La qualità dei dati a valle dipende direttamente dalla qualità dei dati nel primo miglio. Già dall'ingestione, dati accurati e affidabili garantiranno che i dati utilizzati a valle per analytics, visualizzazione e data science siano di alto valore.
Per un'azienda, questo fa la differenza tra il trarre vantaggio dai dati e il farli passare in secondo piano quando si prendono le decisioni. In questo post, descriviamo l'importanza della qualità dei dati, come controllare e monitorare i dati e come ottenere il consenso da parte dei leader, dei colleghi e del consiglio di amministrazione.
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Gestire i dati è come correre una maratona. Molti fattori determinano il risultato finale, ed è un processo lungo. Tuttavia, supponiamo che un corridore inciampi e si faccia male alla caviglia durante il primo chilometro. In tal caso non riuscirà a completare la maratona. Allo stesso modo, se i dati non vengono monitorati già dopo l'ingestione, il resto della pipeline ne risentirà negativamente.
Come possiamo garantire la governance dei dati durante questo primo miglio del percorso dati?
I dati entrano nella pipeline da varie fonti: API esterne, drop-up di dati da fornitori esterni, prelievi da un database e altre. Il monitoraggio dei dati nei punti di inserimento garantisce che gli ingegneri dei dati possano ottenere un'observability proattiva dei dati in arrivo.
Questo permette loro di gestire e correggere i dati per garantire che il processo sia integro e affidabile fin dall'inizio.
Ottenendo un'osservabilità proattiva delle pipeline di dati, i data engineer possono:
I data engineer che desiderano rivedere la propria pipeline o verificare e monitorare una fonte di dati esterna possono utilizzare le seguenti domande durante la loro valutazione:
Ora che abbiamo trattato il modo in cui gli ingegneri dei dati possono affrontare la qualità dei dati, vediamo come ottenere il consenso di altri stakeholder dell'azienda.
Gli ingegneri dei dati parlano spesso della qualità dei dati. Tuttavia, cambiando la conversazione sul valore dei dati, ulteriori stakeholder delle organizzazioni potrebbero essere incoraggiati a partecipare in modo più significativo al processo dati. Questo è importante per ottenere attenzione, risorse e assistenza continua.
Per farlo, consigliamo di parlare di come i dati si allineano agli obiettivi aziendali. Altrimenti, gli stakeholder esterni potrebbero pensare che la conversazione ruoti solo attorno alla pulizia dei dati.
Spostando la conversazione sul valore dei dati anziché sulla loro qualità, si può incoraggiare il C-level e il consiglio di amministrazione a investire più risorse nella pipeline dei dati. Ecco come fare:
Oltre alla leadership aziendale, è anche importante coinvolgere le persone all'interno dell'azienda. Questo aiuterà nell'analisi e nel monitoraggio dei dati. I data engineer spesso hanno bisogno che i dipendenti dell'azienda partecipino allo sforzo continuo di mantenimento dei dati. Ad esempio, i venditori devono compilare più campi in un CRM quando aggiungono una nuova opportunità.
Consigliamo di investire tempo nella gestione delle persone, ad esempio nella formazione e assicurarci che tutti siano sulla stessa pagina sull'importanza della qualità dei dati. Ad esempio, spiegare come identificare correttamente le discrepanze possa aiutare a scoprire un'anomalia aziendale (piuttosto che un'anomalia dei dati, cosa che potrebbe accadere se le persone non aggiornano i dati in modo coerente e completo).
La verifica del valore dei dati è fondamentale perché ha un impatto diretto sulla capacità di prendere decisioni basate su di essi. Se hai bisogno di un esempio per convincere i dipendenti a partecipare alla gestione dei dati, ricorda loro "la maledizione dell'Altro".
Quando le unità di business come marketing, prodotto e vendite monitorano i dashboard e una grande porzione è denominata "Altro", non dispongono di tutti i dati di cui hanno bisogno e il loro processo decisionale risulta compromesso. Questo è il risultato della mancanza di gestione dei dati e di governance dei dati.
Come possono i data engineer trasformare la qualità dei dati da una teoria astratta in pratica? Riassumiamo tutto ciò che abbiamo trattato in un piano fruibile.
Per prima cosa, valuta quali domini devono essere coperti e come vengono gestiti. Ciò include tipi di dati come:
Identifica gli errori nelle diverse fasi del gasdotto, partendo dall'ingestione.
Presenta la situazione dei dati ai vari stakeholder. Mostra come vengono gestiti i dati dal punto di ingresso al prodotto finale. Quindi, spiega in che modo il valore attuale dei dati influisce sulle loro decisioni. Presenta i punti di errore e suggerisci modi per apportare correzioni.
Costruisci un piano prioritizzato per promuovere il cambiamento. Determina quali problemi risolvere per primi. Includi l'identificazione delle fonti e il modo in cui inviano i dati, la gestione dei dati e la formazione dei dipendenti. Ottieni il consenso al piano e procedi con l'esecuzione.
Garantisci la qualità dei dati è responsabilità dei data engineer e dell'intera organizzazione. Il monitoraggio della qualità dei dati inizia dalla fonte. Tuttavia, ottenendo il consenso di dipendenti e dirigenti, i data engineer possono assicurarsi di ricevere le risorse e l'attenzione necessarie per monitorare e risolvere i problemi di dati durante tutta la pipeline, e aiutare l'azienda a crescere.
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