Jak określić i ocenić jakość danych w kontekście potrzeb biznesowych?

Aby skutecznie ocenić jakość danych, ważne jest, aby zidentyfikować kluczowe metryki, które mają znaczenie dla danego przedsiębiorstwa. Takie metryki, jak dokładność, kompletność, spójność, terminowość i ważność, zostały omówione wcześniej. Jednak to, które z nich będą miały większe znaczenie, zależy od kontekstu – cele, które firma stawia przed sobą, determinują, które wskaźniki są najistotniejsze. Dla przykładu, jeśli firma potrzebuje informacji o swoich zakupach magazynowych, ale nie może polegać na zapisach z powodu występujących błędów, wtedy kluczowym czynnikiem staje się dokładność i ważność danych, a nie inne metryki, takie jak spójność czy terminowość.

Pierwszym krokiem jest zebranie próbki danych, która będzie reprezentatywna dla całego zbioru danych. Przy pomocy narzędzi do profilowania danych, takich jak Power Query Editor dostępny w Microsoft Excel i Power BI, możemy przeanalizować dane, zidentyfikować wzorce, powiązania oraz wszelkie nieprawidłowości. Power Query oferuje funkcje do oceny jakości danych i pomoże w wykrywaniu problemów, co jest niezbędne w ocenie spójności, dokładności i kompletności danych.

Po przeanalizowaniu danych, kluczowym krokiem jest identyfikacja i priorytetyzacja problemów związanych z jakością danych. W tym etapie firma musi ocenić, które kwestie mają największy wpływ na operacje biznesowe. Z racji tego, że zasoby są ograniczone, konieczne jest precyzyjne określenie, które problemy wymagają natychmiastowego rozwiązania, a które mogą zostać rozwiązane w późniejszym czasie. Wszystko zależy od specyfiki biznesu oraz od tego, jakimi zasobami dysponuje firma.

Kolejnym istotnym elementem jest stworzenie planu działania. Działania takie jak ręczne czyszczenie danych, wykorzystanie technologii automatyzujących proces poprawy jakości danych, a także ujednolicenie procedur zarządzania danymi w zespole, będą kluczowe w poprawie jakości danych. Stworzenie planu wymaga zrozumienia, które technologie i narzędzia mogą być najskuteczniejsze w rozwiązaniu problemów, jakie zostały zidentyfikowane.

Ostatnim krokiem jest monitorowanie i mierzenie jakości danych w czasie. Aby dane były wiarygodne, kompletne i dokładne, należy regularnie oceniać ich jakość, dostosowując metody oceny w zależności od zmieniających się potrzeb. Przykładem narzędzi do monitorowania jakości danych może być stworzenie karty oceny jakości danych, której wyniki będą regularnie aktualizowane. Taki proces pomoże śledzić postęp w rozwiązywaniu problemów związanych z jakością danych i dostosowywać procesy zarządzania nimi.

Należy jednak pamiętać, że żaden system oceny jakości danych nie jest uniwersalny. Z tego powodu każde podejście do oceny danych musi być dostosowane do specyfiki organizacji oraz branży, w której działa. Co więcej, system oceny jakości powinien być elastyczny, aby móc dopasować się do różnych typów danych oraz do zmieniających się wymagań regulacyjnych i celów biznesowych. Z tego względu, warto zwrócić uwagę na to, jak dane są wykorzystywane w organizacji, jakie mają znaczenie dla jej działań oraz jak wpływają na podejmowanie decyzji strategicznych. Właściwie skonstruowany system oceny jakości danych może stanowić podstawę do dalszego rozwoju i optymalizacji procesów biznesowych.

Jak zarządzać osieroconymi rekordami w narzędziach analitycznych?

Zarządzanie osieroconymi rekordami w narzędziach analitycznych to istotny etap w pracy z danymi, który ma na celu identyfikację i usunięcie lub aktualizację rekordów, które utraciły powiązanie z innymi danymi w bazie. Osierocone rekordy mogą występować, gdy powiązane z nimi dane zostaną usunięte lub zmodyfikowane, a rekordy zależne nie zostaną odpowiednio zaktualizowane. W praktyce, zarówno w Power BI, jak i w Alteryx, proces identyfikacji takich rekordów przebiega podobnie, ale każde z tych narzędzi oferuje własne podejście do zarządzania danymi.

Jeśli chodzi o narzędzie Alteryx, identyfikacja osieroconych rekordów przebiega na podobnej zasadzie. Korzystając z tych samych plików co w Power BI, usuwamy duplikaty z pliku 2020_Transactions.xlsx i usuwamy Product_ID 151003 z pliku Product_Details.xlsx. Proces rozpoczynamy od załadowania plików danych do Alteryx Designer, co pozwala na dalsze operacje związane z przetwarzaniem tych danych. Po dodaniu plików do środowiska roboczego, kolejnym krokiem jest utworzenie połączenia za pomocą opcji Input Data, a następnie zdefiniowanie odpowiednich plików wejściowych. Po załadowaniu danych z pliku 2020_Transactions i Product_Details, możemy wykonać operację join, aby połączyć oba zbiory danych na podstawie identyfikatora produktu (Product_ID).

Dalszy etap polega na utworzeniu operacji „left anti join”, której celem jest wylistowanie rekordów, które znajdują się w pierwszym zbiorze (transakcjach), ale nie występują w drugim zbiorze (szczegółach produktów). Podobnie jak w Power BI, wynikiem tej operacji będą osierocone rekordy, które można wyeksportować do pliku wynikowego, takiego jak Excel. Możliwość eksportowania wyników do różnych formatów (np. Excel, CSV) jest jedną z kluczowych cech narzędzi analitycznych, umożliwiających dalszą obróbkę danych lub ich archiwizację.

Po przeprowadzeniu operacji łączenia i uzyskaniu wyników, istotne jest, aby zrozumieć przyczynę powstawania osieroconych rekordów. Najczęściej wynikają one z utraty powiązań między rekordami w bazie danych, gdy powiązane dane zostały usunięte lub zmodyfikowane, ale rekordy zależne nie zostały odpowiednio zaktualizowane. Przed podjęciem decyzji o dalszym postępowaniu, należy ustalić, dlaczego dane straciły swoje powiązanie. W zależności od sytuacji można podjąć różne kroki, takie jak:

• Usunięcie osieroconych rekordów: jeśli rekordy nie są już potrzebne, można je bezpiecznie usunąć z bazy danych.

• Aktualizacja rekordów zależnych: jeśli powiązane dane nadal istnieją, ale zostały zmodyfikowane, można zaktualizować rekordy zależne, aby odzwierciedlały te zmiany.

• Ponowne przypisanie relacji: jeśli powiązane dane zostały usunięte, rekordy zależne można przypisać do innych, istniejących danych.

Dodatkowo warto pamiętać, że zarządzanie osieroconymi rekordami nie kończy się na ich identyfikacji i usunięciu. Istotnym krokiem jest także monitorowanie i automatyzowanie tego procesu, aby w przyszłości uniknąć podobnych problemów. Narzędzia analityczne, takie jak Power BI czy Alteryx, oferują różne możliwości integracji z innymi systemami, co umożliwia tworzenie bardziej kompleksowych i zautomatyzowanych rozwiązań do zarządzania jakością danych w organizacji. To podejście pozwala na szybsze wykrywanie problemów z danymi i minimalizowanie ryzyka błędów w analizach, które mogą wynikać z obecności osieroconych rekordów.

Jak zarządzanie integralnością danych wpływa na finanse i produkcję?

Integralność danych jest jednym z kluczowych elementów, który zapewnia prawidłowe funkcjonowanie organizacji. Każde przedsiębiorstwo, niezależnie od wielkości, powinno podejmować działania mające na celu zapewnienie spójności, dokładności i niezawodności danych. W kontekście finansów i produkcji, kontrolowanie integralności danych staje się podstawą dla uniknięcia niepożądanych konsekwencji. W przypadku błędów w danych może dojść do nieprawidłowości w analizach finansowych, co z kolei prowadzi do złych decyzji zarządu, a w konsekwencji - poważnych strat.

Jednym z najważniejszych aspektów, które warto monitorować, jest zmienność kosztów zmiennych w produkcji. Zrozumienie, w jaki sposób te koszty zmieniają się w różnych poziomach produkcji, może pomóc w wykrywaniu nieregularności już na wczesnym etapie. Na przykład, jeśli koszty zmienne wzrosną w sposób nieoczekiwany, może to oznaczać nie tylko wzrost cen surowców, ale również wskazywać na błędy w procesie produkcji, nieprawidłowości w rozliczeniach lub w najgorszym przypadku - oszustwa. Dlatego monitorowanie takich danych w czasie rzeczywistym jest niezbędne do zapobiegania kryzysom finansowym.

Zarządzanie ryzykiem jest kluczowym procesem w każdej organizacji, który ma na celu identyfikowanie, ocenę oraz minimalizowanie zagrożeń, które mogą wpłynąć na operacje biznesowe oraz wyniki finansowe. Odpowiednia analiza danych jest fundamentem w procesie oceny tych ryzyk. W szczególności, w obszarze finansów, błąd w danych może prowadzić do niewłaściwego oszacowania ryzyka, a w rezultacie do złych decyzji inwestycyjnych czy nieskutecznych strategii zarządzania ryzykiem. Należy pamiętać, że zarządzanie ryzykiem wymaga precyzyjnych i wiarygodnych danych, które pozwalają na skuteczną identyfikację zagrożeń oraz opracowanie odpowiednich strategii łagodzenia ryzyka.

Jedną z metod zapewniania integralności danych na poziomie systemów transakcyjnych jest wykorzystanie techniki blokady wzajemnego wykluczania (mutex). Jeżeli dwie operacje próbują jednocześnie zmodyfikować tę samą wartość, np. stan konta bankowego, mutex uniemożliwia jednoczesny dostęp do tego zasobu, zapewniając, że jedna transakcja jest zakończona przed rozpoczęciem drugiej. W ten sposób unikamy błędów, które mogłyby prowadzić do nieprawidłowego stanu konta. Zastosowanie takich blokad w systemach transakcyjnych daje pewność, że operacje są przeprowadzane zgodnie z wymaganiami, bez ryzyka utraty integralności danych.

Pomimo że techniki te są nieocenione w utrzymaniu integralności danych, istnieje wiele mitów, które mogą wpłynąć na sposób zarządzania danymi finansowymi w organizacji. Wiele osób uważa, że problemy z integralnością danych dotyczą wyłącznie dużych organizacji finansowych. W rzeczywistości, błędy w zarządzaniu danymi mogą dotyczyć każdego rodzaju przedsiębiorstwa, niezależnie od jego wielkości. Dla małych firm, start-upów czy średnich przedsiębiorstw, zarządzanie danymi finansowymi w sposób precyzyjny i zgodny z wymaganiami jest równie ważne, aby uniknąć konsekwencji w postaci kar finansowych lub utraty reputacji.

W kontekście ubezpieczeń, integralność danych ma kluczowe znaczenie. Ubezpieczyciele, zapewniając ochronę finansową przed nieoczekiwanymi stratami, muszą działać na podstawie dokładnych i aktualnych danych. Złożoność branży ubezpieczeniowej wiąże się z koniecznością utrzymania danych o klientach, polisach i szkodach w sposób, który zapobiega manipulacjom czy oszustwom. Nieprawidłowe dane w tej dziedzinie mogą prowadzić do wypłacenia odszkodowań na podstawie błędnych informacji, co wiąże się z poważnymi konsekwencjami finansowymi. Dlatego w zarządzaniu integralnością danych w ubezpieczeniach równie istotne jak odpowiednia weryfikacja transakcji, jest dbanie o to, by zapisy były zawsze rzetelne i aktualne.