Veri ve Entegrasyon
Veri Kalitesi ve Analitik Güvenilirlik
Pika veri kalitesini tek bir dekoratif “92/100 hazırlık puanı” ile özetlemek yerine ölçülebilir problem türleri, etkilenen kayıt oranı, severity, freshness ve çözüm yönlendirmesi ile görünür tutar.
Takip edilen temel problem türleri
customer-unmatchedSatış kaydı güvenilir biçimde müşteriye bağlanamıyor.
product-unmatchedHam ürün kaydı gerçek/master ürüne çözümlenemiyor.
product-unclassifiedÜrün gerekli sınıflandırma bağlamına sahip değil.
store-missingSatış mağaza boyutuna bağlanamıyor.
channel-missingSatış kanalı mapping’i eksik veya bilinmiyor.
projection-failed / data-staleAnalitik read-model üretimi başarısız veya veri beklenenden eski.
Her issue nasıl açıklanır?
| Alan | Anlamı |
|---|---|
| Severity | Critical, High, Medium veya Low önceliği. |
| Status | Healthy, Warning, Critical veya Unsupported. |
| Affected / Denominator / Rate | Problemin kaç kayıt etkilediğini ve toplam içindeki oranını gösterir. |
| Reason Breakdown | Aynı issue içindeki farklı nedenleri ayrı sayar. |
| Freshness | Son hesaplama ve data-through zamanlarıyla verinin güncelliğini görünür kılar. |
| Samples | Desteklenen sorunlarda örnek problemli kayıtlar incelenebilir. |
| Remediation Route | Kullanıcıyı problemi düzeltebileceği çalışma alanına yönlendirebilir. |
Analitik sonuçla nasıl birlikte okunur?
BI contract’larının çoğu ayrıca overall health, family health, data-through, projection version, evidence references ve warning codes taşır. Böylece bir KPI ile o KPI’nın veri sağlığı aynı bağlamda izlenebilir.
Doğru soru
“Veri hazırlık skoru kaç?” yerine “Hangi veri problemi hangi analizi, kaç kaydı ve hangi oranda etkiliyor?”