協調以提高您的業務效率和數據管理

已發表: 2022-07-08

對於提供數據協調服務的企業而言，自動化和生產力是首要任務。數據完整性作為更好地優化協調生命週期的基礎起著重要作用。數據管理和數據分析服務作為一個整體對於核對過程變得很重要，因為數據不斷被從許多不同的來源提取和進一步處理。

有許多步驟可以確保數據質量最適合用於業務洞察。讓我們討論一下數據完整性的一些關鍵特性和方法，以及如何為他們的業務提供高質量的源數據：

確保數據質量以獲得更好的數據洞察力

一個消息靈通的數據質量策略包括許多過程和結果。這些通過維護數據質量儀表板來促進，幫助數據所有者和 IT 支持人員衡量數據質量的度量。該儀表板還有助於推進簡單數據清理和驗證規則的流程。儀表板確保有一個中央空間，可以在系統之間快速識別數據中的所有不一致。

數據協調過程需要形式化，這反過來有助於確保這些過程按計劃或臨時執行。需要提高對和解過程及其獲得的結果的可見性。這有助於增強業務用戶的整體信心，並且可以在有充足的系統數據支持的情況下連續做出決策。

可以通過定義一組適當的數據質量指標來控制數據質量活動。除此之外，還需要正確的驗證規則，並通過使用各種數據分析工具和流程進一步監控數據。企業治理需求可以通過與業務中的其他數據管理員協作來解決。

數據協調的一些關鍵挑戰包括確保數據質量是優先考慮的環境。這意味著需要遵守跨企業的數據質量政策和標準。

頂級數據分析公司是協調過程中不連貫或不完整的數據被環境拒絕為錯誤的實例。這些錯誤的發生是由於非標準化的數據格式、數據源的變化或參考數據的頻繁變化。

在數據質量和數據處理方面，讓具有最佳實踐知識的指導人員也很重要。必須縮短運營提前期，以便數據可以在盡可能短的時間內從採集到洞察。這確保了較小的邊際成本。

讓我們看一些步驟，以獲得更流暢的對帳體驗：

數據管理員可以通過使用腳本、ETL 和 API 的自動提取來過濾他們的數據並提高透明度。
對業務進行全面而詳細的審計有助於提高數據核對過程的效率。
維護歷史數據存儲庫有助於加快協調過程。這可以通過選擇獨立控制來平衡、協調和跟踪實時信息來實現。
數據有時會在數據孤島或數據墓地中丟失，從而導致數據隱藏或不一致。例如，銷售團隊掌握的有關客戶的數據可能不會與客戶服務團隊共享，這可能會導致失去創建更加傑出和準確的客戶檔案的機會。
數據停機可能會導致各種遷移問題。這是由於增加了管道中數據的複雜性和數量級造成的。通過簽訂服務水平協議來實施問責制可以幫助 IT 服務提供商和客戶確保減少數據停機時間。

數據質量問題的出現是由於對數據的實時監控和管理不足。這些包括重複數據、不一致的格式、不完整的數據、不准確的數據和數據不精確。以下是解決這些問題的一些提示和最佳實踐：

解決任何數據質量問題的正確位置是原始源系統。當數據由第三方提供且沒有直接控制時，業務流程層通常需要更高級別的干預，類似於實例的干預。在源頭修復數據通常是確保數據通過必要的數據檢查並在進入階段本身被清理和轉換的最佳方式。

從源頭上解決問題可能很困難，因此可以在 ETL 過程中採用修復數據質量的過程。這是大多數企業最終會做的事情，因為它是一種務實的方法。在集合算法和智能規則的幫助下，可以導出乾淨的數據集，從而提供更好的業務洞察力。

管理元數據可以大大幫助企業明確業務目標。可以對跨主題域在整個企業中使用的通用數據定義進行編目，以便為數據質量計劃提供格式和結構。

數據剖析允許更深入地了解數據，其中數據值的頻率和分佈在數據集中進行評估。這可用於檢查數據完整性，還有助於確定數據是否符合業務規則和定義的數據標準。

在過去的幾年裡，商業世界越來越受數據驅動。因此，採用正確的數據質量工具非常重要。在瞬息萬變的商業環境中，傳統的數據協調方法變得既低效又不可持續。需要建立一個數據治理框架，該框架將列出各種數據策略、標準和數據質量關鍵績效指標 (KPI)。

需要描述組織的結構和角色，以確定誰是數據所有者、數據保管人和數據管理者。當按照此處討論的方式實施時，數據協調最終將有助於提高業務用戶在數據質量、產品工程服務、數據完整性和準確性方面的能力。