«5П»: О качестве данных и распространенных ошибках при их сборе

в 23:46, , рубрики: big data, аналитика данных, работа с данными, Управление продуктом, управление проектами, Читальный зал

«5П»: О качестве данных и распространенных ошибках при их сборе - 1
Многие компании считают, что работают и принимают решения на основе данных, но часто это не так. Ведь для того чтобы управление велось на основе данных, их, эти самые данные, недостаточно только собрать и свести в статистику.

Намного важнее провести правильный анализ, а для этого они должны быть «чисты».
Разбираться в чистоте данных и в основных качественных параметрах я начну с этой статьи.
Для достоверной аналитики должны быть соблюдены все «П» данных: правильные, правильно собранные, собранные в правильной форме, в правильном месте и в правильное время.
Если один из параметров нарушен, это может сказаться на достоверности всей аналитики, а значит нужно понимать, на что важно обращать внимание при  работе с данными.

Главные аспекты качества данных

Доступность
У аналитиков должен быть доступ к необходимым данным, но, кроме этого, доступ должен быть и к инструментам, используемым в аналитике.

Точность
Все данные должны быть достоверны, а также указаны допустимые погрешности.
Точная температура — хорошие данные, а устаревший адрес, телефон или e-mail — нехорошие данные.

Взаимосвязанность
Всегда должна быть возможность связать одни данные с другими. Например, к номеру заказа должна быть привязана информация о клиенте, его адрес, контактная и платежная информации.

Полнота
Данные должны быть «жирными» и со всеми частями. «Инвалиды» с отсутствующей частью информации могут помешать получить качественную аналитику.

Непротиворечивость
Если данные не согласованы и противоречат друг другу, значит где-то закралась ошибка.
Так если адрес клиента присутствует в двух базах, то он должен совпадать. В противном случае необходимо выбрать один источник достоверным и игнорировать остальные до исправления ошибок.

Однозначность
Каждое поле с информацией должно иметь полноценное описание, не допускающее двусмысленных значений.

Релевантность
Данные должны соответствовать характеру анализа.
Например, статистика сезонных миграций леммингов слабо относится к сезонным колебаниям биржевых курсов.
«5П»: О качестве данных и распространенных ошибках при их сборе - 2
Тот самый лемминг, не влияющий на биржевые курсы.

Надежность
Надежные данные — это одновременно полная и точная информация.

Своевременность
Бич российского бизнеса — несвоевременные данные.
Часто случается, что данные еще не успели обработать и проанализировать, а они уже устарели.

С устаревшими данными нельзя работать в построении кратковременной стратегии, их можно использовать только как основу для долгосрочного стратегического планирования и прогнозирования.

Еще один недостаток устаревших данных — они стали уже почти бесполезны, а компания несет издержки по их хранению и обработке.

Ошибка в любом из пунктов может привести к частичной или полной непригодности данных для использования, или, что хуже, к неправильным выводам, сделанным на основе ошибочных данных.

Данные с ошибками

«5П»: О качестве данных и распространенных ошибках при их сборе - 3
Василиск — в его описании явно закралась ошибка.

Ошибки появляются на любом этапе работы с данными, и зачастую аналитики уже не могут повлиять на их исправление, так как данные специалисты являются заключительным звеном в работе с материалом и не могут контролировать сбор и обработку информации.

Давайте разберем основные причины возникновения ошибок и способы, которые помогут их избежать.

Генерация данных
Самая частая и очевидная причина ошибок: тут могут быть как технические причины, так и влияние человеческого фактора.

В случае технических причин и сбоев все решается калибровкой и правильной настройкой инструментов сбора информации.

Когда ремонт и калибровка не помогают в решении вопроса и данные продолжают поступать недостоверными, тогда одна из возможных причин — ненадежность приборов.

Так ИК-датчики, измеряющие расстояние до ближайшей стены при картографировании местности, могут давать погрешность метр и более или сбрасывать собранные данные. Доверять показаниям настолько ненадежных датчиков нельзя.

Человеческий фактор также может проявляться по-разному. Например, сотрудники могут не знать как правильно собирать данные или не уметь работать с инструментом, могут быть невнимательными или уставшими, не знать инструкции или неправильно их понимать.

Самое надежное и простое решение — стандартизировать как можно больше этапов процесса сбора данных.

Ввод данных
При ручной генерации данных необходимо их зафиксировать, на этом этапе возникает множество ошибок.
Как бы не расширялся электронный документооборот, многие данные до попадания в компьютер проходят через бумажные носители.

Ошибки часто случаются при расшифровке рукописных данных. Большинство исследований по решению ошибок расшифровки проводится в медицинской сфере, так как из-за малейших неточностей под угрозу ставится здоровье и жизнь пациента.

Так исследование показало, что 46% медицинских ошибок обусловлено неточностью при расшифровке рукописных данных. А уровень ошибок в медицинских базах данных достигал 26%, есть предположение, что это связано с тем, что персонал неправильно понял или не смог разобрать написанное от руки.

Так, например, некоторые результаты медицинских опросов населения показывают, что рост взрослого человека может быть 53 см или 112 см. И если в первом случае понятно, что закралась ошибка, и скорее всего рост реципиента был 153 см, то во втором случае рост может быть как правильным, так и ошибочным. При опросах часто встречаются ошибки-очепятки, такие как «аллергия на окошек» или вес 156 кг вместо 56 кг.

В среднем ошибки делятся на четыре типа:

  1. Запись
    Ошибка, при которой данные были изначально записаны неверно.
  2. Вставка
    Появление дополнительного символа.
    Например: 53,247 ► 523,247.
  3. Удаление
    Потеря одного или нескольких символов.
    Например: 53,247 ► 53,27.
  4. Перемена мест
    Просто берем и меняем два или более символов местами.
    Например: 53,247 ► 52,437.

Отдельно стоит рассмотреть диттографию (случайное повторение символа) и гаплографию (пропуск повторяющихся символов). С этими ошибками часто сталкиваются ученые, занимающиеся восстановлением поврежденных или переписанных от руки древних текстов. И это еще одна проблема, связанная с некачественными данными.

Часто ошибки встречаются в написании дат, а еще чаще при столкновении разных стандартов, таких как американский (месяц/день/год) и европейский (день/месяц/год).
И если иногда ясно, что это ошибка (23 марта — 3/25), то в других случаях она может быть не замечена (3 апреля — 3 / 5 или 5/3?).

Как снизить количество  ошибок

«5П»: О качестве данных и распространенных ошибках при их сборе - 4
Гиппогриф — гордое и величественное  мифическое животное, разновидность грифонов. Да, на гравюре тоже он, но с ошибками в описании.

Первым действием нужно сократить количество этапов генерации данных до ввода. Если вы можете избежать участия бумажного носителя, как передаточного звена, исключайте его.
В электронных формах следует ввести проверку значений, особенно это важно при введении структурированных данных: индекс, номер телефона и код города, БИК, СНИЛС и р/с.

Во многих данных есть четкая структура, которая помогает снизить ошибки — это может быть и количество символов, и их разбивка по группам, и иные виды форматов.

При возможности исключайте ручной ввод данных и предлагайте оператору или пользователю выбрать значение из выпадающего списка.

Если же количество вариантов велико, то можно использовать форму вопрос-ответ с заключительным подтверждением правильности введенных данных.

Идеально — исключить человеческий фактор при вводе данных и автоматизировать процесс.
При расшифровке данных хорошо себя зарекомендовал «принцип двойной записи».
При использовании этого метода два сотрудника независимо друг от друга занимаются расшифровкой, а после результаты сравниваются и перепроверяются данные, в которых обнаружены расхождения.

Интересный метод проверки данных используется при передаче данных в цифровом формате.
Так, например, в номерах банковских счетов используется контрольное число (сумма).
Контрольное число — это когда после передаваемого номера добавляется число, используемое для проверки данных и обнаружения ошибок.

Так для числа 94121 контрольным числом будет 8, при последовательном складывании цифр получается сумма 17, продолжаем складывание и получаем 17=1+7=8.
Передаем 941218, а при получении система проводит обратные расчеты и, если сумма не совпадает, то число будет отмечено как ошибочное.

Контрольных чисел может быть несколько, по одному на каждый блок цифр.
У этого метода есть недостатки, связанные с ошибкой перестановки символов, но это лучше чем ничего.


На этом я закончу вводную статью по  сбору данных и контролю их качества. Если информация была для вас полезна, то я буду рад обратной связи.

Возможно, вы с чем-то не согласны или хотите поделиться своими методами и наработками — приглашаю в комментарии и надеюсь на увлекательное и полезное обсуждение.

Всем спасибо за внимание и хорошего дня!

Источник информации

«5П»: О качестве данных и распространенных ошибках при их сборе - 5Автор: Карл Андерсон
Аналитическая культура. От сбора данных до бизнес-результатов
Creating a Data-Driven Organization
ISBN: 978-5-00100-781-4
Издательство: Манн, Иванов и Фербер

Автор: Knjazh

Источник

Поделиться

* - обязательные к заполнению поля