Data quality management
Što obuhvaća upravljanje kvalitetom podataka?
U poslovnom svijetu upravljanje podacima predstavlja veliki problem za organizacije. Podaci su jedan od najvrjednijih resursa koji su dostupni svima, raznim tvrtkama, trgovcima, agencijama, izdavačima, medijskim tvrtkama i mnogim drugima, ali ono što je ključno, podaci su svima njima korisni samo ukoliko su kvalitetni, jer loši podaci su potpuno beznačajni.
Sve veći broj organizacija koristi podatke za donošenje odluka o razvoju novog proizvoda ili usluge, financijama, marketingu i sl., ali da bi ti podaci bili korisni, isti moraju biti kvalitetni. Podaci su često nedosljedni, duplicirani, netočni, nepotpuni ili zastarjeli što rezultira generiranjem pogrešnih analitičkih rezultata ili odluka te može dovesti do gubitka prihoda i povjerenja korisnika.
Učinkovito upravljanje podacima uključuje skup složenih, međusobno povezanih procesa koji omogućuju organizaciji koristiti svoje podatke za postizanje strateških ciljeva. Jedan od najvećih izazova upravljanja podacima upravo je kvaliteta podataka i definiranje načina mjerenja kvalitete podataka.
Kontinuirano upravljanje kvalitetom podataka obuhvaća otkrivanje i ispravljanje pogrešaka u podacima, sintaktičkih ili semantičkih, kako bi se poboljšala kvaliteta podataka i time dodala vrijednost poslovnim procesima.
Izvor: DAMA-DMBOK2 Data Management Framework
Zašto je upravljanje kvalitetom podataka važno?
Podaci se u velikoj mjeri koriste ne samo za operativan rad, već i za donošenje odluka na strateškoj razini. Loša kvaliteta podataka može imati negativan utjecaj na organizaciju kao što je loše donošenje odluka i planiranje. Dobra kvaliteta podataka nužna je za korištenje informacija i automatizaciju donošenja odluka. Greške u podacima nastaju zbog lošeg dizajna, ljudske pogreške, nedostatka kontrole i dr. Ključno je pratiti i mjeriti kvalitetu podataka pomoću uspostavljenih KPI-eva.
S financijskog stajališta, održavanje visoke razine kvalitete podataka omogućuje organizacijama da smanje troškove identificiranja i popravljanja loših podataka u svojim sustavima.
Benefiti upravljanja kvalitetom podataka za neku organizaciju jesu:
- povećanje vrijednosti organizacijskih podataka i mogućnosti njihovog korištenja
- smanjenje rizika i troškova povezanih s podacima loše kvalitete
- poboljšanje organizacijske učinkovitosti i produktivnosti
- zaštita i jačanje ugleda organizacije
Program kvalitete podataka
Kako bi učinkovito upravljala kvalitetom svojih podataka, organizacija treba implementirati Program kvalitete podataka koji uključuje sljedeća područja:
- Kritičnost – usredotočiti se na podatke koji su najkritičniji za organizaciju i njegovo poduzeće kupaca. Prioriteti za poboljšanje trebali bi se temeljiti na kritičnosti podataka i riziku od netočnosti podataka
- Upravljanje životnim ciklusom – kvalitetom podataka treba upravljati tijekom cijelog životnog ciklusa podataka.
- Prevencija – fokus programa trebao bi biti na sprječavanju pogrešaka i uvjeta koji smanjuju upotrebljivost podataka, a ne usmjeren na jednostavno ispravljanje zapisa.
- Otklanjanje temeljnog uzroka – poboljšanje kvalitete podataka nije samo korekcija pogrešaka, već i identifikacija uzroka koji je doveo do problema.
- Upravljanje – aktivnosti upravljanja podacima moraju podržati razvoj visokokvalitetnih podataka.
- Fokus na standarde – svi dionici u životnom ciklusu podataka imaju zahtjeve za kvalitetom podataka koje je potrebno definirati u obliku mjerljivih standarda i očekivanja prema kojima se može mjeriti kvaliteta podataka.
- Objektivno mjerenje i transparentnost – razine kvalitete podataka moraju se objektivno i dosljedno mjeriti.
- Integracija s poslovnim procesima – vlasnici poslovnih procesa odgovorni su za kvalitetu podataka unutar svojih procesa.
- Sistematično provođenje – vlasnici sustava odgovorni su za sistematično provođenje zahtjeva za kvalitetu podataka.
- Veza na usluge – izvještavanje o kvaliteti podataka i upravljanje problemima vezano za podatke treba biti sastavni dio SLA ugovora.
Kako mjeriti kvalitetu podataka?
Mjerni podaci o kvaliteti podataka vrlo su važni za procjenu napora uloženih u povećanje kvalitete vaših podataka. Mjerni podaci moraju biti jasno definirani, a uključuju točnost, dosljednost, potpunost, integritet i pravodobnost.
Točnost – odnosi se na stupanj do kojeg navedeni podaci točno odražavaju opisani događaj ili objekt
Potpunost – podaci se smatraju potpunima kada ispunjavaju određena očekivanja sveobuhvatnosti u organizaciji. Potpunost podataka pokazuje ima li ih dovoljno koji mogu donijeti smislene zaključke.
Dosljednost – dosljednost podataka jednostavno određuje da dvije vrijednosti podataka dohvaćene iz više i zasebnih skupova podataka ni na koji način ne bi trebale biti međusobno u sukobu. Međutim, dosljednost podataka ne znači nužno da su podaci točni.
Integritet – također se naziva provjera valjanosti podataka, integritet podataka odnosi se na strukturno testiranje podataka kako bi se osigurala usklađenost s podatkovnim postupcima tvrtke ili ustanove. Takvi podaci pokazuju da nema neželjenih pogrešaka i da odgovara odgovarajućim vrstama podataka.
Pravodobnost – kada vaši podaci nisu spremni kada ih korisnici trebaju, ne ispunjavaju dimenziju kvalitete podataka pravovremenosti.
Ukoliko vaši podaci zadovoljavaju sve navedene kriterije, možete biti sigurni da su visoke kvalitete.
Izvor: https://www.scnsoft.com/blog/guide-to-data-quality-management
Kako Vam ZIH može pomoći?
U navedenom području ZIH Vam nudi sljedeće usluge:
- Konzultantske usluge
- Dijagnostika postojećeg stanja DM&G sustava – analiza postojećeg stanja ključnih dijelova sustava upravljanja podacima (DM&G sustava)
- Razvoj DM&G sustava – razvoj prioritetnih područja (npr. Data Quality Management, Data Security Management i dr.)
- Edukacije iz navedenog područja:
- Konzultantske usluge
You may also be interested in these services and trainings:
Zašto ZIH?
