Günümüzün dijital sistemlerinde her gün çok sayıda bilgi üretilmektedir. Ancak, sadece büyük miktarda veri toplamak yeterli değildir. Bu veriler herhangi bir gerçek amaca hizmet etmek için güvenilir ve iyi yapılandırılmış olmalıdır. Burası doğrulama ve mühendislik devreye girer; Karar alma veya otomasyona uygulanmadan önce bilgilerin doğru, tutarlı ve kullanışlı olmasını sağlamaya yardımcı olurlar.
Bilgi sistemleri daha geliştikçe, sadece insan çabasıyla kaliteyi korumak zorlaşır. Bu karmaşıklığı yönetmek için, süreci desteklemek için otomatik çerçeveler ve akıllı araçlar giderek daha fazla kullanılıyor.
Güvenilmez veriler neden bir risktir?
Veriler eksik, çoğaltılmış, sıralı veya yanlış saklanıyorsa, onu kullanan tüm sistem tehlikeye girebilir. Bazı durumlarda, bu yanlış kararlara, gecikmelere ve hatta yasal sorunlara yol açabilir. Sistemler bu tür verilere bağlı olarak, örneğin tahminler yapan veya kaynakları kontrol edenler dikkat ve disiplinle oluşturulmalıdır.
Değersiz girdilerden kaynaklanan sorunlar şunları içerir:
- Sistemler arasındaki uyumsuzluklar
- Eksik veya eksik girişler
- Düzensiz formatlar
- Kırık Dönüşümler
- Toplamada hatalar
Bunların her biri, kullanılan bilgilere olan güvene sessizce zarar verebilir ve bazı durumlarda çok daha sonraya kadar fark edilmez.
Doğrulama süreci
Doğrulama, verilerin birden fazla noktada kontrol edilmesini içerir. Alanların doğru formatta olmasını veya önemli bilgilerin eksik olmamasını sağlayan kaynak doğrulama ile başlayabilir. Daha sonra, işleme sırasında, verilerin doğru bir şekilde yorumlandığını ve saklandığını doğrulamak için ek kontroller yapılabilir.
Doğrulama türleri şunları içerir:
- Biçim kontrolleri (örneğin, tarihler, sayısal alanlar)
- Mantık kontrolleri (örneğin, bir kişi aynı kayıtta hem çalışan hem de müşteri olarak listelenemez)
- Menzil ve tutarlılık kontrolleri (örneğin, kabul edilebilir sınırlar içinde kalan değerler)
Bu kontrolleri erken ve sıklıkla sisteme yerleştirerek, kritik iş sistemlerine ulaşmadan önce kalite sorunları tanımlanabilir.
Grafikler bize ne söylüyor:
- Insight: Verilerinizi ne kadar iyi doğrularsanız, o kadar çok sorun ortaya çıkarırsınız.
- Sonuç: Kısmi doğrulama önemli sorunları kaçırabilir; Tam doğrulama, veri kalitesi ve risklerinin daha net bir resmini sağlar.
Veri mühendisliğinin rolü
Veri mühendisliği, bilginin bir yerden diğerine geçmesini sağlayan boru hatları ve sistemler oluşturmayı içerir. Bu sistemler, analistler, uygulama geliştiricileri veya karar vericiler gibi diğerlerinin onunla çalışabilmesi için verileri toplar, dönüştürür ve saklar.
Modern mühendisler genellikle farklı veri türlerinde çalışır: metin, görüntüler, olay günlükleri ve daha fazlası. Verilerin nasıl aktığını, nasıl depolandığını, ne kadar hızlı hareket ettiğini ve diğer araçlarla nasıl bağlandığını yönetmelidir.
Bu çalışma şunları içerir:
- Ölçek ve performans için depolamanın yapılandırılması
- Gecikmeleri veya veri kaybını yönetmek
- Ortamlar arasında tutarlılığı sağlamak
- Hem gerçek zamanlı hem de tarihsel erişimi desteklemek
İyi inşa edilmiş bir sistem sadece veriler büyüdükçe, değiştikçe ve geliştikçe çalışmaya devam ettikten sonra işe yaramaz.
Otomasyon ve öğrenme sistemlerinin kullanımı
Verilerin miktarı ve karmaşıklığı her zaman arttığından, birçok ekip artık kalite kontrolüne yardımcı olmak için öğrenme tabanlı araçları kullanıyor. Bu araçlar beklenen davranıştaki değişiklikleri arar, olağandışı kalıpları tanımlar ve hatta bazen yeni kontroller önerir.
Bunun yararlı olabileceği bazı alanlar şunları içerir:
- Formatlar zamanla değiştiğinde uyarı
- Normal kalıplardan sapan aykırı değerler bulmak
- Kaynak beslemelerde sürüklenmeyi veya uygulama kullanımını algılama
Bu araçlar insan yargısının yerini almaz, ancak insanların zamanlarını en çok ihtiyaç duydukları yere odaklamalarına yardımcı olurlar.
Çeşitli sektörlerde uygulamalar
Güvenilir veri sistemleri birçok çalışmada yararlıdır:
- Tıpta, hasta kayıtlarının doğru olduğundan emin olmak için
- Finansta, dolandırıcılığı önlemek veya raporlama gereksinimlerini karşılamak için
- Lojistikte, malları doğru bir şekilde izlemek için
- Müşteri hizmetlerinde, iletişimi kişiselleştirmek için
Her alanın kendi kuralları ve beklentileri vardır, ancak temiz, doğru bilgi için temel ihtiyaç duyulur.
Güvenilir Sistemler Oluşturma
Kalıcı değer yaratmak için ekipler şu şekillere odaklanmalıdır:
- Kabul edilebilir veriler için net kurallar tanımlamak
- Girişleri ve çıkışları tüm aşamalarda test etmek
- Düzenli olarak izleme sistemleri
- Sonuçları görünür ve açıklanabilir hale getirmek
- Hem teknik hem de iş yönlerini anlamak için ekipler arasında birlikte çalışmak
Bu uygulamalar atıkları azaltır, güven oluşturur ve gelecekteki büyümenin yönetilmesini kolaylaştırır.
Son Düşünceler
İyi sistemler iyi verilere güvenir. Dikkatli doğrulama ve güçlü mühendislik olmadan, en gelişmiş uygulamalar bile kötü sonuçlar verebilir. Sistemler daha otomatik hale geldikçe, özellikle tasarım, gözden geçirme ve izlemede insanları dahil tutmak esastır. Araçlar yardımcı olabilir, ancak insan sorumluluğu merkezde kalır.
Veri kalitesi sadece teknik bir görev değildir. Herhangi bir kuruluşun ne kadar iyi öğrenebileceğini, hareket edebileceğini ve büyüyebileceğini destekleyen ortak bir sorumluluktur.
Bir yanıt yazın