数据质量稳定提升方法：使用反馈循环

在本文中，我将概述一些在您的组织中提升数据质量的建议。这是基于以下想法：使用反馈循环不仅分配解决数据质量问题的工作量，而且在数据所有者，数据用户和数据生产者之间分担责任。

通过收集业务流程各个部分的数据和信息，组织无论规模大小，都变得越来越丰富。如果数据质量已经低于目标，并且没有纠正该问题的流程，那么增加数据量只会使问题变得更糟。

数据分析师和数据科学家通常会敏锐地感觉到数据质量问题。他们必须通过数据清理和通常漫长的过程来解决这些问题，以将数据转换为对他们的分析有用的东西。

每个额外的数据源都给流程增加了更多的复杂性，并且至少在短期内，在流程自动化之前消耗了额外的时间。现在是时候这些数据专业人员可以专门回答业务问题，并确定数据中的趋势和见解。那么，到底该如何提高数据质量呢？

在哪里解决数据质量问题

数据准备和集成工具使组织能够解决数据质量不佳的症状并尽可能地纠正它们，以便 有效和可靠的数据 可用于支持决策过程。

我的建议是在处理数据的人员与在数据源处生成或输入数据的人员之间建立有效的反馈循环。将数据价值链的这两部分联系起来，可以通过改善流程和改变行为，从长远来看有助于解决数据质量不佳的问题。

如何创建反馈环

如果您想从源头上解决糟糕的数据质量，它有助于将创建数据的人员与使用数据的人员联系起来，以便他们更好地了解彼此的需求和任务。

回到上面的示例，如果我们可以促进销售顾问和数据分析师之间的对话，我相信销售顾问会更好地理解高质量数据对于销售顾问的重要性。 数据分析师。同样，分析师可以看到在面对客户的角色中改善数据收集过程的机会，以帮助其同事生成急需的数据。

在与全球组织中的分析和数据社区的合作中，我发现将来自不同角色的人们聚集在一起并鼓励他们相互学习可以为建立数据文化做出重大贡献。

优化流程

对于数据质量，可以使用类似的方法。为什么不将输入数据的客户服务人员与分析数据的人员联系起来呢？无论是移动电话提供商的销售顾问，医院的护士或前台服务人员，还是银行出纳员，他们每个人都从客户，患者和客户那里收集数据，他们的流程越好，结果越好数据质量。

为了启动反馈循环并帮助组织中的人们建立关系并进行富有建设性的对话，我建议您从一个小组开始。重要的是要清楚目标是什么，各方如何受益，并且希望他们保持持续的联系，以便他们可以根据需要提出任何问题，问题和解决方案。

使用特定的示例将帮助您和小组开始对话。它还可以为想法，建议和对每个人在从数据创建到分析和报告的过程中扮演的角色的共识提供基础。

简化信息

初次会议发生后，请支持每个参与者保持联系。这可以通过组织中可用的沟通工具作为一种开放渠道进行，人们可以根据需要进行交流。当这个过程吸引人时，您可以开始邀请其他人做出贡献。

当然，显示结果很重要，在讨论了最初的问题之后，人们需要采取行动进行更改和改进。

将结果作为定期更新提供给直接受影响的更广泛的人群，然后酌情提供给整个企业。

如果您可以显示出有关数据质量的建设性讨论如何能够改善一线员工的流程，简化流程，以及为分析师和数据科学家提供更好的数据质量，那么这是吸引更广泛的受众并实现进一步改进的有效方法。在显示结果时，请尽可能包括可量化的指标。

引领变革

主动提高组织中数据的质量不仅是一个好主意，而且是当您面对持续不断的挑战时立即采取的重要步骤 数据量的增长，数据源的复杂性以及您的不断发展 数据架构。

我们太多的人继续孤岛工作，有时忘记了数据价值链上游的其他人实际上是我们的同事，我们可以与他们交谈，提问，倾听并找到解决方案。在大型组织中，甚至在小型组织中，这种交流都很少发生，因此我想鼓励您促进这种交流，并将在数据收集，处理和分析过程中至关重要的人员聚集在一起，并为他们提供帮助以建设性的方式一起解决数据质量问题。

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