Що таке якість даних (DataQuality)?
Якість даних — це міра відповідності інформації, яка очікуваєця компаніями щодо точності (accuracy), достовірності (validity), повноти (completeness) та узгодженості(consistency).
Це надзвичайно важливий елемент управління даними, який гарантує, що інформація для аналізу, звітності та прийняття рішень є надійною.
Слідкуючи за якістю даних, компанія може швидко виявляти помилки й упевнитися, що передані дані справді придатні для поставленої мети.
Якщо зібрані дані не відповідають очікуванням компанії щодо точності, валідності, повноти та узгодженості, це може завдати великих негативних наслідків обслуговуванню клієнтів, продуктивності працівників та ключовим стратегіям.
Чому якість даних важлива?
Якість даних важлива, бо безпосередньо впливає на точність і надійність інформації, яка використовується для прийняття рішень. Якісні дані — ключ до точних і обґрунтованих рішень. Хоч усі дані мають певний рівень “якості”, різні характеристики та чинники визначають, наскільки ця якість висока або низька.
9 популярних характеристик і вимірів якості даних
- Точність (Accuracy)
- Повнота (Completeness)
- Консистеність (Consistency)
- Цілісність (Integrity)
- Доцільність (Reasonability)
- Своєчасність (Timeliness)
- Унікальність / усунення дублікатів (Uniqueness / Deduplication)
- Валідність (Validity)
- Доступність (Accessibility)
Що таке якісні дані?
Точність (Accuracy) даних — ключова характеристика високоякісної інформації. Один неточний запис може спричинити серйозні збої в усій системі.
Без точності (Accuracy) та консистентності (Consistency) даних керівництво не може довіряти інформації або ухвалювати обґрунтовані рішення. Це, своєю чергою, може збільшити операційні витрати та спричинити проблеми для подальших користувачів. Аналітики будуть змушені покладатися на недосконалі звіти й робити хибні висновки на їх основі. А продуктивність кінцевих користувачів зменшиться через впровадження помилкових практик.
Погано підтримувані дані також можуть впливати на своєчасність (Timeliness) та повноту (Completeness). Наприклад, застаріла інформація про клієнтів може призвести до втрати можливостей для додаткового або перехресного продажу товарів та послуг.
Дані низької якості можуть також вплинути на доступність (Accessibility) та унікальність / усунення дублікатів (Uniqueness / Deduplication) — наприклад, якщо товар буде відправлений на неправильну адресу, це зменшить рівень задоволеності клієнтів, скоротить повторні продажі та збільшить витрати через повторну доставку.
А в галузях з високим рівнем регуляції недотримання валідності (Validity) та цілісності (Integrity) даних може призвести до штрафів за неправильну фінансову або нормативну звітність.
Топ-3 виклики якості даних
Обсяг даних створює серйозні виклики для забезпечення їхньої якості. Щоразу, коли маємо справу з великими масивами інформації, саме її кількість стає ключовим фактором при оцінці надійності даних. Саме тому прогресивні компанії впроваджують надійні процеси збору, зберігання та обробки даних.
У міру стрімкого розвитку технологій, три основні виклики якості даних включають:
- Закони про конфіденційність та захист даних
Регламент Європейського Союзу про захист даних (GDPR) та Закон Каліфорнії про захист прав споживачів (CCPA), які надають людям право доступу до їхніх персональних даних, значно підвищили суспільний запит на точні (Accuracy) клієнтські записи.
Організації повинні мати змогу майже миттєво знаходити повний обсяг (Completeness) інформації про конкретну особу — без пропусків чи похибок. Це неможливо без узгоджених (Consistency) та валідних (Validity) даних, адже неточності чи розбіжності можуть призвести до втрати частини інформації або до порушення вимог законодавства. - Штучний інтелект (AI) та машинне навчання (ML)
Компанії все активніше використовують штучний інтелект і машинне навчання у своїй роботі. Але разом із цим зростає і складність роботи з даними. Нові потоки великих обсягів інформації надходять у реальному часі, і це значно підвищує ризик помилок та неточностей у даних.
До того ж великі компанії змушені постійно тримати під контролем свої ІТ-системи, які можуть працювати і в офісі (на серверах), і в хмарі. Через це важче відстежувати та координувати всі процеси. І якщо якість даних буде низькою — наприклад, дані будуть застарілими, неповними або суперечливими — це може негативно вплинути на роботу систем штучного інтелекту, які залежать від достовірної інформації. - Практики управління даними (Data Governance)
Управління даними — це система внутрішніх правил і стандартів, яка визначає, як у компанії збирають, зберігають та передають дані. Якщо все організовано правильно, кожен відділ компанії працює з узгодженими (Consistency) та надійними даними, що зменшує ризик штрафів і допомагає дотримуватися вимог законодавства.
Але якщо такого підходу немає, виникає плутанина. Наприклад, одні й ті самі клієнти можуть бути записані по-різному в різних системах: відділ продажів вказує ім’я як «Саллі», логістика — «Селлі», а служба підтримки — взагалі «Сьюзан». Через такі невідповідності клієнт отримує різний досвід у кожному відділі, що виглядає непрофесійно й шкодить репутації бізнесу.
Правильне управління даними дозволяє забезпечити цілісність (Integrity), унікальність (Uniqueness) і валідність (Validity) даних у межах всієї організації.
Нові виклики якості даних
У міру того як змінюються джерела, обсяги та способи обробки даних, організації стикаються з новими проблемами, які потребують швидких та ефективних рішень. Нижче подано кілька важливих викликів, які набувають актуальності:
🔹 Якість даних у Data Lake’ах
Data Lake часто містить різноманітні типи даних — структуровані, напівструктуровані та неструктуровані. Через це зберігати точність (Accuracy), своєчасність (Timeliness) та доступність (Accessibility) таких даних стає набагато складніше. Потрібні чіткі стратегії для підтримки порядку в цьому “озері даних”.
🔹 Темні дані (Dark Data)
Це дані, які компанія збирає, але не використовує. Вони накопичуються в системах, не приносячи користі — і водночас можуть приховувати цінну інформацію. Проблема полягає в тому, щоб не лише знайти цю користь, а й забезпечити якість (Quality) цих невикористаних даних.
🔹 Edge Computing
Обробка даних ближче до джерела (edge) дозволяє діяти швидше, але створює нові ризики: узгодженість (Consistency), надійність (Integrity) і затримки (latency). Підтримка якості даних на периферії систем — новий виклик, який складно контролювати централізовано.
🔹 Етика якості даних
Усе частіше постає питання: чи є наші дані справедливими, неупередженими та прозорими? Особливо це важливо у випадках, коли дані використовуються для навчання моделей AI/ML. Лідери мають враховувати етичні аспекти під час збирання, обробки та використання інформації.
🔹 Якість даних як сервіс (DQaaS)
Сторонні сервіси, що обіцяють перевірку та покращення якості даних, стають популярнішими. Але компаніям важливо переконатися в ефективності та надійності таких рішень, перш ніж інтегрувати їх у свої внутрішні системи.
🔹 Якість даних у мультихмарному середовищі
Підтримка якісних даних у кількох хмарних платформах — ще одне складне завдання. Виникають проблеми з форматами даних, доступом і інтеграцією, що вимагає спеціалізованих знань і чітких політик.
🔹 Культура якості даних
Щоб дані залишалися якісними в довгостроковій перспективі, потрібно формувати культуру відповідального ставлення до них. Це означає: навчати працівників, пояснювати цінність валідних (Validity) та унікальних (Uniqueness) даних і заохочувати до ролі «стeward» — хранителя даних.
Вирішуючи ці нові виклики, організації можуть підтримувати високу якість даних, що дає змогу приймати зважені рішення, дотримуватися вимог законодавства та використовувати дані як стратегічний актив.
Переваги якісних даних
Якісні дані приносять бізнесу багато вигод. По-перше, це економія коштів — адже не доводиться витрачати ресурси на виправлення помилок або подолання наслідків неякісної інформації. Водночас це знижує ризик серйозних збоїв чи дорогих прорахунків у роботі.
Крім того, висока якість даних підвищує точність аналітики, що веде до кращих бізнес-рішень: зростання продажів, ефективніші процеси та конкурентні переваги.
Також зростає довіра до аналітичних інструментів і BI-дешбордів. Надійні дані спонукають співробітників приймати рішення, спираючись на факти, а не на інтуїцію чи ручні таблиці в Excel.
І нарешті, якщо процеси контролю якості даних налагоджені, команда аналітиків може зосередитися на справді важливих завданнях — таких як допомога користувачам у пошуку стратегічних інсайтів і просування кращих практик роботи з даними, що допомагає уникати помилок у повсякденній діяльності.
Як визначити якість даних: 6 стандартів і вимірів
Системна оцінка якості даних (DQAF) — це підхід, який базується на ключових вимірах якості даних, згрупованих у шість основних категорій:
Ці виміри корисні під час оцінки якості конкретного набору даних у будь-який момент часу.
Більшість фахівців з даних присвоюють кожному виміру оцінку від 0 до 100, а середнє значення визначає загальний рівень Системної оцінки якості даних (DQAF).
1. Повнота (Completeness)
Показує, який відсоток даних у наборі відсутній.
Наприклад, у разі опису товарів чи послуг — якщо в картці одного з товарів немає дати доставки, тоді як у всіх інших вона вказана — ці дані вважаються неповними. А неповні дані заважають клієнтам порівнювати пропозиції та приймати рішення.
2. Своєчасність (Timeliness)
Оцінює, наскільки актуальні або застарілі дані.
Наприклад, якщо у вас залишилась інформація про клієнтів ще з 2008 року, а зараз 2021 — вона вже втратила свою актуальність і може також бути неповною, якщо з тих пір дані не оновлювалися.
Своєчасність сильно впливає на точність, надійність та корисність даних — як у бік покращення, так і навпаки.
3. Валідність (Validity)
Валідність — це відповідність даних встановленим форматам або правилам компанії.
Наприклад, якщо клієнт вводить дату народження у вільному форматі замість передбаченого, система може не прийняти ці дані або спотворити їх. Тому багато компаній впроваджують перевірки, які відхиляють інформацію, що не відповідає формату.
4. Цілісність (Integrity)
Це ступінь надійності та достовірності інформації.
Чи правдиві ці дані? Наприклад, якщо в базі клієнта є e-mail, але той e-mail уже давно не існує — це проблема не лише цілісності, а й своєчасності.
Цілісність також включає перевірку логічних зв’язків між записами: наприклад, чи відповідає клієнт своєму замовленню, чи правильна структура таблиць тощо.
5. Унікальність / усунення дублікатів (Uniqueness / Deduplication)
Цей вимір найбільше стосується облікових записів клієнтів.
Наявність дублікатів може призвести до плутанини, неправильного аналізу, повторних звернень або навіть втрати продажу.
Збереження унікальності кожного клієнта, разом із його історією взаємодії, допомагає вибудовувати персоналізовану комунікацію та забезпечує точну аналітику — основа прибутковості та успіху в довгостроковій перспективі.
6. Узгодженість (Consistency)
Цей вимір важливий для аналітики.
Узгодженість означає, що дані збираються та зберігаються однаково у всіх системах і відділах. Наприклад, якщо дата відкриття облікового запису клієнта вказана в одному місці, а дата останнього входу — в іншому, вони повинні бути логічно пов’язані та не суперечити одна одній.
Це дає змогу робити коректні висновки, наприклад, про активність клієнта або ефективність маркетингових кампаній.
Розуміння взаємозв’язків між характеристиками якості даних
Під час оцінки якості даних важливо враховувати, як різні характеристики можуть впливати одна на одну.
Наприклад, повнота (Completeness) даних може впливати на їхню своєчасність (Timeliness). Якщо дані неповні, вони не дають повної картини подій, що уповільнює отримання інсайтів.
Крім того, точність (Accuracy) тісно пов’язана з цілісністю (Integrity): якщо дані не відповідають встановленим правилам або форматам, знижується їхня надійність.
Саме тому важливо враховувати ці взаємозв’язки, щоб сформувати цілісне уявлення про якість даних і переконатися, що вони є точними, надійними та корисними для ухвалення рішень.
🚀Долучайтесь до нашої спільноти Telegram:
🚀Долучайтесь до нашої спільноти FaceBook:
🚀Долучайтесь до нашої спільноти Twiter X: