Top 10 Vấn Đề Phổ Biến Nhất Về Chất Lượng Dữ Liệu Và Cách Khắc Phục

Dữ liệu đã trở thành trái tim của tất cả các doanh nghiệp trên toàn thế giới. Vì thế mà chất lượng dữ liệu luôn được đề cao. Các tổ chức phụ thuộc rất nhiều vào dữ liệu trong quá trình ra quyết định. Nhưng rất tiếc là “dữ liệu chính xác và sạch 100%” không tồn tại. Bài viết này đề cập đến các vấn đề phổ biến về chất lượng dữ liệu mà các doanh nghiệp gặp phải. Thêm vào đó là cách họ có thể khắc phục chúng một cách tối ưu. Trước khi tìm hiểu sâu hơn về vấn đề này, chúng ta hãy hiểu tại sao kiến thức về những vấn đề này lại quan trọng. Và tác động của nó đối với hoạt động kinh doanh như thế nào.

Tại sao chất lượng dữ liệu lại quan trọng?

Chất lượng dữ liệu là gì? Chất lượng dữ liệu đề cập đến phép đo trạng thái hiện tại của dữ liệu dựa trên các đặc điểm như tính đầy đủ, độ chính xác, độ tin cậy, mức độ liên quan và tính kịp thời. Trong khi vấn đề về chất lượng dữ liệu cho thấy sự hiện diện của một khiếm khuyết gây hại cho các đặc điểm nêu trên. Dữ liệu chỉ có lợi nếu nó có chất lượng cao. Một số hậu quả của dữ liệu kém chất lượng như sau:

  • Ra quyết định kém
  • Giảm năng suất
  • Phân tích không chính xác dẫn đến danh tiếng kém
  • Sự không hài lòng của khách hàng và mất doanh thu
  • Kế hoạch kinh doanh không chính xác

Các vấn đề phổ biến về chất lượng dữ liệu

1. Lỗi từ yếu tố con người

Ngay cả với tất cả sự tự động hóa, dữ liệu vẫn được nhập trên các giao diện web khác nhau. Do đó, có khả năng cao xảy ra lỗi đánh máy dẫn đến dữ liệu không chính xác. Việc nhập dữ liệu này có thể được thực hiện bởi cả khách hàng và nhân viên. Khách hàng có thể ghi dữ liệu đúng vào trường dữ liệu sai. Tương tự, nhân viên có thể mắc lỗi trong khi xử lý hoặc di chuyển dữ liệu. Các chuyên gia khuyên bạn nên tự động hóa quy trình để giảm thiểu sự tham gia của việc thu thập dữ liệu từ con người. Một số bước có thể giúp ích trong vấn đề này là:

  • Xác thực biểu mẫu theo thời gian thực bằng các công cụ chất lượng dữ liệu
  • Đào tạo đúng cách cho nhân viên
  • Sử dụng danh sách dứt khoát để khóa những gì khách hàng có thể nhập

2. Sao chép dữ liệu

Ngày nay, dữ liệu đến từ nhiều kênh dẫn đến dữ liệu trùng lặp khi được hợp nhất. Nó dẫn đến nhiều biến thể của cùng một bản ghi cung cấp kết quả phân tích sai lệch và thông tin chi tiết không chính xác. Ngân sách cũng bị lãng phí vào những hồ sơ trùng lặp này. Bạn có thể sử dụng các Công cụ sao chép dữ liệu để tìm các loại bản ghi tương tự và gắn cờ chúng là bản sao. Một kỹ thuật khác có thể giúp ích cho bạn là chuẩn hóa các trường dữ liệu của bạn và thực hiện một số kiểm tra xác thực nghiêm ngặt khi nhập dữ liệu.

3. Dữ liệu không nhất quán

Sự không khớp trong cùng một thông tin trên nhiều nguồn dữ liệu có thể dẫn đến sự không nhất quán của dữ liệu. Tính nhất quán rất quan trọng để tận dụng chính xác dữ liệu. Sự không nhất quán có thể phát sinh từ các đơn vị và ngôn ngữ khác nhau. Ví dụ, khoảng cách có thể được biểu thị bằng kilomet (km) trong khi met (m) được yêu cầu. Nó làm rối tung mọi hoạt động của doanh nghiệp và cần được giải quyết tại nguồn để các đường dẫn dữ liệu cung cấp dữ liệu đáng tin cậy. Do đó, cần thực hiện tất cả các chuyển đổi mong muốn trước khi di chuyển và đưa ra các ràng buộc về tính hợp lệ. Giám sát liên tục chất lượng dữ liệu cũng có thể giúp bạn xác định những điểm không nhất quán này.

4. Dữ liệu không chính xác và thiếu

Dữ liệu không chính xác có thể ảnh hưởng nghiêm trọng đến việc ra quyết định của doanh nghiệp. Rất khó để xác định vì định dạng, đơn vị và ngôn ngữ đều chính xác nhưng có thể có lỗi chính tả hoặc thiếu dữ liệu khiến thông tin không chính xác. Mất tính toàn vẹn của dữ liệu và trôi dạt dữ liệu (những thay đổi không mong muốn theo thời gian) cũng là dấu hiệu cho thấy dữ liệu không chính xác. Chúng ta cần theo dõi chúng trong giai đoạn đầu của vòng đời dữ liệu. Bằng cách sử dụng các công cụ quản lý dữ liệu và chất lượng dữ liệu khác nhau. Các công cụ này phải đủ thông minh để phát hiện những vấn đề. Với cách tự động loại trừ các mục nhập không đầy đủ và tạo cảnh báo.

5. Sử dụng công thức sai

Trong thực tế, nhiều trường trong tập dữ liệu có thể được tính toán từ các trường khác để trích xuất thông tin có ý nghĩa. Chúng được gọi là các trường được tính toán. Ví dụ, tuổi được lấy từ ngày sinh. Bất cứ khi nào một bản ghi mới được thêm vào, các công thức này sẽ được tính toán tự động và việc sử dụng sai công thức sẽ làm cho trường hoàn chỉnh đó không chính xác. Vi phạm các quy tắc và logic này dẫn đến dữ liệu không hợp lệ. Kiểm tra hệ thống của bạn ở các giai đoạn khác nhau có thể giúp bạn khắc phục sự cố này.

6. Quá tải dữ liệu

Quá tải hệ thống với vô số dữ liệu sẽ chôn vùi những thông tin chi tiết quan trọng và thêm vào những dữ liệu không liên quan. Chi phí bổ sung để thu thập, tổ chức và sắp xếp tất cả dữ liệu này không chỉ là một quy trình tốn kém mà còn không hiệu quả. Lượng dữ liệu này gây khó khăn cho việc phân tích các xu hướng và mẫu, xác định các giá trị ngoại lệ và đưa ra các thay đổi do mất nhiều thời gian. Dữ liệu đến từ các nguồn khác nhau cần được làm sạch bằng cách lọc ra dữ liệu không liên quan và sắp xếp hợp lý. Kỹ thuật này đảm bảo rằng dữ liệu của bạn có liên quan nhưng vẫn đầy đủ.

7. Thời gian ngừng dữ liệu

Khoảng thời gian khi dữ liệu ở trạng thái một phần, bị lỗi hoặc không chính xác, đề cập đến thời gian ngừng hoạt động của dữ liệu. Điều này cực kỳ tốn kém đối với các tổ chức dựa trên dữ liệu phụ thuộc nhiều vào dữ liệu hành vi để điều hành các hoạt động của họ. Một số yếu tố phổ biến có thể gây ra thời gian ngừng hoạt động của dữ liệu là những thay đổi không mong muốn trong lược đồ, sự cố di chuyển, lỗi mạng hoặc máy chủ, dữ liệu không tương thích, v.v. Tuy nhiên, điều quan trọng là phải liên tục đo lường thời gian ngừng hoạt động và giảm thiểu nó thông qua các giải pháp tự động.

Thời gian chết có thể được loại bỏ bằng cách giới thiệu khả năng quan sát Dữ liệu từ nguồn đến mức tiêu thụ. Khả năng quan sát dữ liệu là khả năng của tổ chức để hiểu tình trạng dữ liệu và cải thiện nó bằng cách sử dụng các phương pháp hay nhất. Hơn nữa, các công ty nên giới thiệu SLA (Service Level Agreement) để yêu cầu các nhóm dữ liệu chịu trách nhiệm về hành động của họ.

8. Dữ liệu ẩn

Các công ty có tốc độ tăng trưởng nhanh cũng tích lũy dữ liệu nhanh chóng. Họ chỉ sử dụng một phần dữ liệu đã thu thập của mình, chuyển phần còn lại sang các kho dữ liệu khác nhau. Nó được gọi là dữ liệu ẩn vì mặc dù nó có xu hướng tối ưu hóa các quy trình và cung cấp thông tin chi tiết có giá trị, nhưng nó không được sử dụng. Hầu hết các công ty không có cách tiếp cận mạch lạc và tập trung để thu thập dữ liệu dẫn đến dữ liệu ẩn. Tập trung dữ liệu của bạn là cách tốt nhất để khắc phục vấn đề này.

9. Dữ liệu lỗi thời

Dữ liệu có thể trở nên lỗi thời rất nhanh và chắc chắn dẫn đến phân rã dữ liệu. Đối tượng được mô tả bởi dữ liệu thay đổi, nhưng những thay đổi này không được máy tính chú ý. Ví dụ: nếu một người đã thay đổi trường của mình nhưng cơ sở dữ liệu vẫn hiển thị dữ liệu lỗi thời. Vấn đề khiến dữ liệu không đồng bộ so với thực tế làm giảm chất lượng dữ liệu. Đặt lời nhắc để xem xét và cập nhật dữ liệu của bạn để đảm bảo rằng nó không cũ và cũ.

10. Không hiểu về dữ liệu

Mặc dù đã nỗ lực hết sức, nhưng nếu các nhóm tổ chức không hiểu biết về dữ liệu, họ sẽ đưa ra các giả định về chất lượng dữ liệu không chính xác. Hiểu các thuộc tính dữ liệu không đơn giản vì cùng một trường có thể có ý nghĩa khác nhau trong các bản ghi khác nhau. Khả năng trực quan hóa tác động của các bản cập nhật và ý nghĩa của từng thuộc tính đi kèm với trải nghiệm. Một phiên về kiến thức dữ liệu nên được tổ chức để giải thích dữ liệu cho tất cả các nhóm làm việc với dữ liệu đó.

Bài viết này đề cập đến các vấn đề phổ biến nhất về chất lượng dữ liệu mà bạn có thể giải quyết tận gốc để ngăn ngừa tổn thất trong tương lai. Hãy luôn nhớ rằng dữ liệu không thể có giá trị trừ khi bạn tạo ra nó. 

Chat với chúng tôi qua Zalo
Gọi ngay
error: Content is protected !!