糟糕的数据健康状况代价高昂,但改善比以往任何时候都容易

by 2021年7月28日

糟糕的数据健康状况代价高昂,但改善比以往任何时候都容易

by 2021年7月28日数据治理

潜在的数据洞察和公司能从数据中得到什么是两码事. 事实上,一项可怕的研究表明 超过70%的数据 没有用于决策. 数据洞察的几个障碍包括错误的工具、糟糕的基础设施或缺乏专业知识. 数据驱动决策的另一个重大挑战是数据健康. 企业必须负责数据健康,以实现全面数字化转型, 幸运的是, 现在比以往任何时候都容易. 让网上正规买球网站探索为什么.

 

什么是数据健康状况?

数据健康状况是公司的数据准备情况. 为了确定数据准备就绪情况,企业应该考虑数据是否有效且质量是否足够. 但是在业务数据的上下文中,质量意味着什么呢?

每个公司可能有一个 不同的质量指标 用于确定数据质量是否足够,但一些常见的基准测试有:

  • 数据是完整的? 数据集必须包含回答查询所需的所有信息.
  • 准确性值得信赖吗? 认证数据, 一个清晰的血统, 可靠的来源——所有这些都为准确的数据提供了信任.
  • 每个条目是唯一的吗?? 偶然的重复条目会影响数据的准确性,并对最终的见解造成严重破坏. 在某些情况下,这是一个一致性问题, 但在别人, 多个条目可以是获取的结果
  • 这些数据是否及时? 检查历史数据可能是有原因的, 但在很多情况下, Data应该是查询的最新选项.
  • 数据集是否遵循一致的模式? 用于具有大型和各种不同数据集的企业, 集合内部和集合之间的不一致会破坏准确性.
  • 正确的人能访问它吗? 部分质量意味着数据对于需要的人是可检索的. 这意味着它不会被锁起来或存储在一个不可能的框架中. 与此同时,公司必须确保数据不受黑客甚至竞争对手的攻击.

没有数据质量,企业就无法做出决策,并面临重大合规问题的风险. 因此,应该定期进行数据运行状况检查.

人为错误会导致大量的数据事件,包括意外和安全漏洞. Investing in regular data health checks is not just an ideal; it’s an essential part of running a data-driven 组织.

 

忽略数据运行状况的代价

数据质量差平均每年给每个企业造成数百万美元的损失 Gartner的一项调查 早在2017年发表. 对于医疗保健等具有敏感数据的行业来说,这些不良数据可能尤其糟糕. 2021年发表在《HIPAA期刊》上的一项研究指出,医疗行业平均每天发生两次数据泄露事件

即使没有数据泄露,企业也会面临受到严厉制裁的风险, 糟糕的数据还会以其他方式让公司付出代价. 决策者, IT团队, 部门组织在日常决策中也为糟糕的数据质量而苦恼, 造成了消化和洗涤的瓶颈,并在错误数据支持的执行不良的业务策略上浪费时间. 最终的结果已经结束 每年3万亿美元 在软成本和硬成本方面,由于数据健康状况不佳. 如果没有计划,数据很快就会从资产转移到负债.

 

制定数据健康计划

企业必须认识到他们的数据是一个整体,几乎是活生生的存在. 因此,维护数据健康与维护个人健康同样重要.

准备好决策的数据只发生在计划中. 该计划包括三个基本组成部分.

  • 积极主动的 -在错误的数据元素和安全问题成为问题之前识别它们. 这从最细粒度的层次开始.
  • 无功 -数据和实际事件中的危险信号需要迅速、果断的行动.
  • 支持 -有明确责任链的数据文化,为监控和数据管理提供基础.

这些组件为管理数据和确保所有数据的质量提供了基础, 实时的和历史的, 高到可以得到有价值的见解吗. 2017年的一项令人不安的数据表明 只有3%左右 公司的数据符合基本质量标准. 在那之后的几年里,情况只略有改善.

 

利用数据结构改善数据运行状况

数据结构提供统一的环境, 允许所有服务, 技术, 和数据存储在相同的架构上运行. 它简化了管理,并提供了一种革命性的管理治理的方法.

数据结构提供了:

  • 连接: 公司可以轻松链接到任何数据源,确保所有数据遵循一致的协议.
  • 摄入: 随着数据的输入, 数据结构确保数据保持完整, 一致的, 并且对那些需要的人开放.
  • 多环境管理: 内部, 云, 和混合动力, whatever companies need to ensure that data remains timely and secure; a data fabric offers integration for all types.
  • 流线型的共享: 有了细粒度治理功能和API支持,每个需要数据的人都可以获得数据.

数据结构管理从收集到共享到见解的所有事情. 它解决了统一多个数据环境和减少公司对遗留系统的依赖等挑战.

 

通过将所有东西放在一个屋檐下,企业可以管理、扩展和适应未来的数据.

DataOS®是一个首创的数据操作系统. 它旨在消除复杂性,以便企业能够轻松管理数据健康状况,减少错误. 它为最合适的数据集提供了人工智能驱动的声明性数据管理,并通过一个独一无二的基于标签的系统转换数据安全性. 现在是时候看看什么才是真正的数据健康了.

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