Kvalitetssikring av underlagsdata: Hva vet du egentlig om det du vet?
Hva vet du egentlig om det du vet?
Dagmar, Berit og en usikker økonomisk virkelighet har aktualisert kravene til datakvalitet. Baserer du beslutningene på data du vet kan være feil, og hva gjør du for å bli tryggere?
Artikkelforfatter er Business Consultant og ekspert på Datakvalitetløsninger i Affecto Norway - landets største leverandør av business intelligence-løsninger og leverer tjenester innen rådgivning, implementering, programvare, kundestøtte, kurs og service management, basert på mer enn ti års erfaring med å implementere løsninger for noen av Nordens mest krevende kunder, og i nært samarbeid med markedets ledende teknologipartnere. Foto: AffectoPer Olav Nymo
Per Olav Nymo
Vinterens ekstremvær vil føre til store investeringer i anlegg, reparasjoner og forsterkning av infrastruktur over store deler av landet. Ikke minst når det gjelder kraft og anlegg vil prosjektene være mange og presserende. Samtidig krever en fortsatt vaklende europeisk økonomi stadig mer effektive prosesser. Når mange beslutninger skal spille sammen i en mest mulig effektiv verdikjede, må datagrunnlaget være riktig.
De fleste forretningsbeslutninger i dag baserer seg på informasjon hentet fra IT-systemer, og mengden av data som legges til grunn beslutningen tas gjerne til inntekt for at beslutningen er riktig. Jo mer data, jo bedre.
Men det meste av disse dataene har fortsatt en eller annen gang vært tastet inn av mennesker - og mennesker kan gjøre feil. Affectos erfaring med profilering av datamengder i mange store, norske virksomheter har vist oss tre viktige kilder til dårlig datakvalitet: Systemet kan mangle data om sentrale informasjonselementer for virksomheten. Regler som er satt for innlegging av informasjon følges ikke. Mye informasjon kan være direkte feil.
Gode data gir effektive prosesser
La oss leke med et tankeeksempel for din hypotetiske engineering-virksomhet, der design, innkjøp, produksjon og installasjon er kjerneprosessene.
Først leverer ingeniørene i designavdelingen tegninger til en ny komponent til innkjøpsavdelingen. "Time to Market" er vesentlig for denne virksomheten, så tegningen går samtidig til produksjon og installasjon, slik at alle kan forberede seg så tidlig som mulig. Umiddelbart oppstår en rekke problemstillinger:
Denne lille listen er bare begynnelsen. Legg til budsjettering, fakturering og CRM for å se enda mange flere mulige feilkilder. Listen kan bli meget lang dersom mange prosesser og systemer er involvert. Vår erfaring er at problemstillingene skalerer i omfang dersom datakvaliteten i det enkelte system er dårlig.
God datakvalitet smører samarbeidet mellom prosessene
Løsningen? En god metode er å starte med å måle hvordan datakvaliteten i det enkelte system er, for eksempel hvor mange duplikate produkter vi har i innkjøpssystemet. Sett deretter mål for hvordan datakvaliteten skal være i dine systemer, for eksempel at det ikke skal være duplikater i innkjøpssystemet.
Implementer tekniske løsninger, og ikke minst, etabler gode prosesser for kontinuerlig forbedring av datakvaliteten. Mål hvordan datakvaliteten utvikler seg og forbedres, og gjenta. Forbedring av datakvalitet er en kontinuerlig prosess.
Rammeverk for datakvalitet
For å jobbe effektivt med datakvalitet bør virksomheten etablere et rammeverk for forbedring av datakvalitet. Et rammeverk bestående av teknologi og best practices og basert på datakvalitetsdimensjoner som er relevante for forretningen, kan automatisere overvåking av datakvaliteten og sørge for at problemstillinger oppdages etter hvert som de oppstår. Rammeverket letter samtidig samarbeidet og effektiviserer deling av informasjon om datakvalitetsproblemer mellom applikasjonseier, forretningsbruker og IT-avdelingen.
Mer effektive prosesser kan bidra til økt salg, reduserte kostnader og mer presise beslutninger. Det er de viktigste driverne for å forbedre datakvalitet. Med en veltrimmet datamotor for beslutninger kan virksomheten din hente ut et forsprang i forhold til konkurrentene. Så begynn å anerkjenne og ivareta dine data som den strategiske faktoren de faktisk er - og gjør det i dag!
www.logistikk-ledelse.no © 2012