı olarak yetersiz izlenmesi ve yönetilmesi nedeniyle ortaya çıkar. Bunlara yinelenen veriler, tutarsız biçimler, eksik veriler, hatalı veriler ve veri belirsizliği dahildir. İşte bu sorunları çözmek için bazı ipuçları ve en iyi uygulamalar:

Herhangi bir veri kalitesi sorununu ele almak için doğru yer kaynak sistemdir. Bir iş süreci katmanı, genellikle verilerin üçüncü bir tarafça sağlandığı ve anında kontrol olmadığı bir örneğe benzer şekilde daha yüksek düzeyde bir müdahale gerektirir. Verileri kaynağında sabitlemek genellikle verilerin gerekli veri kontrollerinden geçmesini ve giriş aşamasında temizlenip dönüştürülmesini sağlamanın en iyi yoludur.

Sorunu kaynağında düzeltmek zor olabilir, bu nedenle veri kalitesini düzeltme süreci ETL sürecinde kullanılabilir. Pragmatik bir yaklaşım olduğu için çoğu işletmenin yaptığı şey budur. Belirlenen algoritmaların ve akıllı kuralların yardımıyla, daha iyi iş içgörüleri sağlayan temiz veri kümeleri türetilir.

Meta verileri yönetmek, bir işletmeye iş hedefleri konusunda netlik sağlamada uzun bir yol kat edebilir. Kurum genelinde konu alanları arasında kullanılan ortak veri tanımları, veri kalitesi girişimine bir biçim ve yapı sağlayacak şekilde kataloglanabilir.

Veri profili oluşturma, veri değerlerinin sıklığının ve dağılımının bir veri kümesinde değerlendirildiği durumlarda verilerin daha derinden anlaşılmasına olanak tanır. Bu, veri bütünlüğünü kontrol etmek için kullanılabilir ve ayrıca verilerin iş kurallarına ve tanımlanmış veri standartlarına uygun olup olmadığını belirlemeye yardımcı olur.

Herkes İçin Kaliteli Veri

İş dünyası, son birkaç yılda giderek daha fazla veri odaklı hale geldi. Bu nedenle, doğru veri kalitesi araçlarını benimsemek önemlidir. Geleneksel veri uzlaştırma yöntemleri, hızla değişen bir iş ortamında hem verimsiz hem de sürdürülemez hale geliyor. Çeşitli veri politikalarını, standartlarını ve veri kalitesi temel performans göstergelerini (KPI'lar) ortaya koyacak bir veri yönetişim çerçevesinin uygulamaya konulmasına ihtiyaç vardır.

Veri sahiplerinin, veri sorumlularının ve veri sorumlularının kim olduğunu belirlemek için organizasyonun yapısı ve rolleri tanımlanmalıdır. Burada tartışıldığı gibi uygulandığında, veri mutabakatı nihayetinde iş kullanıcısının veri kalitesi, ürün mühendisliği hizmetleri, veri bütünlüğü ve doğruluğu ile yeteneklerini geliştirmeye yardımcı olacaktır.