V jednom z našich předchozích článků „Chyby v datech. Jaké jsou důsledky používání nekvalitních dat?„ jsme zkoumali příčiny chyb v datech a důsledky používání nesprávných dat pro obchodní účely. Tentokrát budeme hovořit o zajištění vysoké kvality dat a vysvětlíme si, co je to validace dat. Čtěte dále a dozvíte se, jaké jsou fáze validace dat a proč byste na ni při své práci neměli zapomínat!
Validace dat je proces ověřování, oprav a odstraňování nesprávných, neúplných, poškozených, duplicitních nebo nesprávně formátovaných dat.
Validace dat: vysvětlení
Validace je důležitou součástí práce s daty. Dobře připravená data usnadňují práci s nimi. Za předpokladu, že s nimi nakonec pracuje kompetentní osoba, zajišťují taková data spolehlivost výsledků vaší práce.
Validace má mnoho fází a její ruční provádění je časově velmi náročné. Pokud tedy pracujete s velkými soubory dat nebo často potřebujete ověřovat jejich kvalitu, měli byste zvážit automatizaci. Ta dokončí níže popsané fáze, aniž byste si to uvědomili, a umožní vám rychle zahájit správnou práci s daty.
Jaké jsou fáze validace dat?
V této fázi můžete také přidat další atributy na základě již získaných údajů, například definovat pohlaví na základě jména osoby, přidat chybějící poštovní směrovací číslo nebo okres na základě názvu města atd.
Vysoce kvalitní data – co to znamená?
Zopakujme si to – je nesmírně důležité používat kvalitní data, ať už pro práci, utváření názorů nebo rozhodování. Co to však znamená? Jaké jsou vlastnosti kvalitních dat?
Jsou spolehlivá
Když hledáte aktuální zprávy, snažíte se je nejspíš získat ze zdrojů, které jsou považovány za spolehlivé a pravdivé. Měli byste si také vybírat pouze ty soubory dat, o kterých víte, že jsou důvěryhodné.
Jsou aktuální
Většinou záleží na konkrétním odvětví nebo oblasti, které údaje lze považovat za aktuální. Důležité je pracovat s nejaktuálnějšími údaji. Analýzy založené na zastaralých datech nejsou příliš užitečné.
Jsou konzistentní
To znamená, že údaje z různých zdrojů vztahující se k jednomu jevu se vzájemně doplňují a společně poskytují širší perspektivu. Konzistence se může týkat i údajů v rámci jednoho souboru. V tomto případě jde o integritu např. názvosloví nebo metod definování konkrétních parametrů.
Jsou relevantní
Data musí být pro projekt důležitá a cenná. Měla by také pomáhat řešit konkrétní problém.
Jsou přesná
Data je třeba ukládat ve správném formátu a s použitím vhodného datového modelu, jakož i konzistentních standardů a jednotek.
Jsou kompletní
Data musí obsahovat všechny potřebné prvky nebo atributy a žádný z nich nesmí chybět.
Proč byste měli zajistit vysokou kvalitu svých dat
Jak jsme již zmínili, při práci s daty nelze dosáhnout požadovaných výsledků, pokud používáte jejich nekvalitní sady. Pokud vaše analýza vychází z neúplných, zastaralých a nespolehlivých dat ve špatném formátu, budou výsledky stejně špatné.
Ověření dat před jejich použitím v práci se nejen doporučuje, ale je nezbytné. Proč?
Aby byly použité a sdílené informace správné a spolehlivé.
Ruční sběr a aktualizace dat jsou velmi náchylné k chybám: překlepům, duplicitním záznamům a chybným hodnotám. Výsledky analýz založených na takových údajích jsou nesprávné.
Aby vaše projekty a analýzy byly správné a užitečné a abyste mohli činit přesná obchodní rozhodnutí.
Nejúspěšnější společnosti mají široké využití dat – jejich data denně využívají interní týmy, ale také manažeři, ředitelé a další osoby s rozhodovací pravomocí. Pouze spolehlivá data mohou zajistit přesná obchodní rozhodnutí a zajistit konkurenční výhodu.
Pro zlepšení efektivity procesů.
Práce se zanedbanými daty, která obsahují mnoho chyb, je velmi zdlouhavá a frustrující. Jejich oprava je časově náročná a únavná. Navíc pokud nejsou data opravena přímo u zdroje, je třeba je při každém použití dané datové sady opravovat znovu. Spolu s růstem databáze je stále obtížnější pracovat s daty, která nejsou uspořádaná a pravidelně aktualizovaná.
Pro snížení nákladů a zvýšení zisku.
Procesy, které jsou neefektivní kvůli nekvalitním datům, mají za následek také finanční ztráty. S tím souvisí neefektivní práce zaměstnanců, zpoždění projektů, smluvní pokuty a prostý fakt, že se nemůžete posunout k projektům pro nové klienty. Kontrola dat a zajištění jejich vysoké kvality vám pomůže zvýšit efektivitu práce a snížit náklady.
Pro získání nových zákazníků.
Aktuální a spolehlivá data otevírají nové možnosti. Chování zákazníků se může rychle měnit a informace o těchto trendech vám pomohou rychle reagovat a přizpůsobit nabídku novým očekáváním. Zvyšujete tak své šance na získání nových zákazníků.
Sedm kroků k dosažení vysoké kvality dat
Na závěr se s vámi podělíme o krátký návod, jak zajistit, aby vaše data byla vždy vysoce kvalitní.
Chcete se lépe starat o kvalitu svých dat? Kontaktujte nás a poraďte se o svých potřebách.
