Veri Kalitesi: Boyutlar, Örnekler ve İyileştirme Planı

Veri kalitesi çalışmaları, temizlik olarak çerçevelendiğinde tıkanır. Bir rakam üzerindeki tekrarlayan tartışma neredeyse hiçbir zaman veriyle ilgili değildir; alanı kimin tanımlayabileceği ve kimin düzeltebileceğiyle ilgilidir.

Bu rehber ölçmeye değer boyutları, tek bir alanın dürüstçe nasıl örnekleneceğini ve tek bir alana sahip ve düzeltme yolu vermenin eksiksiz bir veri sözlüğünden neden fazlasını kanıtladığını anlatıyor.

Kısa cevap

• Bu temizlik değil sahipliktir: İki ekibin bir alanı farklı tanımlaması sorunun tamamıdır ve araç tek başına bunu kapatmaz.
• İki yüz kaydı elle inceleyin: Bulduğunuz hata oranı tek dürüst başlangıç değeridir ve genellikle iki ekibi de şaşırtır.
• Unutulan boyut gürlüktür: Doğru ama üç haftalık bir alan, her gün verilen bir karar için işe yaramaz.
• Tek bir alanı baştan sona yapın: Sahibi ve işleyen düzeltme yolu olan tek bir alan, kimsenin sorumlu olmadığı bir sözlüğü geçer.

Kullanıcı ve iş sonucuyla başlayın

Veri kalitesi çalışmasının hedefi temizlik değil, bir alanın kime ait olduğunun netleşmesidir. Hangi alanla başlayacağınızı ve o alanın hangi kararı beslediğini yazın. Bu seçim yapılmadan başlanan çalışma, elli alanın tanımını yazıp hiçbirini çözmeden biter.

Tartışma yaratan alanı seçin ve iki ekipten tanımlarını isteyin. İki tanımı yan yana yazmak, sorunun araçla değil yetkiyle ilgili olduğunu genellikle ilk yarım saatte gösterir. İki tanımı da ilgili ekibin kendi cümleleriyle yazdırın; sizin özetiniz farkı yumuşatır.

İki yüz kaydı elle kontrol edin. Bulduğunuz hata oranı tek dürüst başlangıç değeridir ve hangi hata türünün baskın olduğu, çözümün kural mı form mu yoksa görüşme mi olduğunu belirler. Örneklemi rastgele seçin; sorunlu kayıtlardan oluşan bir örneklem oranı olduğundan kötü gösterir.

Veri kalitesinin önemi için dört karar alanı

Tanımlar

İki ekibin farklı tanımladığı bir alanı alın ve iki tanımı yan yana yazın. Aralarındaki boşluk veri kalitesi sorunudur; bu bir temizlik değil yetki sorusudur ve bu yüzden araç tek başına bunu hiç kapatmaz.

Sahiplik

Tanımı değiştirmeye yetkili rolü ve bir değeri düzeltmeye yetkili rolü adlandırın. Bunlar farklı yetkilerdir ve ikisini karıştırmak, biri aceleyle bir kaydı düzelttiğinde tanımın sessizce kaymasının yoludur.

Güncellik

Alanın beslediği karar için ne kadar güncel olması gerektiğine karar verin ve gerçekte ne kadar güncel olduğunu öğrenin. Kimsenin ölçmediği boyut güncelliktir ve doğru bir rakamı işe yaramaz kılan da odur.

Düzeltme

Hatalı bir değerin nasıl bildirileceğini, düzeltmenin ne kadar süreceğini ve aşağı akıştaki kopyaların da güncellenip güncellenmeyeceğini tarif edin. İlk sistemde duran bir düzeltme yolu, kopyalar üzerine kurulu her raporda hatayı bırakır.

İlk sürümü bir özellik listesinden farklı planlayın

Araç seçmeden önce tartışma yaratan tek bir alanı bulun. İki ekibin tanımını yan yana yazmak, sorunun temizlikle değil yetkiyle ilgili olduğunu çoğu zaman ilk yarım saatte gösterir.

Riskler, geliştirme başlamadan önce

• Temizlik sahipsiz yapılır: Tanımı değiştirecek kişiyle değeri düzeltecek kişiyi ayrı ayrı adlandırın. İki yetki aynı kişide ise tanım sessizce kayar.
• Kalite tek bir skorla raporlanır: Bileşik bir endeks yerine kararı besleyen alanı ölçün. Bileşik skor hiçbir sahibin aksiyon alabileceği bir rakam değildir.
• Düzeltme ilk sistemde durur: Bir değer düzeltildiğinde aşağı akıştaki kopyaların da güncellenip güncellenmediğini kontrol edin. Kopyaların listesini de çıkarın, yoksa düzeltme eksik kalır.
• Güncellik hiç ölçülmez: Alanın beslediği karar için ne kadar güncel olması gerektiğini yazın ve gerçek durumu ölçün. Güncellik ölçülmüyorsa doğru bir rakam yanlış kararı besleyebilir.

Uygulanabilir adımlardan bir yol haritası

1. Tartışmalı alanı seçin. İki ekibin farklı tanımladığı bir alanı alın ve iki tanımı yan yana yazın.
2. Elle örneklem alın. İki yüz kaydı güvendiğiniz bir kaynağa karşı kontrol edip hata oranını bulun.
3. Sahip ve düzeltme yolu verin. Tanımı değiştirecek ve değeri düzeltecek kişileri ayrı ayrı adlandırın.
4. Örneklemi yineleyin. Ay sonunda aynı kontrolü tekrarlayın ve ikinci alana ancak sonra geçin.

İş ortağı ve teklif değerlendirmesi

Veri kalitesinin önemi için kısa listenin tamamına aynı iş sonucu, temsilî yolculuk, bilinen sistem sınırları ve açık varsayımları verin. Teklifleri yalnızca toplam tutarla değil; dahil edilen akışlar, ekip yapısı, erken risk testleri, kalite yaklaşımı, bağımlılıklar, hariç tutulanlar ve değişiklik kuralıyla karşılaştırın.

• veri kalitesinin önemi iş hedefini hangi ilk sürüm kararlarına çevireceksiniz?
• veri kalitesinin önemi için kullanıcı değeri için hangi kullanıcı kanıtını geliştirme öncesinde toplayacaksınız?
• veri kalitesinin önemi için veri ve sistem sınırları içinde en riskli varsayım nedir ve nasıl test edilecek?
• Normal akış bozulduğunda kullanıcı ile operasyon ekibi ne görecek?
• Kalite, güvenlik, erişilebilirlik ve performans hangi teslimat kanıtlarıyla değerlendirilecek?
• Lansman, izleme, bakım ve gelecekteki devirde sorumluluk nasıl paylaşılacak?

Fırsatı içeriden değil dışarıdan okuyun

Veri sorununu veritabanından değil yanlış rakamın fark edildiği andan izleyin. Hangi karar yanlış çıktı, bunu kim buldu ve kaç gün sonra? Oradan geriye doğru giderek düzeltme yolunu, sahipliği ve tanımı takip edin; iki sürümün ayrıştığı nokta genellikle bu üçünden birindedir.

Sonraki adım

Veri kalitesini temizlik projesi olmaktan çıkarıp sahiplik kararına dönüştürün. Tek bir alanı baştan sona çözün; işleyen bir düzeltme yolu, eksiksiz bir sözlükten daha fazlasını kanıtlar.

Konuyu genişleten yazı: Yapay Zekâ Ajan Yönetişimi Nasıl Planlanır? Pratik Rehber.

30 günlük doğrulama planı: Veri kalitesi

1-5. günler: tartışma yaratan alanı seçin. İki ekip arasında anlaşmazlığa yol açan bir alanı seçin ve her birinden tanımlamasını isteyin. İki tanımı yan yana yazın. Aralarındaki boşluk veri kalitesi sorunudur ve bu bir temizlik değil, bir yetki sorusudur. Her birine bu alanı hangi karar için kullandığını sorun; iki ekip genellikle aynı şeyi farklı değil, aynı alandan farklı şeyler ister.

6-15. günler: elle örneklem alın. İki yüz kayıt alın ve o alanı güvendiğiniz bir kaynağa karşı elle kontrol edin. Bulduğunuz hata oranı tek dürüst başlangıç değeridir ve neredeyse her zaman iki ekibin de beklediğinden farklıdır. Hangi hata türünün baskın olduğunu not edin; çözümün bir kural mı, bir form mu, yoksa bir görüşme mi olduğunu bu belirler. Kimin, neye karşı kontrol ettiğini kaydedin; referansı belirtilmemiş bir hata oranı, yanına ondalık konmuş bir görüştür.

16-30. günler: alana bir sahip ve bir düzeltme yolu verin. Tanımı değiştirmeye yetkili kişiyi ve bir değeri düzeltmeye yetkili kişiyi belirleyin, ardından hatalı değerin nasıl bildirileceğini ve düzeltmenin ne kadar süreceğini duyurun. Ay sonunda örneklemi yineleyin. İşleyen bir yolu olan tek bir alan, kimsenin sorumlu olmadığı bir sözlükten daha değerlidir. İkinci rakamı değişmemiş olsa bile yayınlayın; henüz işe yaramamış bir düzeltme yolu, hiç tanımlanmamış olandan yine de değerlidir.

Pratik çalışma sayfası: Veri kalitesi

Veri kalitesi çalışmaları, temizlik olarak çerçevelendiğinde tıkanır; sahiplik olarak çerçevelendiğinde ilerler. Tartışma yaratan tek bir alan seçin ve kapsamı genişletmeden önce o alan için bütün satırları doldurun.

Bunu elli alan için tanım aşamasında değil, tek bir alan için baştan sona yapın. Gerçek bir sahibi ve işleyen bir düzeltme yolu olan tek bir alan, kimsenin sorumlu olmadığı eksiksiz bir veri sözlüğünden daha değerlidir.

İlgili rehberler

• Pratikteki bir sonraki adım şurada anlatılıyor: BI Dashboard: Örnekler, KPI'lar ve Tasarım İlkeleri.
• Bunun büyük kısmı şuradakine bağlı: Yapay Zeka İş Akışı Otomasyonu: Kullanım Alanları ve Riskler.

Veri Kalitesi: Boyutlar, Örnekler ve İyileştirme Planı üzerine bir şey inşa etmeden önce verinin birleştirilmesi gerektiğini gösteriyorsa Veri Ürününüzü Konuşalım.