По всем вопросам звоните:

+7 495 274-22-22

УДК: 004.658.6

Качественные данные — основа для оценки эффективности процессов и производств

Гасанов Э. Р. менеджер по развитию программного продукта, ООО «Наука»
Смирнова Д.А. менеджер по развитию программного продукта, ООО «Наука»
Ключевые слова:

Данные являются цифровым представлением происходящих процессов. По данным в системах мониторинга формируются ключевые показатели эффективности: технологические, экономические и социальные. Они используются в программных продуктах для реализации бизнес-задач — от систем учета до поддержки принятия решений. Если не заниматься вопросом качества данных (правилами их ведения, «очистки» и восстановления), то результат работы таких систем будет некорректным, что, как следствие, приведет к снижению эффективности производства. Существует несколько направлений работы с данными, среди них можно выделить Data-driven — подход, базирующийся на проверке их достоверности и полноты. IT-компания «Наука» поделилась своим опытом в использовании этого подхода.

Согласно ГОСТ Р 56214–2014 и ISO/ TS 8000–1:2011, качество данных оценивается по следующим критериям:

• Аналитичность: имеют ли данные определенное назначение, то есть участвуют ли в принятии какого-либо решения.

• Объективность: уместны ли данные, то есть нужны ли они в подходящем месте в подходящее время.

• Релевантность и эргономичность: отвечают ли данные требованиям потребителя.

• Рациональность: предотвращено ли повторение дефектов данных и сокращают ли они избыточные расходы.

Другими словами, информация должна быть полезной, актуальной и достоверной.

Существует ряд факторов, из которых можно выделить:

• низкий уровень организации бизнес-процессов;

• ошибки в проектировании информационных систем;

• нарушение целостности данных;

• дефекты в интеграционных сервисах;

• отсутствие формализованных опорных точек и инструментов валидации данных;

• технические факторы: погрешности в измерениях приборов, отсутствие сигнала, перебои связи и т. д.;

• человеческий фактор.

Все это может приводить к дублированию данных, пропускам значений, появлению заведомо ложных значений, нетипичному представлению данных и т. д.

Проблемы качества данных делятся на два типа: уровень структуры (схема описания объектов и их взаимосвязи) и уровень сущности (предметная область). В первом случае ее можно решить обеспечением целостности данных, а именно путем организации корректной структуры — реляционной базы данных, что позволяет задать ограничения для поддержки сущностной, доменной и ссылочной целостностей. В этой работе проблема качества данных рассматривается на уровне сущности.

Под понятием Data-driven подразумевается методология разработки информационных систем, в основе которой стоит использование больших массивов данных, накопленных за продолжительный промежуток времени. При этом есть определенные требования к качеству и объему используемых данных, так как эти факторы напрямую влияют на принятие управленческих решений. Чтобы понять, можно ли использовать Data-driven-подход для решения конкретной производственной задачи, необходимо знать:

Для Цитирования:
Гасанов Э. Р., Смирнова Д.А., Качественные данные — основа для оценки эффективности процессов и производств. Главный инженер. Управление промышленным производством. 2022;11.
Полная версия статьи доступна подписчикам журнала