Hvordan sikrer man, at ens data er korrekte i et dashboards?

For at sikre, at dataene i dine dashboards er korrekte, er det vigtigt at implementere en grundig datavalideringsproces. Dette kan opdeles i tre nøgleområder: kildekontrol, transformationskontrol og outputkontrol. Kildekontrol indebærer at tjekke, at data fra de forskellige kildesystemer er præcise og pålidelige. Det kan være nyttigt at have automatiserede tests, der verificerer dataenes integritet, før de anvendes i analyser.

Transformationskontrol fokuserer på at sikre, at de transformationer, der anvendes til at bearbejde dataene, er korrekte. Her kan værktøjer som dbt eller Great Expectations anvendes til at validere, at de data, der transformeres, opfylder de ønskede kriterier. Det er essentielt at have tests, der kan fange eventuelle fejl i transformationsprocessen, så de kan rettes inden dataene præsenteres i dashboards.

Outputkontrol er det sidste trin, hvor du sammenligner de tal, der vises i dit dashboard, med kendte benchmarks eller manuelle optællinger. Dette trin hjælper med at identificere eventuelle afvigelser og sikrer, at det præsenterede indhold er korrekt. Mange danske virksomheder anvender et 'data quality dashboard', der giver en oversigt over status for datavalideringer og eventuelle problemer.

Det er også vigtigt at have en klar proces for, hvordan fejl opdages og rettes. Dokumentation af alle rettelser er nødvendig for at sikre sporbarhed og for at kunne lære af tidligere fejl. Dette skaber en kultur af ansvarlighed og kontinuerlig forbedring i datakvaliteten.