КАК ОЧИСТИТЬ «ГРЯЗНЫЕ» ДАННЫЕ?
В условиях цифровой трансформации и роста объемов информации, современные компании сталкиваются с необходимостью внедрения надежных стратегий управления данными для поддержания конкурентоспособности и соблюдения нормативных требований.
Сегодня в России все больше компаний используют «управляемые данные» (data-driven) в рамках своей деятельности. Чтобы сохранить конкурентоспособность, бизнесу приходится отказываться от решений на основе интуиции в пользу аналитики для повышения эффективности.
Data Governance — это стратегический подход к управлению корпоративными данными, который включает процессы, стандарты и инструменты для обеспечения качества, безопасности и доступности данных. Данные де-факто — ключевой актив для современного бизнеса; эффективное управление ими критически важно для принятия обоснованных решений, оптимизации процессов и достижения бизнес-преимуществ.
Ключевыми аспектами Data Governance являются:
Конечно, Data Governance — это не просто набор отдельных практик, а всеобъемлющая система, которая объединяет все аспекты работы с данными. Согласно DAMA-DMBOK (DAMA — это международная ассоциация по управлению данными, а DMBOK (Data Management Body of Knowledge) — это свод знаний лучших практик по управлению данными), управление данными охватывает 11 ключевых областей.
Сегодня в России все больше компаний используют «управляемые данные» (data-driven) в рамках своей деятельности. Чтобы сохранить конкурентоспособность, бизнесу приходится отказываться от решений на основе интуиции в пользу аналитики для повышения эффективности.
Data Governance — это стратегический подход к управлению корпоративными данными, который включает процессы, стандарты и инструменты для обеспечения качества, безопасности и доступности данных. Данные де-факто — ключевой актив для современного бизнеса; эффективное управление ими критически важно для принятия обоснованных решений, оптимизации процессов и достижения бизнес-преимуществ.
Ключевыми аспектами Data Governance являются:
- Качество данных: Обеспечение точности, полноты и согласованности данных. Как пример, компания может организовать процессы валидации данных при вводе, чтобы гарантировать, что все обязательные поля заполнены корректно, и данные соответствуют установленным форматам
- Управление метаданными: Документирование происхождения, контекста и использования данных. Например, организация может предусмотреть глоссарий показателей в бизнес-терминах, описывающий значения и взаимосвязи различных данных, что поможет определить единое понимание и использование информации между департаментами и сотрудниками
- Безопасность данных: Защита данных от несанкционированного доступа и нарушений. Безопасность данных критически важна для соблюдения нормативных требований (например, GDPR, CCPA) и поддержания доверия клиентов. Например, компания может внедрить системы шифрования и контроля доступа, чтобы предотвратить утечки конфиденциальной информации и обеспечить соответствие нормативным требованиям
- Управление доступом: Этот аспект определяет, кто и как может использовать данные. Он включает назначение ролей, прав доступа и ответственности за данные. В качестве примера, компания может назначить владельцев данных, ответственных за определенные наборы данных или показатели, которые будут контролировать операции над данными, обеспечивая тем самым их целостность, согласованность и безопасность
Конечно, Data Governance — это не просто набор отдельных практик, а всеобъемлющая система, которая объединяет все аспекты работы с данными. Согласно DAMA-DMBOK (DAMA — это международная ассоциация по управлению данными, а DMBOK (Data Management Body of Knowledge) — это свод знаний лучших практик по управлению данными), управление данными охватывает 11 ключевых областей.
Хотя это может показаться сложным и избыточным, каждая из этих областей играет важную роль в создании целостной системы управления данными. Эти области не существуют изолированно — они тесно связаны с процессами над данными, такими как их очистка, интеграция и анализ.
Например, процесс очистки данных (Data Cleaning) является неотъемлемой частью жизненного цикла данных — от их создания и сбора до анализа и архивирования, так как позволяет устранить ошибки, дубликаты и несоответствия, которые могут повлиять на качество аналитики и принятие конечных решений, а без управления доступом даже самые чистые данные могут быть использованы неправильно.
Представьте: алгоритм машинного обучения (ML), обученный на исторических данных, взаимодействует с дубликатами заказов, пропущенными значениями и некорректными ценами. Вместо того чтобы выявлять реальные закономерности, модель начинает учитывать «шум» — ошибки в данных. Результат? Прогнозы предсказывают аномально высокий спрос на товары, которые никто не покупает. Компания запускает производство, тратит ресурсы на складирование, а потом вынуждена распродавать излишки с огромными скидками. Это не гипотетический сценарий. Например, в ритейле такие ошибки могут привести к перепроизводству сезонных товаров, которые потом приходится утилизировать. Или в логистике — к неоптимальным маршрутам доставки, что увеличивает затраты на топливо и время.
Теперь рассмотрим, как именно работают актуальные методы очистки и почему они стали критически важными в эпоху Big Data. Сегодня, в эпоху взрывного роста объемов данных и их сложности, традиционные методы очистки и управления данными требуют кардинального пересмотра. Старые подходы, которые когда-то работали, уже не справляются с современными вызовами: данные поступают из множества источников, IoT-устройств, CRM-систем, социальных сетей, и их объемы измеряются терабайтами и петабайтами, при этом они имеют разнородные форматы и часто содержат мусор и скрытые ошибки. Чтобы оставаться эффективными, data-driven компаниям необходимо стремиться к более интеллектуальным и автоматизированным методам, которые не только решают текущие задачи, но и позволят адаптироваться к будущим изменениям.
1. AI и ML на страже качества данных
Современные алгоритмы машинного обучения способны не только находить ошибки, но и предсказывать их появление. Например:
2. Data Profiling: анализ данных на новом уровне
Профилирование данных — это процесс анализа и оценки качества, структуры и содержания данных. Инструменты профилирования позволяют не только определять типы данных и их формат, но и выявлять скрытые закономерности и аномалии.
Например, при анализе базы данных клиентов можно обнаружить, что 10% записей содержат невалидные email-адреса, что приведет к проблемам в коммуникации и негативно скажется на эффективности маркетинговых кампаний.
3. Data Pipelines: автоматизация на каждом этапе
Современные конвейеры данных (Data Pipelines), обрабатывая значительные объемы информации, автоматизируют процессы сбора, очистки и преобразования данных. Это минимизирует ручной труд и значительно ускоряет обработку.
Например, компания может использовать конвейер данных для автоматической интеграции информации из различных источников, таких как базы данных клиентов, системы управления запасами и веб-аналитика. Это реализуется в рамках единого сценария преобразования данных, который выполняется по гибким условиям. В результате создается единая платформа для анализа поведения клиентов и оптимизации товарных запасов, что способствует повышению эффективности бизнес-процессов.
Конвейер данных — это автоматизированная система, которая последовательно выполняет задачи по сбору, обработке, очистке и передаче данных из различных источников в целевые хранилища или аналитические системы. Представьте его как «конвейер на фабрике»: данные поступают на вход, проходят через несколько этапов обработки (например, фильтрацию, преобразование, обогащение) и на выходе получаются готовые к использованию чистые и структурированные данные.
Например, процесс очистки данных (Data Cleaning) является неотъемлемой частью жизненного цикла данных — от их создания и сбора до анализа и архивирования, так как позволяет устранить ошибки, дубликаты и несоответствия, которые могут повлиять на качество аналитики и принятие конечных решений, а без управления доступом даже самые чистые данные могут быть использованы неправильно.
Представьте: алгоритм машинного обучения (ML), обученный на исторических данных, взаимодействует с дубликатами заказов, пропущенными значениями и некорректными ценами. Вместо того чтобы выявлять реальные закономерности, модель начинает учитывать «шум» — ошибки в данных. Результат? Прогнозы предсказывают аномально высокий спрос на товары, которые никто не покупает. Компания запускает производство, тратит ресурсы на складирование, а потом вынуждена распродавать излишки с огромными скидками. Это не гипотетический сценарий. Например, в ритейле такие ошибки могут привести к перепроизводству сезонных товаров, которые потом приходится утилизировать. Или в логистике — к неоптимальным маршрутам доставки, что увеличивает затраты на топливо и время.
Теперь рассмотрим, как именно работают актуальные методы очистки и почему они стали критически важными в эпоху Big Data. Сегодня, в эпоху взрывного роста объемов данных и их сложности, традиционные методы очистки и управления данными требуют кардинального пересмотра. Старые подходы, которые когда-то работали, уже не справляются с современными вызовами: данные поступают из множества источников, IoT-устройств, CRM-систем, социальных сетей, и их объемы измеряются терабайтами и петабайтами, при этом они имеют разнородные форматы и часто содержат мусор и скрытые ошибки. Чтобы оставаться эффективными, data-driven компаниям необходимо стремиться к более интеллектуальным и автоматизированным методам, которые не только решают текущие задачи, но и позволят адаптироваться к будущим изменениям.
1. AI и ML на страже качества данных
Современные алгоритмы машинного обучения способны не только находить ошибки, но и предсказывать их появление. Например:
- Кластеризация помогает находить дубликаты записей о клиентах, даже если их имена или адреса написаны с ошибками, но остаются похожими.
- Алгоритмы обнаружения аномалий выявляют выбросы, которые могут исказить аналитику. Например, в данных о продажах интернет-магазина обнаружен заказ на 1000 единиц товара, хотя средний размер заказа составляет всего 2–3 единицы.
- Предсказание пропущенных значений с помощью регрессионных моделей позволяет заполнять пробелы в данных без потери точности. Например, если в базе данных клиентов отсутствует информация о возрасте для 10% записей, регрессионная модель может предсказать возраст на основе других параметров, таких как доход, образование или регион проживания.
2. Data Profiling: анализ данных на новом уровне
Профилирование данных — это процесс анализа и оценки качества, структуры и содержания данных. Инструменты профилирования позволяют не только определять типы данных и их формат, но и выявлять скрытые закономерности и аномалии.
Например, при анализе базы данных клиентов можно обнаружить, что 10% записей содержат невалидные email-адреса, что приведет к проблемам в коммуникации и негативно скажется на эффективности маркетинговых кампаний.
3. Data Pipelines: автоматизация на каждом этапе
Современные конвейеры данных (Data Pipelines), обрабатывая значительные объемы информации, автоматизируют процессы сбора, очистки и преобразования данных. Это минимизирует ручной труд и значительно ускоряет обработку.
Например, компания может использовать конвейер данных для автоматической интеграции информации из различных источников, таких как базы данных клиентов, системы управления запасами и веб-аналитика. Это реализуется в рамках единого сценария преобразования данных, который выполняется по гибким условиям. В результате создается единая платформа для анализа поведения клиентов и оптимизации товарных запасов, что способствует повышению эффективности бизнес-процессов.
Конвейер данных — это автоматизированная система, которая последовательно выполняет задачи по сбору, обработке, очистке и передаче данных из различных источников в целевые хранилища или аналитические системы. Представьте его как «конвейер на фабрике»: данные поступают на вход, проходят через несколько этапов обработки (например, фильтрацию, преобразование, обогащение) и на выходе получаются готовые к использованию чистые и структурированные данные.
Конвейеры данных могут включать в себя множество этапов, таких как:
● Сбор данных: Получение информации из различных источников (базы данных, бизнес-приложения, IoT-устройства, файлы).
● Очистка данных: Удаление дубликатов, исправление ошибок, заполнение пропущенных значений.
● Преобразование данных: Приведение данных к единому формату, агрегация, обогащение дополнительной информацией.
● Загрузка данных: Передача обработанных данных в хранилища или BI-инструменты.
Преимущество конвейеров данных заключается в их гибкости и масштабируемости. Они могут обрабатывать как небольшие объемы данных, так и огромные массивы информации в реальном времени, что делает их незаменимыми для современных компаний, работающих с Big Data.
Несмотря на значительный скачок в развитии инструментов очистки данных за последние 4-5 лет, проблема «грязных» данных по-прежнему остается одной из самых острых для бизнеса: приводит к так называемым периодам простоя данных (data downtime) и серьезным сбоям в бизнес-процессах. Низкое качество данных, выражающееся в их неточности, отсутствии или ненадежности, подрывает доверие к аналитике и затрудняет принятие обоснованных решений. Согласно отчету компании State of Analytics Engineering 2024, низкое качество данных — главная проблема среди 456 специалистов по аналитике, инженеров данных, аналитиков данных и других профессионалов, участвовавших в опросе. Количество инцидентов, связанных с простоем данных растет за последние несколько лет. Это, вероятно, связано с тем, что время на решение проблем с качеством данных увеличивается.
Но что означает простой данных для организаций? Как выглядят инциденты, связанные с качеством данных, и каковы их бизнес-последствия?
● Сбор данных: Получение информации из различных источников (базы данных, бизнес-приложения, IoT-устройства, файлы).
● Очистка данных: Удаление дубликатов, исправление ошибок, заполнение пропущенных значений.
● Преобразование данных: Приведение данных к единому формату, агрегация, обогащение дополнительной информацией.
● Загрузка данных: Передача обработанных данных в хранилища или BI-инструменты.
Преимущество конвейеров данных заключается в их гибкости и масштабируемости. Они могут обрабатывать как небольшие объемы данных, так и огромные массивы информации в реальном времени, что делает их незаменимыми для современных компаний, работающих с Big Data.
Несмотря на значительный скачок в развитии инструментов очистки данных за последние 4-5 лет, проблема «грязных» данных по-прежнему остается одной из самых острых для бизнеса: приводит к так называемым периодам простоя данных (data downtime) и серьезным сбоям в бизнес-процессах. Низкое качество данных, выражающееся в их неточности, отсутствии или ненадежности, подрывает доверие к аналитике и затрудняет принятие обоснованных решений. Согласно отчету компании State of Analytics Engineering 2024, низкое качество данных — главная проблема среди 456 специалистов по аналитике, инженеров данных, аналитиков данных и других профессионалов, участвовавших в опросе. Количество инцидентов, связанных с простоем данных растет за последние несколько лет. Это, вероятно, связано с тем, что время на решение проблем с качеством данных увеличивается.
Но что означает простой данных для организаций? Как выглядят инциденты, связанные с качеством данных, и каковы их бизнес-последствия?
- В 2022 году Unity Technologies, разработчик популярной платформы для создания игр, столкнулась с проблемой «грязных» данных в своем инструменте для таргетированной рекламы. Ошибки в данных привели к некорректной работе алгоритмов машинного обучения и снижению их эффективности. Результатом стал удар по доходам компании: убытки составили около $110 млн, включая прямые потери, расходы на восстановление данных и задержку запуска новых функций. Акции Unity упали на 37%, а инвесторы начали сомневаться в стратегии компании. Генеральный директор Джон Риччителло заявил, что будут внедрены системы мониторинга и оповещения для предотвращения подобных проблем в будущем.
- В 2022 году компания Equifax, одно из крупнейших кредитных бюро, допустила массовую ошибку, выпустив неверные кредитные оценки для миллионов потребителей. У более чем 300 000 человек отклонения составили 20 и более баллов, что повлияло на процентные ставки или привело к отказам в кредитах. Ошибка была вызвана проблемой в устаревшей системе обработки данных, что привело к судебным искам и падению акций компании на 5%. Ранее, в 2017 году, Equifax уже заплатила $700 млн за утечку данных 150 миллионов пользователей. В ответ на новый инцидент компания объявила об усилении контроля за качеством данных.
Александр Щелканов
Директор по продукту «ТРИАФЛАЙ»
«В заключение важно отметить, что проблема «грязных» данных остается критически важной для современных компаний, независимо от их масштаба или отрасли. Ошибки в данных не только подрывают доверие к аналитике, но и приводят к значительным финансовым потерям, репутационным рискам и сбоям в бизнес-процессах.
В условиях стремительного роста объемов данных и усложнения их структуры бизнесу необходимо уделять особое внимание стратегии Data Governance, включая автоматизацию процессов с использованием Data Pipelines и внедрение инструментов искусственного интеллекта. Эти меры позволяют минимизировать влияние человеческого фактора, повысить качество данных и обеспечить их надежность, что становится ключевым фактором успеха в эпоху цифровой трансформации»
В условиях стремительного роста объемов данных и усложнения их структуры бизнесу необходимо уделять особое внимание стратегии Data Governance, включая автоматизацию процессов с использованием Data Pipelines и внедрение инструментов искусственного интеллекта. Эти меры позволяют минимизировать влияние человеческого фактора, повысить качество данных и обеспечить их надежность, что становится ключевым фактором успеха в эпоху цифровой трансформации»
Источник: IT World
Узнайте больше о возможностях платформы «Триафлай»
Раскройте потенциал данных вашего предприятия, благодаря no-code конструктору прикладных аналитических решений и другим продуктам