The post has been translated automatically. Original language: Russian
When they talk about data quality, they often present the final verification of the finished result. But in practice, the main part of the quality is formed much earlier.
The first stage is setting the task. If the requirements are ambiguously formulated, then even a strong team will produce different results.
The second stage is the preparation of examples. The more understandable cases, exceptions, and controversial situations are sorted out in advance, the fewer discrepancies appear during the work process.
The third stage is intermediate control. Checking the quality only at the very end is risky. It's much more efficient to do small spot checks as you go along and quickly adjust the process.
The fourth stage is working with feedback. If the error is repeated by different specialists, most likely the problem is no longer in a particular person, but in the instructions, process, or interface.
And another important point is the accumulation of a knowledge base. It is better to save repetitive complex cases and use them further so that the team does not solve the same problem over and over again.
Therefore, high—quality work with data is not a separate final check, but a system of clear requirements, interim control, feedback and continuous improvement of the process.
Когда говорят о качестве данных, часто представляют финальную проверку уже готового результата. Но на практике основная часть качества формируется намного раньше.
Первый этап — постановка задачи. Если требования сформулированы неоднозначно, дальше даже сильная команда будет давать разные результаты.
Второй этап — подготовка примеров. Чем больше понятных кейсов, исключений и спорных ситуаций разобрано заранее, тем меньше расхождений появляется в процессе работы.
Третий этап — промежуточный контроль. Проверять качество только в самом конце рискованно. Гораздо эффективнее делать небольшие выборочные проверки по ходу работы и быстро корректировать процесс.
Четвертый этап — работа с обратной связью. Если ошибка повторяется у разных специалистов, скорее всего проблема уже не в конкретном человеке, а в инструкции, процессе или интерфейсе.
И еще один важный момент — накопление базы знаний. Повторяющиеся сложные кейсы лучше сохранять и использовать дальше, чтобы команда не решала одну и ту же проблему заново.
Поэтому качественная работа с данными — это не отдельная финальная проверка, а система из понятных требований, промежуточного контроля, обратной связи и постоянного улучшения процесса
Share
