Jakość danych to nie tylko kwestia IT; to podstawowy element nowoczesnych operacji biznesowych. Krytyczne znaczenie wysokiej jakości danych jest podkreślone w niedawnym "Raporcie o Stanie Data Observability" przez CDO Magazine. Przedstawia dość niepokojący obraz: zaledwie 7% liderów zarządzania danymi może rozwiązać problemy ws. danych zanim wpłyną na użytkowników końcowych. Ta zatrważająca statystyka odzwierciedla szersze wyzwania, z jakimi dziś mierzą się organizacje oparte na danych, od napiętych relacji między zespołami, przez marnowanie zasobów, po dodatkowy stres. 

Poniżej zagłębiamy się w to, dlaczego problemy z danymi nadal tworzą konflikty, jakie konflikty wywołują późne odkrycia problemów z danymi, jakie są powszechne pułapki, na jakie napotyka infrastruktura danych, oraz jak poprawić jakość danych. Przedstawiamy innowacyjne rozwiązanie: digna, narzędzie Modern Data Quality wspierane przez AI, które ma na celu przekształcenie podejścia firm do niezawodności danych.

Późne odkrycie problemów z danymi: Źródło konfliktów

W świecie, gdzie dane są nową ropą naftową, późne odkrycie problemów z danymi jest jak wykrycie wycieku w rurociągu – szkody są już dokonane, zasoby zmarnowane, a sprzątanie jest kosztowne. Kiedy problemy z danymi wykrywane są późno w procesie, może to oznaczać katastrofę dla wszystkich zainteresowanych. Zespoły ds. danych często znajdują się na linii ognia, ponieważ 58% konfliktów powstaje z konsumentami danych, gdy rurociągi nie dostarczają dokładnych i aktualnych danych. Napięcie między działami biznesowymi a IT nasila się, gdy decyzje podejmowane na podstawie błędnych danych prowadzą do strat finansowych, nieodebranych szans i strategicznych błędów.

Późne wykrywanie problemów z jakością danych pochłania nadmierne zasoby — dokładnie 57% zasobów wewnętrznych — i zwiększa stres przeciążonych zespołów, według wyników raportu. Ten nacisk nie dotyczy tylko zasobów, ale także relacji między działami, które są kluczowe dla płynnego funkcjonowania organizacji.

Zespoły ds. danych kontra konsumenci danych

Konsumenci danych oczekują terminowych i dokładnych informacji. Opóźnienie lub błąd w danych mogą prowadzić do błędnych decyzji biznesowych, niszcząc zaufanie między tymi, którzy dostarczają danych, a tymi, którzy na nich polegają.

Biznes kontra działy IT

Jednostki biznesowe wymagają danych do informowania o strategiach i mierzenia wyników. Kiedy pojawiają się problemy z danymi, dział IT często postrzegany jest jako wąskie gardło, co powoduje napięcie.

Wewnętrzne konflikty zespołów ds. danych

Zespoły ds. danych spędzają do 40% swojego czasu na naprawianiu rurociągów danych, co oznacza ogromny koszt utraconych możliwości, prowadzący do frustracji wewnętrznych i konfliktów o alokację zasobów.

Przeczytaj także: digna: Pionierska przyjazna użytkownikowi platforma Modern Data Quality dla nowoczesnego biznesu

Powszechne problemy z danymi napotykane przez rurociągi, jeziora i magazyny danych

Jak nawiedzony dom, rurociągi danych, jeziora i magazyny mogą być wypełnione niewidocznymi zagrożeniami, które zakłócają operacje:

• Ghosting danych: Dane, które powinny się tam znajdować, tajemniczo ich nie ma, prowadząc do niepełnej analizy.

  
  

• Odwrócone wartości: Prosta zamiana wartości może uczynić cały zbiór danych bezużytecznym.

  
  

• Tworzenie reguł jakości danych: Ustalanie i utrzymywanie kryteriów jakości danych, zapewniając jednocześnie spójność, zdolność adaptacji i aktywne monitorowanie, może być zasobochłonne i skomplikowane, potencjalnie przyczyniając się do problemów z jakością danych. Zobacz jak digna zastąpiła 9000 reguł jakości danych dla ITSV.

  
  

• Kryzys pustych kolumn: Kolumny, które nagle stają się puste, mogą wywoływać fałszywe alarmy lub wypaczone raporty.

  
  

• Skrócona tragedia: Kiedy dane są niespodziewanie obcięte, oznacza to brak kluczowych informacji.

  
  

• Mieszankowy chaos: Błędnie oznaczone dane tworzą chaos, prowadząc do błędnych decyzji i braku zaufania.

• Kolumnowa konfuzja: Gdy kolumny się nie pokrywają, rezultat to zamieszanie wskaźników i katastrofa dla Compliance.

Takie problemy nie tylko wywołują zakłócenia operacyjne, ale także rodzą brak zaufania i niezadowolenie wśród interesariuszy danych.

Wprowadzenie digna: Rozwiązanie AI dla Modern Data Quality

W obliczu tych zniechęcających wyzwań, digna jawi się jako beacon nadziei. Zaprojektowana, aby uprzedzać i rozwiązywać problemy z jakością danych, digna oferuje zestaw funkcji, które umożliwiają organizacjom utrzymanie integralności danych:

• Automatyczne uczenie maszynowe: digna wykorzystuje moc uczenia maszynowego do wykrywania i naprawiania anomalii, trendów i wzorców, które w innym przypadku byłyby niezauważone.

  
  

• Niezwiązana z domeną: Niezależnie od tego, czy jesteś w finansach, opiece zdrowotnej czy handlu detalicznym, digna dostosowuje się do twojego specyficznego krajobrazu danych, zapewniając pełne zrozumienie i uwzględnienie szczegółów domeny.

  
  

• Prywatność danych: W erze surowych regulacji dotyczących danych, digna zapewnia, że twoje inicjatywy dotyczące jakości danych nie idą kosztem prywatności.

  
  

• Zbudowana do skalowania: Od startupów po przedsiębiorstwa, digna rozwija się wraz z twoją infrastrukturą danych, zapewniając zrównoważony rozwój i niezawodność.

  
  

• Radar w czasie rzeczywistym: Dzięki monitorowaniu w czasie rzeczywistym przez digna, problemy są wychwytywane i rozwiązywane natychmiastowo, na długo zanim wpłyną na procesy decyzyjne.

  
  

• Wybierz swoją instalację: Elastyczność jest kluczowa, a z digna wybór należy do ciebie – wdrażaj w chmurze lub lokalnie w zależności od potrzeb i polityk bezpieczeństwa twojej organizacji.

Kompetencje digna w zakresie monitorowania w czasie rzeczywistym i automatycznego rozwiązywania problemów pozwalają organizacjom szybko wykrywać i rozwiązywać problemy z danymi, zapobiegając konfliktom i marnotrawieniu zasobów podkreślonych w raporcie CDO Magazine.

Podnieś jakość swoich danych już dziś z digna

Jakość danych jest fundamentem wnikliwej analizy, świadomego podejmowania decyzji i operacyjnej wydajności. Jeśli jesteś interesariuszem w zakresie magazynowania danych, jezior czy rurociągów, to czas przejąć kontrolę nad jakością swoich danych z digna. Nie pozwól, by problemy z danymi niszczyły zaufanie do twoich danych; stań się częścią tych 7%, którzy proaktywnie rozwiązują problemy z danymi zanim się zaostrzą.

Czy jesteś gotowy podnieść jakość i niezawodność swoich danych? Skontaktuj się z nami, aby dowiedzieć się więcej o digna i rozpocząć swoją podróż do jednolitego, wolnego od konfliktów zarządzania danymi.

W końcu w sferze danych jakość to nie tylko cecha — to fundament.