от Мирослава Михова, Център по мениджмънт Стара Загора

Все по-често се говори за управление на информацията и как точната и навременна информация представлява ключов елемент при вземането на адекватни решения. Това е безпорен факт, но дали обръщаме внимание на качеството на данните, които въвеждаме и в последствие преобразуваме в информация. Некачествените данни могат до такава степен да изкривят представяната информация, че да доведат до вземането на решения, които са неподходящи за реалната ситуация и водят до загуби на пари, време или клиенти.

За да оптимизират дейностите по събиране, съхранение и обработка на данни голяма част от фирмите се снабдяват с различни софтуерни продукти, които в зависимост от дейността и целта на организацията могат да бъдат – CRM, ERP, BI, счетоводни, складови и др. програми. Информационните системи в зависимост от своето предназначение обработват въведените данни и представят информацията под формата на справки, на база на които се вземат решения за последващи действия. При създаването на справки обаче, програмите използват въведените данни без отношение на тяхното качество. В повечето случаи програмите имат защита от въвеждането на грешни данни, като например трябва да въведете датата в определен формат, защото в противен случай нямате възможност да продължите. Но наличието на защита все още не означава, че въведените данни са качествени. Още повече, ако въвеждането на данни се е превърнало в рутинна дейност, при което вероятността от въвеждането на грешни данни се увеличава.

В опитите ми да намеря решение на проблема попаднах на един безплатен инструмент за анализ на качеството на данните DQ Analyzer разработен от Ataccama. DQ Analyzer е инструмент, с помощта на който можете да анализирате качеството на използваните от вас данни, като анализа може да включва проверка за липсващи, дублирани данни, некоректно въведен формат или стойност на данните и др. Например, ако сте пропуснали да въведете стойност за някое от полетата на водените от вас записи, DQ Analyzer ще ви даде информация за количеството пропуснати полета, както и кои са записите с пропуснати полета.

Хубавата новина за тези от вас, които проявяват интерес към DQ Analyzer е, че от DataQualityPro са подготвили серия от безплатни уроци с примери и задачи, които ще ви помогнат да разберете как пълноценно да използвате възможностите на инструмента. Първият урок можете да свалите от тук.  В него е включено пълно ръководство за сваляне и инсталиране на програмата DQ Analyzer. Освен това е направен преглед на правилата за определяне качеството на данните. В повечето случаи правилата за качество на данните не са ясно определени и затова е необходимо ние сами да си ги създадем. Например, ако за нашата дейност е много важно да разполагаме с пълен и точен адрес на клиента, трябва да създадем правила за въвеждането на необходимите за целта атрибути. В урока са разгледани областите за валидност на атрибутите на съответните записи, по които трябва да се ръководим, като точност, пълнота, прецизност, уникалност, съвместимост, навременност и валидност, спазването на които гарантира качеството на данните. От DataQualityPro са се погрижили материалът да е онагледен с примери и практически упражнения чрез използването на реална база от данни от областта на търговията на дребно.  

В крайна сметка, независимо дали ще използвате допълнителни инструменти за анализ на данни или не, за да създадете качествена информация, която да ви помогне при вземането на адекватни решения е необходимо да:

• анализирате входните данни;
• определите, кои от тях са определящи за постигането на целта;
• създадете правила за въвеждане, съхранение и обработка на избраните данни;
• контролирате спазването на правилата;

Звучи кратко и ясно, но моят опит показва, че е достатъчно трудно.

А според Вас дали инструментите за анализ на данни биха помогнали за управлението на информацията?