Rewired полностью

Такая расстановка приоритетов должна распространяться и на элементы данных в каждом домене данных, чтобы определить, что имеет наибольшее значение. Например, в домене данных о клиенте могут быть сотни или тысячи элементов данных, таких как имя, адрес и номер кредитной карты. Определите элементы, которые наиболее важны для реализации сценария использования (обычно это ~10-15 % всех элементов данных), и сосредоточьте на них большую часть своих усилий. Для одной американской страховой компании, желающей предложить своим клиентам рекомендации по усиленной защите имущества, процесс расстановки приоритетов означал сосредоточение внимания на данных о катастрофах и безопасности (например, данные о риске бедствий, полученные от Национального управления океанических и атмосферных исследований, Геологической службы США и Федерального агентства по управлению чрезвычайными ситуациями), а также на данных о рынке активов, таких как исторические цены на недвижимость, история покупок и индексы района (см. Рисунок 24.1).

Пример решения, сценарий использования и связанные с ним потребности в данных

Пример страховой компании

Советники

Внутренние функции

БИЗНЕС-ДОМЕНЫ

Продажи

Обслуживание клиентов

Решения

Примеры использования

Домены данных

Цифровое хранилище

Обеспечение микрополитики и предоставление услуг

Подробная документация

Атрибуты внешнего потребителя

Индекс соседства

История приобретения недвижимости

Данные о ценах на недвижимость

Вероятность наводнения по данным FEMA

Советы по защите имущества

Индекс риска землетрясений Геологической службы США по округам США

Данные о рынке активов

Индекс риска ураганов NOAA по округам США

Данные о катастрофах и безопасности

Помогите защитить активы

Цифровой след клиента

Размещение на случай жизненных событий

Помощь в управлении учетной записью и политикой

Общие активы и послужной список

Система отслеживания рисков

Помогите подготовиться к чрезвычайным ситуациям

Помогите оптимизировать покрытие

Рекомендовать дополнительные услуги

Консультант по дополнительным услугам

Консультант с оплатой за услуги

Профиль застрахованного лица и демографические данные

Данные о стоимости автомобильного рынка

Рекомендации по микрополитике

Страховые предпочтения

Консультант по комплексному обслуживанию

Каналы взаимодействия

Советы по защите

Быстрая связь

Оценка готовности данных

Нередко данные, необходимые для решения, могут быть низкого качества. Это создает классическую проблему "мусор в дом, мусор из дома", когда некачественные данные подрывают прогресс в области цифровых преобразований и ИИ. Прежде чем исправлять или очищать данные, необходимо определить, что с ними не так, тщательно оценив их (иногда это называют "опросом данных"). Девять аспектов оценки качества данных показаны на рисунке 24.2.

Девять параметров для оценки качества данных

Точность

1

Степень соответствия данных согласованному источнику

Своевременность

Временные рамки, в течение которых данные должны обновляться, и допустимое "запаздывание" системы при изменении значений

2

Последовательность

Степень, в которой идентичные данные должны иметь одинаковое значение, где бы они ни хранились или отображались

3

Полнота

4

Степень заполнения поля, а также необходимая широта, глубина и история.

Уникальность

Степень, в которой данные должны храниться в одном месте и быть уникальными для одного клиента

5

Когерентность

Степень, в которой определения данных остаются одинаковыми с течением времени, так что исторические данные имеют одинаковый контекст

6

Доступность

7

Степень доступности текущих и исторических данных для анализа

Безопасность

Степень надежности хранения данных, ограничение доступа к ним и возможность восстановления

8

Взаимозаменяемость

Степень четкости определений данных, позволяющая легко их понимать

9

ПРИЛОЖЕНИЕ 24.2

Оценка данных по этим параметрам включает три этапа для каждого элемента данных. Во-первых, учитывая известные и вероятные будущие потребности бизнеса в данных, определите набор правил качества данных. Например, возьмем элемент данных "адрес клиента": Правило, актуальное для многих B2C-организаций, гласит: "Адрес клиента должен быть точным".

Во-вторых, для каждого правила установите целевой показатель, отвечающий потребностям бизнеса. Например, целевой показатель точности для правила "адрес клиента точен" может составлять >95 %. Более высокая точность важна, если компания отправляет клиенту посылку, но менее критична, если компания предлагает цифровые услуги. Избегайте внесения изменений в целевые показатели, которые выходят за рамки области применения, так как они стимулируют внутренние усилия по управлению данными.