Качественные данные = надежные решения. Если в вашей базе дубли, ошибки и устаревшая информация — любая аналитика или отчеты будут недостоверными. Контроль качества данных (Data Quality, DQ) помогает очистить и поддерживать порядок.

5 шагов для внедрения

1. Оценка текущего состояния

• Проведите аудит: какие данные есть, где хранятся, какие есть ошибки (пустые поля, дубли, неверные форматы).
• Определите ключевые показатели качества (KPI): точность, полнота, актуальность, непротиворечивость.

2. Стандартизация и правила

• Создайте единые форматы (например, даты — только «ДД.ММ.ГГГГ», телефоны — «+7 XXX XXX XX XX»).
• Пропишите, кто и как исправляет ошибки.

3. Регулярный мониторинг

• Настройте автоматические проверки (например, раз в неделю система ищет дубли или пустые поля).
• Внедрите отчеты по качеству данных для ответственных.

4. Обучение и культура работы с данными

• Расскажите сотрудникам, почему важен контроль качества.
• Введите простые чек-листы (например, «Перед сохранением проверь: телефон, email, имя»).

Что это даст?
✔ Меньше ошибок в отчетах и решениях.
✔ Экономия времени — не нужно перепроверять данные вручную.
✔ Снижение рисков — некорректные данные могут стоить денег (например, ошибки в заказах или бухгалтерии).