Kötü Verinin 10 İşareti: Düşük Kaliteli Veriyi Nasıl Fark Edersiniz

Kötü Veri Nedir?

İşe uygun olanı iyi kaliteli veri olarak tanımlayabiliyorsak, kötü kaliteli veriyi de amaca uygun olmayan veri olarak nitelendirebiliriz. Bu, verinin kullanıldığı çıktıları desteklemek için yeterince iyi olmadığı anlamına gelir. 

Çoğu zaman ham veri kötü veri olarak değerlendirilebilir. Örneğin, Twitter gibi sosyal medya ağlarından çıkarılan veriler yapılandırılmamıştır ve ham hâliyle analiz edilmeye veya başka içgörü amaçları için kullanılmaya hazır değildir. 

Ancak ham veri, genellikle zaman alan veri temizleme ve işleme yoluyla iyi veriye dönüştürülebilir. 

En basit ifadeyle, yapısı olmayan ve doğruluk, eksiksizlik, tutarsızlıklar ve yinelenme gibi kalite sorunları yaşayan her türlü veri kötü veri olarak kabul edilebilir.

Veri Kalitesi Neden Önemlidir

Veri kalitesi, nitel ya da nicel veri parçalarının durumunu ifade eder: doğruluk, eksiksizlik, tutarlılık, güvenilirlik ve verinin güncel olup olmadığı gibi belirli faktörler dikkate alınarak verinin koşulunu ölçer. Bu, müşteri verilerinin yanı sıra ürün verilerini, şirket verilerini, tedarikçi verilerini ve daha fazlasını kapsar. 

Sahip olduğunuz verinin iyi kalitede olmasını sağlamak hayati önem taşır. Veriden değer elde etmek için verinin doğru olması, kullanmayı amaçladığımız çıktıları destekleyecek kadar faydalı olması ve mevcut kaynaklardan en iyi şekilde yararlanacak kadar iyi olması gerekir.  

Kötü veri kalitesi neden ortaya çıkar? 

Operasyonel verimliliği doğrudan etkileyen üç ana türde veri kalitesi sorunu vardır: 

• İnsan hatası. Kötü veri kalitesinin en yaygın nedenlerinden biri insan hatasıdır; bu genellikle veri girişi sürecinde standartlaşmanın olmamasıyla veya çalışanların değerleri elektronik tablolara manuel olarak girmesiyle ortaya çıkar. Her iki senaryo da hataların olasılığını artırır.
• Farklı sistemler. Kuruluşlar sıklıkla verileri kendi kurallarına sahip birkaç farklı sistemde depolar. Bir veri kümesi oluşturmak, çeşitli sistemlerden birden çok kaynağın bütünleştirilmesini içerebilir; bu da yinelenen veriler, eksik alanlar veya tutarsız etiketlerle sonuçlanabilir. Ayrıca, farklı alanların aynı anlama gelmesi ancak başka bir sistem tarafından farklı şekilde ele alınması da mümkündür.
• Geçersiz veriler. Değişim olur ve işletmeler evrilir. Bu gerçekleştiğinde, verilerde de değişiklik yapılması gerekir (ör. veri yapısındaki ayrıntı düzeyini değiştirmek, alanları kullanım dışı bırakmak veya veri alanlarını güncellemek). Ancak analistler gerekli değişiklikleri yalnızca veriyi kullanmak üzereyken fark edebilir. 

Bu faktörler kötü verinin başlıca nedenleridir ve verinin kullanılma zamanı geldiğinde darboğaza dönüşür. 

Python ile veri kalitesini nasıl iyileştireceğinizi bu DataCamp Veri Temizleme Öğreticisinde öğrenebilirsiniz.

Kötü Verinin Maliyeti

Kötü verinin maliyeti çeşitli faktörlere bağlı olarak değişebilir. Bazı senaryolarda maliyetler, aşağı akış süreçlerinde veya kritik operasyonlardaki gecikmelerde birikir. En kötü senaryoda ise tüm sürecin başarısız olmasını bekleyebilirsiniz. 

Şimdi kötü verinin bazı maliyetlerini inceleyelim.

Hatalı içgörüler

Veriden elde ettiğimiz içgörüler, bizzat verinin kalitesine tabidir. Örneğin, iş liderleri, içgörü çıkarmada kullanılan birden fazla kaynağın kopyalar içerdiğinin farkında olmadan verilerinden elde edilen içgörülere dayanarak kritik bir karar verebilir. Bu yinelenebilirlik, bulguları gerçeği yansıtmayacak şekilde çarpıtabilir ve hatalı içgörülere yol açar.  

Mali giderler 

Veri kalitesini iyileştirme için iş gerekçesi oluşturmayı konu alan bir yazıda, Gartner araştırması “kuruluşların, kötü veri kalitesinin yılda ortalama 15 milyon $ kayıptan sorumlu olduğuna inandıklarını” ve “bilgi ortamları giderek daha karmaşık hale geldikçe bunun muhtemelen kötüleşeceğini — her ölçekteki kuruluşların karşılaştığı bir zorluk” olduğunu belirtiyor. 

Kurumsal verimlilik

Daha fazla işletme faaliyetlerini veriye dayalı yürütürken, kötü veri doğrudan tüm kuruluşu etkiler. Örneğin satış ekibi, yanlış hedef kitleye ürün sunabilir; bu, iyi kaliteli verilere erişimleri olsaydı kaçınılabilecek bir durumdur.  

Geçiş sırasında sorunlar

Bir kuruluşun bir platformdan diğerine geçmeye karar verdiği bir senaryoyu düşünün; yeni platform, eskisine kıyasla farklı veri yönetişimi ve standartlaştırma kurallarına sahip olabilir; bu da geçiş sorunlarına neden olur. Ayrıca, platformun verileri farklı bir biçimde depolaması da mümkündür: bu, verilerin doğru şekilde eşleştirilmesini zorlaştıracaktır. 

Genel bir darboğaz 

Kötü veri kalitesi, bir kuruluşun dijital dönüşümü sırasında hızla ciddi darboğazlara yol açabilir. Ortaya çıkan sorunların giderilmesi gerekir; bu da dönüşüm projesinin durması demektir. Bunu birkaç kez tekrarlamak, benimseme hızına ve kaynaklara büyük bir darbe vurur. 

Kötü Verinin 10 İşareti

Girdi kalitesi, çıktı kalitesini belirler. Eksik, tutarsız veya bozulmuş verilerle doğru ve güvenilir raporlar üretmek pratikte imkânsızdır: ne girerse o çıkar. 

Peki, kuruluşunuzun bir veri kalitesi sorunu yaşayıp yaşamadığını nasıl belirlersiniz? İşte dikkat edilmesi gereken on işaret (sıralama yoktur):

#1 Önemli bilgilerin eksik olması 

Eksik verinin birden çok nedeni olabilir; örneğin, ekipman arızaları, kaybolan dosyalar, eksik veri girişi vb. Belirli bir veri setinde bir miktar eksik veri olması yaygın olsa da önemli bilgilerin eksikliği birçok zorluğu beraberinde getirir. İşte başlıca üç tanesi: 

1. Verinin yokluğu istatistiksel gücü azaltır; bu da gerçek bir etkiyi tespit etme olasılığını düşürür. 
2. Eksik veriler, tahmin parametrelerinde yanlılığa yol açabilir 
3. Kritik bilgilerin eksikliği örneklerin temsiliyetini azaltabilir.

Python'da eksik verilerle başa çıkma hakkında daha fazla bilgiyi çevrimiçi kursumuzla edinebilirsiniz.  

#2 Sıradan işler için aşırı emek ve zaman gerekmesi 

Zamanınızın çoğunu manuel işlere harcadığınızı düşünüyorsanız, muhtemelen kötü veriye sahipsiniz. Etkisiz (veya hiç olmayan) bir veri yönetimi stratejisi, farklı kaynaklardaki verileri manuel olarak düzenlemenize, eksik boşlukları doldurması için insanları takip etmenize ve bu verileri elektronik tablolara girmenize neden olabilir.  

#3  Yeterince eyleme dönük içgörü olmaması 

Eyleme dönük içgörüler, doğrudan eyleme veya tepkiye dönüşebilen verilerden çıkarılan sonuçlardır. Bu nedenle eyleme dönük içgörülerin karar verici için ilgili, spesifik ve değerli olması gerekir. 

Bu tür içgörüleri değerli kılan, masaya getirdiği yeni bilgidir. Ancak bu, tamamen yeni bir veri setinden gelmesi gerektiği anlamına gelmez. Veriniz size zaten kesin olarak bildiğiniz şeyleri söylüyorsa, bunun bir değeri yoktur ve ilgili değildir. 

#4 Veriyi analiz etmek zor 

Verinizin normalleştirilmesi şunlar için gereklidir: 

1. Tablonun yalnızca birincil anahtar ile doğrudan ilişkili verilerden oluşmasını sağlamak
2. Her veri alanının tam olarak bir veri öğesinden oluşmasını sağlamak
3. Yinelenen veriyi kaldırmak 

Normalleştirilmiş veri olmadan analiz yapmak son derece zor olabilir; çünkü her veri kaynağı potansiyel olarak kendi formatları, alanları ve etiketleriyle gelir ve bunlar genel olarak farklılık gösterir. 

#5 Fırsatların kaçırılması 

Elinizdeki veriden en iyi şekilde yararlanmadığınız düşüncesi — özellikle mevcut veri yönetimi stratejinize güvenmiyorsanız — zihninizin bir köşesinde sürekli kalabilir. Kötü veriye bağımlı olduğunuzun net bir işareti, gereksiz risklere maruz kalmanızın artmasıdır; bu da ani değişiklikler olduğunda savunmasız kalmanıza neden olur.

#6 İçgörülerin zamanında gelmemesi 

Veriye merkezi bir havuzda anında erişebilmeniz gerekir. Bu, raporları hızlı ve kolay biçimde üretmenizi sağlar ve başka faydalar da sunar. Örneğin, fazlalığı azaltır; böylece hataları en aza indirir ve bilgiye erişimi sadeleştirir.

Merkezileştirilmiş veri, tüm kuruluşun aynı plana göre çalışması ve aynı kuralları takip etmesi demektir. Amaç, farklı veriler ve farklı araçlar kullanmaktan kaynaklanan tutarsızlıkları önlemektir. 

#7 Veride çok fazla hata olması

İnsanlar hata yapmaya eğilimlidir. Bir insanın sisteme verileri manuel girmekten sorumlu olduğu her durumda kusursuz veri beklemek hatalıdır. Veriler denetlenmelidir. Bu aynı zamanda verinizdeki hataların hizmet sağlayıcı kaynaklı mı yoksa insan hatasından mı kaynaklandığını netleştirecektir. 

#8 Karar vericilerin özgüven eksikliği

Veri güven aşılamalıdır. Güvenilir veriye sahip olmak, veri odaklı kararlar almanın temel ön koşuludur. Karar vericiler veriye güvenmediklerinde içgüdüsel olarak eski yöntemlere dönerler; bu da sezgisel ve tahmine dayalı kararlara geri dönüş anlamına gelir. 

Çevrimiçi kursumuzla İşletmeler için Veri Odaklı Karar Vermenin önemini daha fazla öğrenin.

#9 Temel iş metriklerine görünürlük eksikliği 

Anahtar Performans Göstergeleri (KPI’lar) gerçek zamanlı olarak mevcut olmadığında, en yüksek etkiyi hangi eylemlerin sağlayacağı belirsizleşir. 

#10 Kopuk müşteri deneyimi 

Kötü veriye sahip olduğunuzun net (ve muhtemelen maliyetli) bir işareti, müşterilerin satın alma yolculuğundaki konumlarıyla uyumlu olmayan içerikler almalarıdır. Günümüzde tüketiciler artık kişiselleştirilmiş bir deneyimi “istemiyor”; onu bekliyor. Müşteriler temas noktaları genelinde kişiselleştirilmiş bir deneyim alamıyorsa, müşteri deneyimi kopuk olarak değerlendirilebilir.

Kuruluşunuzda bu belirtilerden birçoğunu görmeniz endişe vericidir: Muhtemelen bir veri kalitesi sorunu vardır. Çevrimiçi kursumuzla Python’da tavsiye motorları oluşturma hakkında daha fazla bilgi edinin. 

Kötü Veri Nasıl Yönetilir

Umarız artık her verinin iyi olmadığının farkındasınızdır. Kötü veriyi yönetmenin en iyi yolu, kaynağında düşük kaliteyi önlemektir. Ancak zaten kötü verilerle uğraşıyorsanız bu çözümü uygulamak zor olabilir. 

Aşağıdaki adımlar, zaten kötü veri toplamışsanız onu yönetmenize yardımcı olmak için tasarlanmıştır: 

Adım 1: Gerçeği kabul edin

Kötü veriniz var. Kabul edin. Kötü veriyi bir sorun olarak tanımazsanız, onu iyileştirmek için adım atmaya istekli olmanız pek olası değildir. 

Adım 2: Kötü verinizi güncelleyin

Kötü veriyi nasıl tanımlayacağınıza dair bilginizi kullanarak, veriniz temizlenmelidir — bu, muhtemelen mevcut kayıtların güncellenmesini de içerecektir. 

Adım 3: Bir veri kalitesi programı uygulayın

Veri kalitesi programları, verinin kullanımını ve üretimini desteklemek için ortak ve güvenilir süreçler tesis ederken hata riskini azaltmak için kullanılır. 

Adım 4: Veri toplama tekniklerini iyileştirin

Daha iyi veri edinme teknikleri uygulayın: bu, gerekli değilse bilgi talep etmekten kaçınmayı ve belirli veriye neden ihtiyaç duyduğunuzu, onu nasıl kullanmayı planladığınızı ve müşteriniz verisini sizinle paylaştığında ona ne fayda sağlayacağını açıklamayı içerebilir.

Adım 5: Çevrenizdekileri eğitin 

Veriyi daha iyi yönetmek için çalışanlar veriyi nasıl toplayacaklarını, işleyeceklerini, imha edeceklerini ve yöneteceklerini bilmelidir.

Kötü veriyi yönetmenin anahtarı, onunla kaynağında başa çıkmaktır. Zaten kötü veri topladıysanız, verinizin kötü olduğunu kabul etmeli ve gerekli veri temizleme ve güncellemeleri yapmalısınız. Verinizi temizledikten sonra, kuruluşunuzun veri yönetimi tekniklerini iyileştiren bir veri kalitesi programı uygulayarak benzer sorunlarla tekrar karşılaşma riskini azaltmak kritik önemdedir. Yeterli Veri Becerileriniz var mı? DataCamp’in İş Liderleri için Temel Veri Becerileri beceri yoluyla veriyi kullanarak gerçek dünya sorularını nasıl yanıtlayacağınızı öğrenebilirsiniz.