Salam. Əvvəlki dərsimizdə biz data keyfiyyəti qaydalarının yaradılması və tətbiqi üçün davamlı, altı mərhələli bir prosesi təsvir etdik. Həmin prosesin sonuncu mərhələsi keyfiyyətin monitorinqi və nəticələrin maraqlı tərəflərə çatdırılması idi.
Bu gün biz həmin sonuncu mərhələni daha da dərindən araşdıracağıq. Dərsin məqsədi maraqlı tərəflər üçün monitorinq və hesabat məqsədilə data keyfiyyəti panelinin (dashboard) konsepsiyasını və Əsas Fəaliyyət Göstəricilərini (KPI) hazırlamağı öyrənməkdir. Data analitiki kimi təcrübənizdə yəqin ki, müxtəlif panellər hazırlamısınız. Bu dərsdə biz texniki tətbiqdən daha çox, idarəçilik baxımından doğru paneli necə dizayn edəcəyimizə, hansı göstəriciləri seçəcəyimizə və fərqli səviyyəli rəhbərlərə (stakeholders) məlumatı necə təqdim edəcəyimizə fokuslanacağıq.
Metriklər və KPI-lar: Nəyi Ölçməliyik?
Effektiv bir panel hazırlamağa başlamazdan əvvəl, "nəyi ölçəcəyimizi" dəqiq müəyyənləşdirməliyik. Bu zaman iki termin qarşımıza çıxır: Metriklər və KPI-lar. Onlar çox vaxt bir-birinin yerinə istifadə edilsə də, aralarında vacib bir fərq var.
What are KPIs and Metrics? | Data Fundamental for Beginners
"Alex The Analyst" kanalının bu videosu metrik və KPI arasındakı fərqi, eləcə də yaxşı bir KPI-ı necə seçməli olduğunuzu sadə dillə izah edir.
Zəhmət olmasa, videoda aşağıdakı hissələrə diqqət yetirin: Metrik və KPI tərifi: Metrikin hər hansı bir ölçü vahidi, KPI-ın isə birbaşa bir hədəfə bağlı olan spesifik metrik olduğu izah edilir. Yaxşı KPI seçimi: Yaxşı bir KPI seçmək üçün üç addımlı proses təsvir olunur: məqsədi müəyyən etmək, tərəqqini ən yaxşı izləyən metriki seçmək və onun "icra edilə bilən" (actionable) olmasını təmin etmək. Müqayisə cədvəli: Bu hissə iki anlayış arasındakı fərqləri ümumiləşdirir.
İzlədiyiniz kimi, data idarəçiliyi kontekstində:
- Metrik: Data keyfiyyətinin hər hansı bir ölçülə bilən aspektidir. Məsələn, "müştəri cədvəlindəki boş ünvanların sayı" bir metrikdir.
- KPI (Əsas Fəaliyyət Göstəricisi): Bir iş məqsədinə çatmaq üçün izlənilən spesifik bir metrikdir. Məsələn, Data İdarəçiliyi Şurasının hədəfi "müştəri ünvanlarının tamlığını 95%-ə çatdırmaq"dırsa, o zaman "müştəri ünvanlarının tamlıq faizi" bir KPI-a çevrilir. Hədəf 95%-dir, cari vəziyyət isə izlənilən göstəricidir.
Yaxşı bir panel yalnız metriklərin siyahısı deyil, strateji məqsədlərə çatma dərəcəsini göstərən KPI-ların cəmidir.
Data Keyfiyyəti Paneli (Dashboard) Nədir?
Data keyfiyyəti paneli (və ya "göstərici kartı" - scorecard), müəyyən edilmiş KPI-ları vizual şəkildə təqdim edən, data keyfiyyətinin mövcud vəziyyətini və zamanla dəyişimini izləməyə imkan verən bir alətdir. Onun əsas məqsədi problemləri tez bir zamanda aşkar etmək və qərar qəbuletməni dəstəkləməkdir.
Implementing Effective Data Quality
Əvvəlki dərsdə istinad etdiyimiz "Implementing Effective Data Quality" videosunda monitorinq mərhələsi müzakirə edilərkən "scorecard" anlayışı izah edilir.
Videoda monitorinq və scorecard hissəsini yenidən izləyin. Burada scorecard-ın data keyfiyyətinin qrafik təsviri olduğu, maraqlı tərəflərlə paylaşmaq üçün istifadə edildiyi və hədəf auditoriyaya görə fərqlənə biləcəyi vurğulanır. Məsələn, top menecment yalnız trendlərlə maraqlana bilər.
Bu, bizi dərsin əsas sualına gətirir: Hər kəs üçün eyni panel effektivdirmi? Cavab qətidir: Xeyr. Panelin dizaynı onun hədəf auditoriyasına (kimin üçün olduğuna) və məqsədinə (nə üçün olduğuna) görə köklü şəkildə dəyişməlidir.
Panel Konsepsiyaları: Hədəf Auditoriyaya Uyğunlaşma
Effektiv bir panel hazırlamaq üçün vahid bir şablon yoxdur. Əsas məsələ, panelin kimə hansı mesajı çatdıracağını anlamaqdır. "DataKitchen" portalı bu mövzuda çox faydalı bir çərçivə təqdim edir və panel növlərini məqsədlərinə görə təsnifləndirir.
A Guide to the Six Types of Data Quality Dashboards
Bu məqalə data keyfiyyəti panellərinin vahid bir konsepsiya olmadığını, fərqli maraqlı tərəflərin fərqli baxışlara ehtiyacı olduğunu izah edir. Məqalə altı fərqli panel növünü təsvir edir. Biz onlardan ən vacib üçünü və ümumi yanaşmanı nəzərdən keçirəcəyik.
Zəhmət olmasa, məqalədə bu hissələri oxuyun: "Data Quality Dimension-Focused Dashboards" başlığı altındakı bölməni oxuyun. Bu, ənənəvi yanaşmadır və keyfiyyət ölçülərinə (tamlıq, dəqiqlik və s.) əsaslanır. Bu növün üstünlüklərinə və çatışmazlıqlarına (həddən artıq abstrakt ola bilməsi) diqqət yetirin. "Critical Data Element (CDE) Data Quality Dashboards" başlığı altındakı bölməni oxuyun. Bu yanaşma, biznes üçün ən vacib olan məlumat elementlərinə (Müştəri ID, kredit skoru və s.) fokuslanır və resursları prioritetləşdirməyə kömək edir. "Business Goal-Focused Data Quality Dashboards" başlığı altındakı bölməni oxuyun. Bu panel növü data keyfiyyətini birbaşa biznes hədəflərinə (gəlir artımı, xərc azalması) bağlayır və rəhbərlik üçün ən anlaşılan yanaşmadır. Nəhayət, "Why You Need a Multi-Dashboard Approach" başlığı altındakı bölməni oxuyun. Burada, hərtərəfli bir mənzərə üçün niyə fərqli panel növlərini birləşdirməyin vacib olduğu izah edilir.
Məqalədə təsvir edilən digər növlər (Mənbə-fokuslu, İstehlakçı-fokuslu və Tapşırıq-fokuslu) də mövcuddur ki, onlar daha çox spesifik əməliyyat ehtiyaclarını qarşılayır. Lakin bizim üçün əsas nəticə budur: fərqli maraqlı tərəflər fərqli panellərə ehtiyac duyur.
Panelin Dizaynı: İdarəçilik Səviyyələrinə Görə Hesabat
İndi öyrəndiyimiz panel növlərini, əvvəlki dərslərdə müəyyən etdiyimiz idarəçilik səviyyələri ilə əlaqələndirək. Robert Seiner özünün "Qeyri-invaziv Data İdarəçiliyi" (NIDG) çərçivəsində metriklərin müxtəlif təşkilati səviyyələrdə necə istifadə edildiyini təsvir edir. Bu, bizə kimə hansı paneli təqdim etməli olduğumuz barədə aydın bir yol xəritəsi verir.
[PDF] Non-Invasive Data Governance™ Framework - TDAN.com
Robert Seinerin bu sənədi, NIDG çərçivəsində metriklərin fərqli idarəetmə səviyyələrində (İcraçı, Strateji, Taktiki, Əməliyyat) necə tətbiq olunduğunu izah edir.
Sənəddə "Metrics by Level" başlığı altındakı bölməni oxuyun. Hər bir səviyyənin (Executive, Strategic, Tactical, Operational) metrik baxımından hansı məsuliyyəti daşıdığına və nələrə fokuslandığına diqqət yetirin.
Bu iki resursu birləşdirərək, data idarəçiliyi üçün ideal bir hesabat strukturunu təsəvvür edə bilərik:
1. İcraçı Səviyyə (Executive Level - Məsələn, CDO, Data İdarəçiliyi Şurası)
- Məqsəd: Data idarəçiliyi proqramının biznesə verdiyi dəyəri və ROI-ni (investisiyanın geri dönüşü) anlamaq, strateji qərarlar vermək.
- Sualı: "Data keyfiyyəti təşəbbüslərimiz biznes nəticələrimizi necə yaxşılaşdırır?"
- Panel Tipi: Biznes Hədəf-Fokuslu Panel (Business Goal-Focused Dashboard). Bu panel, "Müştəri məlumatlarının tamlığının 10% artırılması, marketinq kampaniyalarının effektivliyini 5% artırdı və X məbləğində əlavə gəlir gətirdi" kimi birbaşa biznes nəticələrini göstərməlidir.
2. Taktiki Səviyyə (Tactical Level - Məsələn, Data Sahibi, Domen Stüardı)
- Məqsəd: Öz məsuliyyətində olan data domeninin (məsələn, "Müştəri", "Məhsul") ümumi keyfiyyət vəziyyətini izləmək və prioritetləri müəyyən etmək.
- Sualı: "Mənim domenimdəki ən kritik məlumatlar nə qədər keyfiyyətlidir?"
- Panel Tipi: Kritik Data Elementi-Fokuslu (CDE-Focused) Panel və ya Ölçü-Fokuslu (Dimension-Focused) Panel. Bu panel, "Müştəri" domenindəki CDE-lər olan "VÖEN" və "Əlaqə Nömrəsi" üçün tamlıq və düzgünlük skorlarını, həmçinin bu skorların son 3 aydakı trendini göstərməlidir.
3. Əməliyyat Səviyyəsi (Operational Level - Məsələn, Data Stüardları, Data Analitikləri)
- Məqsəd: Konkret data keyfiyyəti problemlərini müəyyən etmək, kök səbəbini araşdırmaq və onları aradan qaldırmaq üçün fəaliyyətə başlamaq.
- Sualı: "Hansı konkret qeydlər (records) keyfiyyət qaydalarını pozur və niyə?"
- Panel Tipi: Mənbə-Fokuslu (Source-Focused) və ya hətta Tapşırıq-Fokuslu (Ticket-Focused) panel. Bu panel, səhv datanın hansı sistemdən gəldiyini göstərməli, səhv qeydlərin siyahısını təqdim etməli və bu problemlərin həlli üçün yaradılmış tapşırıqların (tickets) statusunu izləməlidir. Bu səviyyədəki panel detallı və "icra edilə bilən" (actionable) olmalıdır.
Aşağıdakı nümunə, müasir bir data keyfiyyəti panelinin bu fərqli baxışları necə birləşdirə biləcəyini göstərir:
Nəticə
Bu gün biz data keyfiyyətini monitorinq etmək və hesabat vermək üçün panel konsepsiyasının necə hazırlanacağını öyrəndik. Gördük ki, effektiv bir panel sadəcə qrafiklərin toplusu deyil, strateji olaraq dizayn edilmiş, hədəf auditoriyanın suallarına cavab verən bir kommunikasiya vasitəsidir.
Əsas Çıxarışlar:
- KPI Metrikdən Daha Məqsədyönlüdür: Metrik hər hansı bir ölçüdür, KPI isə birbaşa biznes hədəfinə bağlı olan və tərəqqini izləyən metrikdir.
- Bir Ölçü Hamıya Uyğun Gəlmir: Panel dizaynı hədəf auditoriyaya (İcraçı, Taktiki, Əməliyyat səviyyəsi) və onların məqsədlərinə uyğunlaşdırılmalıdır.
- Panel Növləri: Panellər məqsədlərinə görə fərqlənir: biznes nəticələrini göstərən "Biznes Hədəf-Fokuslu", ən kritik məlumatlara fokuslanan "CDE-Fokuslu" və ya ümumi keyfiyyət ölçülərini göstərən "Ölçü-Fokuslu" panellər ola bilər.
- Strukturlaşdırılmış Hesabat: Data idarəçiliyi səviyyələrinə uyğun fərqli panellər təqdim etmək ən effektiv yanaşmadır: rəhbərlik üçün ümumi biznes təsiri, data sahibləri üçün domen sağlamlığı, stüardlar üçün isə əməliyyat detalları.
Növbəti Dərsə Baxış
Artıq data keyfiyyəti problemlərini qaydalar vasitəsilə necə müəyyən edəcəyimizi və panellər vasitəsilə necə monitorinq edəcəyimizi bilirik. Ancaq bir problemi aşkar etmək onun həlli demək deyil. Növbəti dərsimizdə biz məhz bu məsələyə fokuslanacağıq və aşkar edilmiş keyfiyyət problemlərinin sistematik şəkildə həlli üçün bir iş axını (workflow), kök səbəb analizi və aradan qaldırma planını necə hazırlayacağımızı öyrənəcəyik.