Comments 13
Не понятно чем процесс повышения качества данных отличается от процесса исправления ошибок в ПО?
Ошибки в ПО влияют на работоспособность системы. Например, у вас нет проверки деления на 0, и программа выдает ошибку.
Ошибки в данных влияют на принимаемые решения. Например, вы ввели неправильные координаты скважины, и ремонтная бригада ухала на другой конец месторождения. ПО работает, как ожидается, а вот решения принимаются неверные.
Ошибки в данных влияют на принимаемые решения. Например, вы ввели неправильные координаты скважины, и ремонтная бригада ухала на другой конец месторождения. ПО работает, как ожидается, а вот решения принимаются неверные.
Т.е. мы выяснили, что надо проверять правильность координат при вводе и добавили такую проверку в ПО. Это ведь и есть процесс исправления ошибки в ПО, не?
ПО не знает правильные ли это координаты или нет. Оно просто складирует все данные которые в него ввели.
А вообще целый отдел (я так понимаю у Вас отдел) качества данных это очень по российски. Что бы заставить одних людей делать все по правилам и хорошо нужен целый отдел который постоянно пинает :-), иначе все забивают болт.
А вообще целый отдел (я так понимаю у Вас отдел) качества данных это очень по российски. Что бы заставить одних людей делать все по правилам и хорошо нужен целый отдел который постоянно пинает :-), иначе все забивают болт.
По не знало до исправления ошибки, а после исправления узнало и теперь не принимает неправильные координаты. Вот мне и не понятно где тут «управление качеством», а где банальная фича.
Вот вам пример — завели счета не на тот отдел, в отчёте о прибылях и убытках все печально. Бухгалтеру пофиг, руководитель не успел проверить или счетов много или ещё чтонить думайте. На совете директоров принимаю решение не в пользу отдела. Кросспроверки может не быть, а она нужна всегда.
Сам постоянно занимаюсь проверкой данных и представляю, насколько это актуально. Такая, казалось бы, скучная и рутинная процедура не только помогает строить корректные отчёты, но и обнаруживает недостатки в бизнес-процессах и коммуникациях.
Интересно было бы почитать о том, как вы определяете корректность введённых данных (помимо банального диапазона плюс-минус).
Очень впечатлила визуализация общей оценки качества данных. Тетрис — супер-идея! Подводная лодка тоже хороша, но тетрис, да ещё в динамике буквально завораживает.
Интересно было бы почитать о том, как вы определяете корректность введённых данных (помимо банального диапазона плюс-минус).
Очень впечатлила визуализация общей оценки качества данных. Тетрис — супер-идея! Подводная лодка тоже хороша, но тетрис, да ещё в динамике буквально завораживает.
«Слайд с моего выступления на конференции «Smart Oil & Gas: Цифровая трансформация нефтегазовой индустрии»»
Где можно посмотреть саму презентацию или видео выступления?
Где можно посмотреть саму презентацию или видео выступления?
Нам интересно расти не только вширь, но и вглубь. Мы бы хотели найти единомышленников и организовать небольшой форум по управлению качеством данных, где могли бы обменяться опытом.
В статье не раскрывается какие инструменты(IT) вы используете для управления качеством данных.
Sign up to leave a comment.
Как мы управляем качеством данных