Каждое предприятие при принятии решений в значительной степени полагается на данные. Поэтому надежность данных имеет решающее значение. Без нее вы можете не найти путь к оптимизации работы с клиентами и получению прибыли. Однако надежность данных — довольно новое понятие в работе с данными. По своей сути она заключается в том, чтобы относиться к качеству данных как к инженерной проблеме. Это означает создание надежных систем и процессов и внедрение таких методов и инструментов, как SLA, инструментальные панели, мониторинг, отслеживание, оповещение и управление инцидентами, пишет на портале Datanami Кайл Кирван, соучредитель и генеральный директор компании Bigeye, поставщика инструментов для обеспечения наблюдаемости данных.
Но как узнать, нужно ли вашей организации инвестировать в надежность данных, и как это сделать? Как и многое другое в жизни, обеспечить надежность данных — легче сказать, чем сделать. Многие факторы могут препятствовать ее реализации: от сложных и динамичных конвейеров данных, отсутствия видимости и администрирования, человеческих ошибок и предубеждений до недостаточных инструментов и процессов.
Ниже описан ряд общих признаков, указывающих на то, что пора принимать меры.
1. Отсутствие доверия к аналитике/приборным панелям
Это серьезный признак того, что вам нужна надежность данных. Когда руководители сомневаются в отчетах, сомнения распространяются на всю организацию. Доверие к данным легко потерять — потому, что на этом уже обжигались, или потому, что цифры говорят не то, что ожидали. Но если принять меры по обеспечению надежности данных, вера в цифры может быть восстановлена, и команды смогут уверенно двигаться вперед, принимая решения и директивы, основанные на данных.
2. Инженеры и специалисты по анализу данных игнорируют предупреждения
Если ваши инженеры и специалисты по анализу данных получают слишком много сообщений о потенциальных проблемах с данными, они могут начать считать их ложной тревогой. Слишком большое количество ложных срабатываний или тривиальных предупреждений может привести к усталости от алертов. Ваши оповещения о проблемах с данными должны быть значимыми и своевременными, чтобы вы могли быстро обнаружить и устранить любые ошибки. В противном случае ваша организация может упустить реальную проблему.
3. Неудачные инициативы в области качества данных
Вы начали инициативы по обеспечению качества данных с самыми лучшими намерениями, но они продолжают терпеть неудачу, обходятся дороже, чем вы предполагали, или блокируются. Почему? Общие причины включают отсутствие ясности и несогласованность действий различных заинтересованных сторон. Если ваши инициативы в области качества данных неясны и/или неэффективны, надежность данных может связать инвестиции с измеримыми показателями, такими как баллы NPS (индекс потребительской лояльности), и с бизнес-результатами.
4. Конвейеры данных запускаются по пятницам, чтобы инженеры могли отлаживать их в выходные дни
Известно, что организации планируют запуск конвейера данных по пятницам, чтобы в выходные можно было отладить ошибки. Это своего рода механизм преодоления недостаточной надежности данных. В идеальном мире ваши данные должны быть готовы к использованию в любое время, чтобы вы могли предоставлять заинтересованным сторонам свежие и точные данные по требованию. Если вы не можете этого сделать, вы ставите под угрозу качество и своевременность данных и оказываете ненужное давление на своих инженеров.
5. Количество дублирующихся таблиц постоянно растет
Если у вас огромное количество дублирующихся таблиц, это, как правило, связано с тем, что люди не знают, где найти данные, поэтому изобретают колесо снова и снова. В результате возникают несоответствия и неточности в ключевых показателях, которые распространяются по всей организации. Инвестируйте в надежность данных, чтобы создать единый источник истины для ваших данных, что уменьшит путаницу и ошибки.
6. Вы планируете IPO
В то время как существуют обширные ресурсы для поддержки финансовых команд, выходящих на IPO, есть не так много ресурсов для помощи командам по работе с данными, столкнувшимся с той же проблемой. Как только вы определите, кто имеет доступ к каким данным, вам нужно будет наладить партнерские отношения с отделами конфиденциальности, безопасности и юристами, чтобы определить, как регулировать доступ к данным в дальнейшем. Как только ваша компания станет публичной, от вас потребуется регулярно подавать точные и аудируемые отчеты о данных, чтобы соответствовать различным нормативным стандартам. Если ваши данные ненадежны или противоречивы, вы столкнетесь с юридическими рисками и репутационным ущербом из-за возможных ошибок или искажений в ваших отчетах.
Надежность данных — это конечная цель для любой организации, полагающейся на данные (вероятно, каждой организации). Благодаря надежности данных организации укрепляют доверие ко всей своей экосистеме внутренних и внешних заинтересованных сторон.
Все просто: если команды пытаются использовать данные, но они неверны или запутаны, они будут сомневаться, стоит ли полагаться на них в следующий раз. Если данные заслуживают доверия, команды будут их использовать.
