Biznesa pasaulē datiem ir milzīga nozīme, taču to patiesā vērtība slēpjas ne tikai apjomā, bet arī kvalitātē. Sliktas kvalitātes dati var kavēt jūsu biznesa attīstību, kā arī novest pie nepareiziem lēmumiem un zaudētām iespējām. Šajā rakstā mēs iedziļināsimies datu kvalitātes pārvaldības praktiskajos aspektos, lai palīdzētu atklāt informācijas patieso potenciālu un pieņemt lēmumus, kas balstīti uz uzticamiem un precīziem datiem.
Nekvalitatīvi dati var radīt ievērojamas finansiālas sekas uzņēmumiem. Piemēram, 2022. gadā Unity Software cieta zaudējumus, kas sasniedza 110 miljonus USD ieņēmumu un 4,2 miljardus USD tirgus vērtības, jo uzņēmums saņēma neprecīzus datus no liela klienta. IBM pētījumi liecina, ka nekvalitatīvi dati ASV ekonomikai ik gadu izmaksā aptuveni 3,1 triljonu USD. Tomēr sliktas datu kvalitātes sekas neaprobežojas ar finansiāliem zaudējumiem, bet ietekmē arī inovāciju iespējas un uzņēmumu reputāciju. Experian Data Quality pētījumi rāda, ka tikai 3% uzņēmuma datu atbilst kvalitātes standartiem un 90% datu netiek izmantoti stratēģiskiem mērķiem. Šie fakti uzsver, cik kritiska ir datu kvalitāte mūsdienu biznesa vidē un cik būtiski ir ieguldījumi datu uzlabošanā.
Datu kvalitātes pārvaldība nav universāls risinājums. Tā prasa pielāgotu pieeju, kas atbilst katras organizācijas unikālajām problēmām un vajadzībām. Apskatīsim dažas pārbaudītas stratēģijas, lai uzlabotu datu kvalitāti.
Pamatdatu pārvaldības (Master Data Management jeb MDM) ieviešana
MDM ļauj izveidot vienotu, uzticamu avotu vissvarīgākajiem biznesa datiem, nodrošinot konsekvenci un precizitāti dažādās sistēmās un nodaļās. Tas palīdz novērst datu sadrumstalotību un samazināt kļūdas. Populāri MDM risinājumi ietver SAP Master Data Governance, Informatica MDM un IBM InfoSphere MDM.
Datu standartizēšana
Izmantojiet datu profilēšanas (Extract, Transform, Load) rīkus, piemēram, Talend vai Informatica Data Quality, lai identificētu un labotu kļūdas, neatbilstības un dublikātus, kā arī ģenerētu datu standartizācijas noteikumus. Datu standartizācijas noteikumi nodrošina datu atbilstību, nosakot formātus, nosaukumu konvencijas un validācijas kritērijus konkrētiem datu elementiem. Piemēram, noteikums varētu pieprasīt, lai visas klientu adreses atbilstu noteiktam formātam vai lai visi produktu kodi būtu burtu un ciparu kombinācija.
Datu validēšana un bagātināšana
Izmantojiet datu validācijas rīkus, piemēram, Great Expectations vai Apache Spark, lai nodrošinātu datu integritāti. Apache Spark var izmantot, lai izveidotu validācijas procedūras (pipelines), kas pārbauda datu pilnīgumu, konsekvenci un precizitāti. Turklāt tas var bagātināt datus, apvienojot tos ar ārējām datu kopām vai izmantojot mašīnmācīšanās modeļus, lai iegūtu jaunas atziņas.
Izmantojot datu kvalitātes uzraudzības rīkus, piemēram, Collibra vai Ataccama, var izsekot galvenajiem datu rādītājiem un noteikt jomas, kurās nepieciešami uzlabojumi. Regulāra datu kvalitātes monitorēšana ļauj laikus identificēt problēmas un veikt korektīvas darbības, tādējādi nodrošinot, ka dati vienmēr ir atbilstoši jūsu biznesa vajadzībām un stratēģiskajiem mērķiem.
|
Rādītājs |
Vērtības vidējā datu kopā |
Sekas, ja rādītājs ir zems |
|
Pilnīgums – cik liela daļa ierakstu satur visas nepieciešamās vērtības. |
80–95% |
Nepilnīga informācija var novest pie kļūdainiem lēmumiem un neefektīvas darbības. Piemēram, ja klientu datubāzē trūkst kontaktinformācijas, tas var apgrūtināt klientu apkalpošanu un saziņu. |
|
Precizitāte – cik liela daļa ierakstu atbilst realitātei un ir pārbaudāmi. |
90–99% |
Neprecīzi dati var novest pie nepareiziem finanšu pārskatiem vai radīt juridiskas sekas. Piemēram, ja klients grāmatvedības sistēmā ir nepareizi definēts kā ES uzņēmums ar reģistrētu PVN numuru, kam jāpiemēro PVN 0% likme, bet faktiski ir fiziska persona, kam piemērojama PVN 21% likme, tas var novest pie nepareizi aprēķinātiem nodokļiem un nepareizi izrakstītiem rēķiniem. Šāda kļūda var radīt ne tikai finansiālas sekas uzņēmumam, bet arī juridiskas problēmas, ja tiks atklāti neatbilstīgi nodokļu maksājumi. |
|
Konsekvence – cik liela ir datu vērtību saskaņotība dažādās sistēmās. |
95–99% |
Datu neatbilstības var radīt neskaidrības un apgrūtināt lēmumu pieņemšanu. Piemēram, ja preces cena e-komercijas platformā ir zemāka nekā uzņēmuma grāmatvedības sistēmā norādītā pašizmaksa, tas var radīt zaudējumus, jo uzņēmums pārdotu preci par zemāku cenu nekā tās faktiskās izmaksas. Ja platformā cena ir pārāk augsta, tas var negatīvi ietekmēt pārdošanas apjomus. Tādēļ ir būtiski nodrošināt gan cenas, gan uzskaites datu konsekvenci. |
|
Aktualitāte – cik bieži dati tiek atjaunināti. |
Atkarīgs no datu veida, bet parasti tiek uzskatīts, ka dati ir aktuāli, ja tie atjaunināti pēdējo 24 stundu laikā. |
Novecojuši dati var novest pie nepareiziem lēmumiem un zaudētām iespējām. Piemēram, novecojusi informācija par akciju cenām var novest pie neizdevīgiem ieguldījumiem. |
|
Unikalitāte – unikālo ierakstu procentuālā daļa. |
95–100% |
Datu dublikāti var radīt neskaidrības, apgrūtināt analīzi un izraisīt kļūdainus secinājumus. Piemēram, ja klientu datubāzē ir vairāki ieraksti par vienu un to pašu klientu, tas var radīt problēmas klientu apkalpošanā un mārketinga kampaņu personalizēšanā. |
Šie datu kvalitātes rādītāji uzsver, cik būtiski ir nodrošināt, ka jūsu rīcībā esošie dati ir ne tikai apjomīgi, bet arī precīzi, pilnīgi, konsekventi, aktuāli un unikāli. Tikai tad jūs spēsiet pilnībā izmantot savu datu potenciālu un pieņemt uzticamā informācijā balstītus lēmumus.
Mūsdienu konkurētspējīgajā vidē datu kvalitāte vairs nav greznība – tā ir stratēģiska prasība. Piešķirot prioritāti datu kvalitātei un ieviešot proaktīvas pārvaldības prakses, uzņēmumi var izmantot savu datu potenciālu, veicināt inovācijas un sasniegt ilgtspējīgus panākumus. Padariet datu kvalitāti par ieradumu savā organizācijā!
Ja Jums ir kāds komentārs par šo rakstu, lūdzu, iesūtiet to šeit lv_mindlink@pwc.com
Uzdot jautājumu
