Veri Kalitesi İyileştirme Projesi: Güvenilir Veriye Giden Yol

Kapsamlı bir veri kalitesi iyileştirme projesi ile kök nedenleri çözün; doğruluk, tutarlılık ve yönetişim adımlarıyla kurumsal raporlamayı güvenilir kılın.

Kalıcı veri kalitesi, tek seferlik temizlikle değil, sorunların ölçüldüğü ve sorumlularınca sahiplenildiği bir çalışma düzeniyle sağlanır. Farklı sistemlerdeki eksik veya tutarsız kayıtlar, raporlardaki hataların kaynağını bulmayı zorlaştırabilir. Üstelik veriyi bir kez temizlemek, aynı sorunların yeniden oluşmasını önlemez. Bu nedenle veri kalitesi iyileştirme projesi yalnızca kayıtları düzeltmekle sınırlı kalmamalı; kök nedenleri ve iş süreçlerini de ele almalıdır.

Bu yazıda öncelikli veri sorunlarını nasıl tanımlayacağınızı, iş hedeflerine uygun ölçütlerle nasıl değerlendireceğinizi ve iyileştirmeleri sürdürülebilir bir sürece nasıl dönüştüreceğinizi bulacaksınız. Doğruluk, eksiksizlik, tutarlılık ve güncellik gibi boyutları somut göstergelerle izlemek, hangi sorunların iş kararlarını etkilediğini görünür kılar.

Ayrıca veri sahipliği, ortak iş kuralları ve düzenli kontrollerin kalıcılıktaki rolünü ele alacağız. Veri modelleme, veri akışları ve Power BI yönetişimiyle birlikte kurulan bu yaklaşım, raporlama güvenilirliğini destekler ve kontrollü self-servis analiz için sağlam bir temel oluşturur.

Veri kalitesi iyileştirme projesi neden iş sonuçlarını etkiler?

Bir raporun doğru hesaplanması, dayandığı verinin iş gerçeğini doğru yansıttığı anlamına gelmez. Data Quality, verinin doğruluk, tutarlılık ve güvenilirliğini sağlama durumudur. Örneğin satış ekibi iptal edilen siparişleri satış toplamına katarken finans ekibi bunları hariç tutuyorsa, iki rapor da kendi kurallarına göre hesaplanmış olabilir. Ancak ortak tanım bulunmadığında yöneticiler aynı iş sonucu için farklı rakamlarla karşılaşır.

Veri Kalitesi kavramı doğruluk, bütünlük ve tutarlılık gibi birden fazla boyutu kapsar. Kurum açısından önemli olan, bu boyutları soyut bir kontrol listesi olarak değil, verinin destekleyeceği kararlarla ilişkilendirmektir. Stok planlamasında güncellik belirleyiciyken müşteri analizinde yinelenen kayıtlar veya farklı müşteri tanımları sonucu etkileyebilir.

Veri hatasının etkisi raporda görünür hale gelir, ancak rapor her zaman sorunun kaynağı değildir. Örneğin aylık satış grafiğinde beklenmedik bir düşüş görülmesi, görselin yanlış tasarlandığını kanıtlamaz. Kaynak sistemde eksik siparişler, dönüşüm akışındaki bir filtre veya dönem tanımındaki farklılık aynı belirtiyi oluşturabilir. Belirtiyi kök nedenden ayırmak, düzeltmenin doğru katmanda yapılmasını sağlar.

Güvenilir veri, analitik sonuçların iş süreçlerinde kullanılabilmesine zemin hazırlar. Veriler tutarlı tanımlar ve kurallarla işlendiğinde ekipler raporları karşılaştırabilir, sapmaları daha sağlıklı inceleyebilir ve kararlarını ortak bir bilgi temelinde değerlendirebilir. Veri modeli, akışlar ve raporlar arasındaki bağlantıyı Power BI Danışmanlık ve Yönetişim kapsamında ele alıyor, yönetişim kurallarını raporlama ortamında tutarlı biçimde uyguluyoruz.

Veri kalitesi sorunu kurum içinde nasıl fark edilir?

İlk işaretlerden biri, farklı departmanların aynı müşteri, ürün ya da dönemi farklı biçimde tanımlamasıdır. Boş bırakılmış zorunlu alanlar, aynı işlemin birden fazla kaydı ve güncelliğini yitirmiş durum bilgileri de incelenmesi gereken belirtilerdir. Raporlar arasındaki sonuç farkı tek başına hata kanıtı değildir; ancak kullanılan tanımların, filtrelerin ve veri kaynaklarının karşılaştırılması gerektiğini gösterir.

Başlangıç için farklı raporlardaki aynı göstergeyi seçin. Hesaplama kuralını, veri kaynağını ve kapsanan dönemi yan yana kaydedin. Ardından veriyi kaynaktan rapora kadar izleyerek farkın hangi aşamada ortaya çıktığını belirleyin. Bu karşılaştırma, görsel düzenlemesiyle veri düzeltmesini birbirinden ayırır.

İyileştirme projesi hangi iş ihtiyacından başlamalı?

Çalışmayı, verinin etkilediği rapor, süreç veya kararla tanımlayın. Örneğin ürün stok raporundaki tutarsızlığın hangi planlama kararını zorlaştırdığını ve sorunun hangi veri alanlarında gözlendiğini belirtin. Etkiyi varsayımlarla büyütmek yerine bilinen belirtileri, kapsamı ve henüz açıklanamayan noktaları ayrı kaydedin.

Böylece veri kalitesi iyileştirme projesi yalnızca teknik kayıt temizliğine indirgenmez. Hedef, ilgili iş kararının gerektirdiği güvenilirliği sağlamak ve kalite kurallarını verinin oluşturulduğu, dönüştürüldüğü ve raporlandığı aşamalarla ilişkilendirmektir.

Veri kalitesi boyutları ve sorunların kök nedenleri nasıl belirlenir?

Veri kalitesini tek bir evrensel puanla değerlendirmek yanıltıcı olabilir. Bir alanın yeterli kalitede sayılması, verinin hangi süreçte ve hangi kararı desteklemek için kullanılacağına bağlıdır. Bu nedenle ölçütleri veri varlığı, kullanım senaryosu ve iş kuralıyla birlikte tanımlayın. Örneğin raporlamada kullanılan kayıtların güncel olması önemliyken geçmiş dönem karşılaştırmalarında eski kayıtların korunması da gerekebilir.

Kalite boyutları iş kurallarıyla nasıl eşleştirilir?

Her ölçütün hangi veri tablosunda, hangi alanlarda ve hangi kullanım amacıyla denetleneceğini belirleyin. Benzersizlik kuralı uygulanacaksa müşteri adının mı, müşteri numarasının mı, yoksa birden fazla alanın birleşiminin mi anahtar olduğunu veri sahibiyle netleştirin. Doğrulama kuralları teknik varsayımlara değil, iş birimlerinin paylaştığı tanımlara ve verinin anlamına dayanmalıdır.

Veri kalitesi sorunları neden tekrar eder?

Tekrarlayan sorunların kaynağı farklı aşamalarda olabilir: veri girişindeki hatalı değerler, kaynak sistemler arasında değişen alan tanımları veya aktarım sırasında yanlış uygulanan dönüşüm kuralları. Aynı anomali birkaç raporda görülüyorsa her raporu ayrı ayrı düzeltmeden önce ortak veri kaynağını, veri akışını ve modeli inceleyin. Aksi halde üretim sürecindeki neden devam eder ve temizlenen kayıtlar yeniden bozulabilir.

Kök nedeni izlemek için sorunlu alanı kaynağından rapora kadar takip edin. Alanın nerede oluşturulduğunu, hangi kurallarla dönüştürüldüğünü ve raporda nasıl kullanıldığını kaydedin. Böylece düzeltmenin veri girişi, kaynak sistem, dönüşüm katmanı ya da veri modeli düzeyinde mi yapılacağı belirginleşir. Mevcut modeli ve kuralları gözden geçirip iyileştirmek için Veri Modelleme ve DAX Optimizasyonu hizmeti sunuyoruz.

Medallion Architecture, veri işleme sürecini Bronze, Silver ve Gold katmanlarına ayırarak kalite ve iş kurallarını aşamalı olarak uygulamak için kullanılabilir. Bronze katmanı ham veriyi korur, Silver katmanında temizleme ve tutarlılık kuralları uygulanır, Gold katmanında ise iş kullanımına hazır veri sunulur. Her katmanda hangi kontrollerin çalışacağı ve hataların nasıl ele alınacağı açıkça tanımlanmalıdır. Böylece veri kalitesi iyileştirme projesi tek seferlik düzeltmeye değil, kaynaktan analize uzanan izlenebilir bir kalite düzenine dayanır.

Veri kalitesi ölçümü ve önceliklendirmesi nasıl yapılır?

İyileştirme kararlarını karşılaştırabilmek için önce başlangıç çizgisini tanımlayın. Ölçümün hangi veri varlıklarını ve alanları kapsadığını, verinin hangi kaynaktan alındığını ve ölçümün hangi tarihte yapıldığını kaydedin. Dönem veya kayıt kapsamı değişirse sonuçların karşılaştırılabilirliği de etkilenebilir. Bu nedenle her tekrar ölçümünde aynı tanım ve kapsamı koruyun ya da değişiklikleri açıkça belgeleyin.

Tek bir gösterge kaliteyi bütünüyle açıklamaz. Ölçüm tablosunda her sorunu ilgili boyutla, etkilediği rapor veya süreçle, düzeltme sorumlusuyla ve izleme sıklığıyla ilişkilendirin. Bu kayıt, teknik bulguları iş önceliklerine bağlamayı kolaylaştırır.

Veri kalitesi ölçütleri nasıl seçilir?

Ölçütleri verinin kullanımına göre belirleyin. Operasyonel bir iş listesinde gerekli alanların doldurulması, yönetim raporunda ise hesaplamaya giren kayıtların geçerli olması öne çıkabilir. Kaynak profilleme verinin mevcut yapısını ve dağılımını gösterir; doğrulama kuralları kayıtların tanımlı iş koşullarına uyup uymadığını sınar; izleme göstergeleri ise sonuçların zaman içindeki seyrini takip eder. Her ölçüm için hesaplama yöntemini, veri kapsamını ve kuralın dayandığı iş tanımını yazılı hale getirin.

Hangi veri sorunları önce ele alınmalı?

Öncelik sırasını yalnızca hata sayısına göre kurmayın. Kritik raporları veya operasyonel süreçleri etkileyen, sık tekrarlanan ve düzeltme yolu belirlenebilen sorunları birlikte değerlendirin. Düşük sıklıkta görülen bir hata önemli bir kararı etkileyebilir; yaygın bir kural ihlali ise iş kullanımına etkisi sınırlıysa daha sonra ele alınabilir. Her bulgu için etkilenen kapsamı, sorumluyu ve beklenen iş katkısını aynı tabloda gösterin.

Sonraki ölçümlerde başlangıç çizgisindeki hesaplama tanımını koruyarak değişimi izleyin. Ölçüm sıklığını verinin güncellenme biçimine ve karar sürecinin ihtiyacına göre belirleyin; tek bir izleme aralığını bütün veri alanlarına uygulamayın. İş kurallarını, sorumlulukları ve izlemeyi raporlama ortamıyla birlikte yapılandırmak için Power BI Danışmanlık ve Yönetişim hizmeti sunuyoruz. Bu çerçeve, kalite göstergelerinin düzenli yönetilmesini sağlar ve veri kalitesi iyileştirme projesini başlangıç ölçümünden izlenebilir iş önceliklerine taşır.

Veri kalitesi iyileştirme projesi

Veri kalitesi iyileştirme projesi hangi adımlarla yürütülür?

Uygulanabilir bir proje, sorunu bulmakla sınırlı kalmaz. Düzeltmeyi verinin üretildiği veya dönüştürüldüğü aşamaya yerleştirir ve sonucun iş açısından geçerli olduğunu doğrular. Keşif, ölçüm, kök neden analizi, düzeltme ve sürekli izleme adımları birbirini izlemelidir. İş birimi kullanım ihtiyacını ve kabul koşulunu açıklar; veri sahibi tanım ve kuralları netleştirir; teknik ekip kaynaklardan rapora uzanan veri akışını inceler ve düzeltmeleri uygular.

Keşiften doğrulamaya uygulanabilir proje akışı

Önce kritik veri varlıklarını ve kullanım senaryolarını seçerek kapsamı yönetilebilir tutun. Ardından profilleme ile eksik, hatalı ya da yinelenen değerleri belirleyin. Teknik ekip sorunun kaynağını ve dönüşüm adımlarını izlerken veri sahibi kuralların iş anlamına uygunluğunu doğrular. İş birimi de etkilenen kararları ve kabul edilebilir sonucu tarif eder.

  1. Keşif: İş birimi ilgili rapor, süreç ve kararları gösterir. Veri sahibi kapsam içindeki alanların anlamını açıklar; teknik ekip kaynak sistemleri, veri hatlarını ve modelleri belirler.
  2. Ölçüm: Teknik ekip kararlaştırılan kuralları tanımlı kapsamda çalıştırır ve bulguları kaydeder. Veri sahibi ölçütlerin geçerliliğini, iş birimi ise sonuçların kullanım ihtiyacını gözden geçirir.
  3. Kök neden analizi: Hatanın kaynak sistemdeki girişten, veri hattındaki dönüşümden veya modeldeki tanımdan kaynaklanıp kaynaklanmadığı araştırılır. Ekipler kanıtı birlikte değerlendirir ve belirtiyi geçici olarak gizlemek yerine neden üzerinde uzlaşır.
  4. Düzeltme: Sorun girişte oluşuyorsa kaynak süreçte, aktarım sırasında oluşuyorsa veri hattında, ilişkiler veya iş kuralları yanlış uygulanıyorsa model katmanında ele alınır.
  5. Doğrulama ve izleme: Düzeltme aynı ölçüt ve kapsamla yeniden test edilir. İş birimi rapor veya süreci kontrol eder, veri sahibi iş kuralının karşılandığını onaylar, teknik ekip izleme kontrollerini sürdürür.

Tekrarlanan dönüşüm adımlarında veri hattı ve Dataflow otomasyonu, tanımlı iş kurallarının akış boyunca tutarlı uygulanmasına yardımcı olur. Otomasyon yanlış kuralı düzeltmez; bu nedenle önce dönüşümün beklenen iş sonucuna uygunluğu netleştirilmelidir.

Veri modeli ve dönüşüm katmanı nasıl iyileştirilir?

Modeldeki ilişkiler, alan tanımları ve dönüşüm kuralları rapor ihtiyaçlarıyla birlikte incelenmelidir. Örneğin farklı kaynaklardaki durum değerleri ortak bir iş tanımına çevrilmeden raporlara aktarılıyorsa, sorun yalnızca görselde giderilemez. Düzeltme sonrasında veri sorumluları kuralı, rapor kullanıcıları ise sonuçların kullanım amacına uygunluğunu doğrulamalıdır.

Model ilişkileri veya hesaplamalar kalite bulgusunun parçasıysa, veri modelleme ve DAX optimizasyonunu teknik çözümün kapsamına alın. Momentum Data Labs, mevcut Power BI veri modellerini ve DAX hesaplamalarını inceleyip iyileştirir. Böylece veri kalitesi iyileştirme projesi, kaynağa ve modele yerleştirilmiş düzeltmelerin doğrulanması ve izlenmesiyle tamamlanır.

Veri kalitesi iyileştirmesini yönetişimle nasıl kalıcı hale getirirsiniz?

Teknik düzeltmelerin kalıcı olması için kalite kuralları günlük işleyişte de sahiplenilmelidir. Data Governance, kurum genelinde verinin kullanılabilirliğini, bütünlüğünü ve güvenliğini yönetmeye yönelik çerçevedir. Bu çerçeve iş tanımlarını, erişim ve kullanım ilkelerini, sorumlulukları ve kontrol sonuçlarının nasıl ele alınacağını netleştirir. Böylece veri kalitesi iyileştirme projesi tamamlanan bir temizlik çalışması olarak kalmaz, değişen süreçlere uyum sağlayan bir yönetişim düzenine dönüşür.

Sorumluluk ve kalite kuralları nasıl sürdürülebilir?

Sorumlulukları kişilerin varsayılan unvanlarına göre değil, veriyle ilişkili görevlerine göre belirleyin. Veri sahibi iş tanımlarını ve kabul edilebilir değerleri netleştirir; teknik sorumlu kuralları veri akışlarında ve modellerde uygular; iş kullanıcısı sonuçları kendi süreç ve kararları açısından değerlendirir. Aynı kişi birden fazla görev üstlenebilir, ancak karar ve uygulama sorumlulukları görünür kalmalıdır.

Bu kayıtlar, ekip değişikliklerinde bilginin korunmasına ve denetim izinin anlaşılır olmasına katkı sağlar. Düzenli gözden geçirme toplantılarında yalnızca sorun sayısını değil, kuralın hâlâ iş ihtiyacını karşılayıp karşılamadığını da değerlendirin. Süreç veya rapor gereksinimi değiştiğinde eski ölçütleri otomatik olarak sürdürmek yerine ilgili veri sahibiyle güncelleyin.

Power BI ve kontrollü self-servis analitik nasıl desteklenir?

Power BI raporlarının güvenilirliği, ekiplerin ortak tanımları ve yönetilen veri modellerini kullanmasına bağlıdır. Kontrollü Self-Service BI, kullanıcıların bu ortak temeller üzerinde kendi analizlerini yapmasını destekler. Böylece farklı raporlarda göstergelerin farklı kurallarla hesaplanması riski yönetilebilir. Paylaşılan ölçü tanımları, model ilişkileri ve veri erişim ilkeleri birlikte ele alınmalıdır.

Power BI ortamlarında standartlaşma, çalışma alanları, modeller ve raporların nasıl oluşturulup yönetileceğine ilişkin ortak kurallar belirlemekle başlar. Momentum Data Labs, Power BI Danışmanlık ve Yönetişim kapsamında veri modeli düzenini, yönetişim ilkelerini ve kontrollü self-servis kullanımı birlikte ele alır. Microsoft Çözüm Ortağı olarak bu çalışmaları teknik uygulama ve yönetişim bağlantısıyla yürütür; doğrulanabilir kontrollerle desteklenen sürdürülebilir bir çalışma düzeni kurar.

Veriyi güvenilir kararların parçası hâline getirin

Bir sonraki adım, kaliteyi ayrı bir teknik gündem olarak değil, iş kararlarının düzenli girdisi olarak ele almaktır. Kurum içinde etkisi açıkça görülen bir veri varlığını seçin ve bu veriye dayanan kararın güvenilir olması için hangi koşulların sağlanması gerektiğini belirleyin. Böylece kapsamı yönetilebilir tutarken kalite çalışmalarını günlük işleyişle ilişkilendirebilirsiniz.

Başlangıç noktası netleştiğinde veri kalitesi iyileştirme projesi için ölçülebilir hedefler koymak ve ilerlemeyi sorumlularla birlikte değerlendirmek kolaylaşır. Bu yaklaşım, yeni raporlar ve değişen ihtiyaçlar karşısında güvenilir veri kullanımını destekleyen bir gelişim zemini oluşturur. Önemli olan kusursuz bir başlangıç değil, iş hedefleriyle bağlantılı ve sürdürülebilir bir ilerleme planıdır.

Veri kalitesi hakkında sık sorulan sorular

Veri kalitesi iyileştirme projesi ne kadar sürer?

Süre, çalışmanın kapsamına ve incelenecek veri kaynaklarının durumuna göre değişir. Tek bir raporu besleyen sınırlı bir veri alanı ile farklı sistemlere yayılan ve iş kurallarının netleştirilmesini gerektiren kapsam aynı planla yürütülemez. İlk değerlendirmede veri kaynaklarına erişim, karar verecek paydaşların katılımı ve düzeltme ihtiyacının niteliği belirlenir. Ardından keşif, uygulama ve doğrulama için gerçekçi kilometre taşları oluşturulur.

Power BI tek başına veri kalitesini düzeltir mi?

Hayır. Power BI veriyi analiz etmek ve raporlamak için kullanılabilir, ancak kaynak sistemdeki yanlış müşteri adresini kendiliğinden düzeltmez. Rapor modelinde bir dönüşüm uygulansa bile hatalı bilgi başka uygulamalara aktarılmaya devam edebilir. Sorunun rapor hesabından mı, veri akışından mı yoksa kaynak kaydından mı geldiğini belirleyin. Düzeltmeyi sorunun oluştuğu katmanda yapmak, aynı veriyi kullanan farklı raporlar için de daha tutarlı bir temel sağlar.

Veri kalitesi ile veri temizleme aynı şey midir?

Hayır. Veri temizleme, yazım biçimlerini standartlaştırma veya geçersiz kayıtları ayıklama gibi belirli düzeltmeleri kapsar. Veri kalitesi çalışması ise bu düzeltmelerin hangi kurala dayanacağını ve sonraki kayıtların da aynı kurala uyup uymadığını ele alır. Örneğin mevcut telefon numaralarını ortak biçime çevirmek temizlemedir; yeni girilen numaralar için biçim kontrolü tanımlamak ise sorunun yeniden oluşmasını önlemeye yönelik bir kontroldür.

Veri kalitesi iyileştirme projesine hangi veri setiyle başlanmalı?

Önemli bir iş kararını destekleyen, kullanım amacı açıklanabilen ve kapsamı belirlenebilir bir veri setiyle başlayın. Örneğin satın alma planlamasında kullanılan tedarikçi kayıtları, eksik iletişim veya sınıflandırma bilgilerinin iş akışını etkileyip etkilemediğini incelemek için uygun bir başlangıç olabilir. Veri setinin sorumlusu belirlenebilmeli, temel alanların anlamı açıklanabilmeli ve ilgili kullanıcılar bulguları değerlendirebilmelidir. Böylece ilk çalışma ölçülebilir ve yönetilebilir bir kapsamda kalır.

Veri kalitesi ölçütleri her veri setinde aynı mı olmalıdır?

Hayır. Ölçütler, veri setinin işlevine ve alanların anlamına göre belirlenmelidir. Örneğin işlem kaydında işlem tarihi ve kimliği zorunlu olabilirken isteğe bağlı bir açıklama alanının boş olması sorun sayılmayabilir. Aynı alan için farklı ekiplerin farklı kurallar kullanmasını önlemek amacıyla tanımları veri sorumlularıyla netleştirin. Kuralın hangi kayıtları kapsadığını ve hangi durumda ihlal sayılacağını da ölçüm başlamadan belgeleyin.

Küçük kapsamlı bir çalışma için de veri kalitesi projesi gerekir mi?

Evet, ancak çalışma kapsamı sorunun etkisiyle orantılı tutulabilir. Tek bir rapordaki alan veya sınırlı bir veri akışı için bütün kurumu kapsayan bir program başlatmak gerekmez. Önce hatanın hangi kullanımı etkilediğini, kuralın kimin sorumluluğunda olduğunu ve düzeltmenin nerede yapılacağını belirleyin. Kapsam küçük olsa da sonuçları doğrulamak ve benzer hataların yeniden oluşup oluşmadığını izlemek, çözümün kalıcılığını değerlendirmeye yardımcı olur.

Veri modelleme, DAX optimizasyonu ve Power BI yönetişimi çalışmalarınızı yapılandırmak için Momentum Data Labs ile kurumsal veri analitiği ve yönetişim yaklaşımınızı şekillendirin.

Sıkça Sorulan Sorular

Veri kalitesi iyileştirme projesi ne kadar sürer?

Süre, çalışmanın kapsamına ve incelenecek veri kaynaklarının durumuna göre değişir. Tek bir raporu besleyen sınırlı bir veri alanı ile farklı sistemlere yayılan ve iş kurallarının netleştirilmesini gerektiren kapsam aynı planla yürütülemez. İlk değerlendirmede veri kaynaklarına erişim, karar verecek paydaşların katılımı ve düzeltme ihtiyacının niteliği belirlenir. Ardından keşif, uygulama ve doğrulama için gerçekçi kilometre taşları oluşturulur.

Power BI tek başına veri kalitesini düzeltir mi?

Hayır. Power BI veriyi analiz etmek ve raporlamak için kullanılabilir, ancak kaynak sistemdeki yanlış müşteri adresini kendiliğinden düzeltmez. Rapor modelinde bir dönüşüm uygulansa bile hatalı bilgi başka uygulamalara aktarılmaya devam edebilir. Sorunun rapor hesabından mı, veri akışından mı yoksa kaynak kaydından mı geldiğini belirleyin. Düzeltmeyi sorunun oluştuğu katmanda yapmak, aynı veriyi kullanan farklı raporlar için de daha tutarlı bir temel sağlar.

Veri kalitesi ile veri temizleme aynı şey midir?

Hayır. Veri temizleme, yazım biçimlerini standartlaştırma veya geçersiz kayıtları ayıklama gibi belirli düzeltmeleri kapsar. Veri kalitesi çalışması ise bu düzeltmelerin hangi kurala dayanacağını ve sonraki kayıtların da aynı kurala uyup uymadığını ele alır. Örneğin mevcut telefon numaralarını ortak biçime çevirmek temizlemedir; yeni girilen numaralar için biçim kontrolü tanımlamak ise sorunun yeniden oluşmasını önlemeye yönelik bir kontroldür.

Veri kalitesi iyileştirme projesine hangi veri setiyle başlanmalı?

Önemli bir iş kararını destekleyen, kullanım amacı açıklanabilen ve kapsamı belirlenebilir bir veri setiyle başlayın. Örneğin satın alma planlamasında kullanılan tedarikçi kayıtları, eksik iletişim veya sınıflandırma bilgilerinin iş akışını etkileyip etkilemediğini incelemek için uygun bir başlangıç olabilir. Veri setinin sorumlusu belirlenebilmeli, temel alanların anlamı açıklanabilmeli ve ilgili kullanıcılar bulguları değerlendirebilmelidir. Böylece ilk çalışma ölçülebilir ve yönetilebilir bir kapsamda kalır.

Veri kalitesi ölçütleri her veri setinde aynı mı olmalıdır?

Hayır. Ölçütler, veri setinin işlevine ve alanların anlamına göre belirlenmelidir. Örneğin işlem kaydında işlem tarihi ve kimliği zorunlu olabilirken isteğe bağlı bir açıklama alanının boş olması sorun sayılmayabilir. Aynı alan için farklı ekiplerin farklı kurallar kullanmasını önlemek amacıyla tanımları veri sorumlularıyla netleştirin. Kuralın hangi kayıtları kapsadığını ve hangi durumda ihlal sayılacağını da ölçüm başlamadan belgeleyin.

Küçük kapsamlı bir çalışma için de veri kalitesi projesi gerekir mi?

Evet, ancak çalışma kapsamı sorunun etkisiyle orantılı tutulabilir. Tek bir rapordaki alan veya sınırlı bir veri akışı için bütün kurumu kapsayan bir program başlatmak gerekmez. Önce hatanın hangi kullanımı etkilediğini, kuralın kimin sorumluluğunda olduğunu ve düzeltmenin nerede yapılacağını belirleyin. Kapsam küçük olsa da sonuçları doğrulamak ve benzer hataların yeniden oluşup oluşmadığını izlemek, çözümün kalıcılığını değerlendirmeye yardımcı olur. Veri modelleme, DAX optimizasyonu ve Power BI yönetişimi çalışmalarınızı yapılandırmak için Momentum Data Labs ile kurumsal veri analitiği ve yönetişim yaklaşımınızı şekillendirin.