Down-Menu*/ .nav li ul {position: absolute; padding: 20px 0; width: 300px;}

Datan laadunhallinta

Tee tarkkoja analyysejä ja oikeanlaisia päätöksiä puhtaan datan avulla

datan laatu

Business Intelligence -toiminnan hyöty riippuu käytetyn tiedon laadusta. Huonoista tiedoista tehdyt päätelmät ovat virheellisiä. Ja tällaisten tietojen perusteella tehdyt päätökset voivat johtaa suuriin ongelmiin. Sanonta ”roskaa sisään, roskaa ulos” on totta. Tietojen korkea laatu on siksi ratkaiseva tekijä yritysten menestymiselle. Vaikka tiedon laadun merkitys tiedetään useimmissa yrityksissä hyvin, monissa yrityksissä on kuitenkin edelleen virheellisiä tietoja.

Mitä on datan laatu ja datan laadunhallinta?

Datan laatu on subjektiivinen termi, joka on määriteltävä erikseen kussakin yrityksessä. Se on aineiston kokonaisominaisuudet, jotka täyttävät käyttäjien vaatimukset.
Tiedon laadunhallinnalla tarkoitetaan kaikkia prosesseja ja menettelytapoja, jotka liittyvät tiedon korkean laadun turvaamiseen. Siihen kuuluu tietojen tunnistaminen, puhdistaminen ja toimittaminen.

Tärkeimmät syyt tietojen huonoon laatuun

Data ei ole koskaan 100-prosenttisen puhdasta ja täydellistä. Se voi johtua siitä, että tiedot tulevat yritykseen eri tavoin. Tämän seurauksena ne voivat olla vanhentuneita, päällekkäisiä tai epäjohdonmukaisia. Mahdollisimman hyvän tiedonlaadun varmistamiseksi on hyödyllistä, jos tiedät virheellisten tietojen tärkeimmät perusteet. Näin voit välttää huonolaatuiset tiedot jo etukäteen. Tässä ovat tärkeimmät syyt:

  • Manuaalinen tietojen syöttö: Monissa yrityksissä tietojen syöttäminen tapahtuu manuaalisesti. Tämä on kuitenkin erittäin virhealtista. Tiedot saatetaan syöttää väärään paikkaan tai väärään muotoon, ja kirjoitus- tai numerovirheitä voi helposti esiintyä.
  • Tietojen muuntaminen: Kun tietoja siirretään paikasta toiseen, niitä saattaa vahingossa kadota tai ne saattavat muuttua. Syynä saattaa olla se, että tiedot on tallennettu eri formaattiin tai että tietorakenne on erilainen.
  • Reaaliaikaiset päivitykset: Hyvien päätösten tekemiseksi on tärkeää käyttää aina ajantasaisia tietoja. Mutta tässäkin tapauksessa virheitä voi esiintyä, jos yksittäisiä tietokokonaisuuksia ei ole päivitetty analyysihetkellä tai jos tietoja ei ole ehditty tarkistaa riittävästi.
  • Tietojen yhdistäminen: Jos tietoja joudutaan yhdistämään esimerkiksi konsolidointien, yritysfuusioiden tai järjestelmämuutosten yhteydessä, virheitä, kuten vääriä muotoja, päällekkäisyyksiä ja ristiriitoja, voi myös esiintyä.
  • Järjestelmäpäivitykset: Ohjelmiston usein toistuvat päivitykset tai uudistukset voivat myös aiheuttaa virheitä, koska tiedot saattavat hävitä tai vioittua prosessin aikana.
  • Epäsäännöllinen tiedonkeruu: Yritykset keräävät usein kaiken tuotetun tiedon. Tässä piilee potentiaalia, sillä näitä tietoja saatetaan tarvita tulevaisuudessa. Se kuitenkin myös vaikeuttaa laadunvarmistusta ja tietojen analysointia. Sen vuoksi tulisi mahdollisuuksien mukaan tallentaa vain oikeasti tarvittavat tiedot.

Mitkä ovat tietojen laatua koskevat kriteerit?

Erilaiset kriteerit osoittavat, kuinka laadukkaita tiedot ovat ja soveltuvatko ne tiettyyn tehtävään.

  • Kattavuus: Ovatko kaikki tarvittavat tietokokonaisuudet kattavia?
    Puutteelliset tiedot eivät välttämättä ole käyttökelpoisia tai ne ovat vain osittain käyttökelpoisia. Siksi on tärkeää varmistaa, että tietokokonaisuus sisältää kaikki tarvittavat ominaisuudet ja että nämä ominaisuudet puolestaan sisältävät kaikki tarvittavat tiedot.
  • Merkityksellisyys: Ovatko kaikki aiottuihin tarkoituksiin tarvittavat tiedot saatavilla?
    Kaikki tuotetut tiedot eivät ole tarkoituksen kannalta olennaisia. Siksi tietoa olisi kerättävä tietoisesti niin, että vain tarvittava määrä tietoa kerätään. Tämä pätee erityisesti asiakastietoihin, joihin sovelletaan tietosuojaa.
  • Tarkkuus: Ovatko kerätyt tiedot tarkkoja ja ilmoitetaanko ne tarvittavalla tavalla?
    Tietoja kerättäessä on tärkeää varmistaa, että tiedot ovat tarkkoja. Samalla niiden tulisi olla myös tarvittavan yksityiskohtaisia. Tämä tarkoittaa esimerkiksi sitä, että kaikki tarvittavat desimaalit tulee tallentaa.
  • Ajantasaisuus: Ovatko tietokokonaisuudet ajantasaisia?
    Yrityksessä syntyy jatkuvasti uusia tietoja. Siksi on järkevää tehdä analyysejä aina ajantasaisilla tiedoilla, jotta muutokset tai ongelmat voidaan havaita varhaisessa vaiheessa. Suosittelemme käytännössä usein, että asiakkaamme viittaavat päätöksiä tehdessään tietoihin, joiden tila on luotettava. Tilanteesta riippuen voi olla järkevää käyttää esimerkiksi edellisen päivän tietoja, sillä live-tiedot voivat muuttua hyvinkin lyhyessä ajassa.
  • Oikeellisuus: Onko tietojen alkuperä luotettava tai ovatko tiedot peräisin luotettavista lähteistä?
    Tietokokonaisuuksien alkuperä tulisi olla jäljitettävissä, jotta tietojen luotettavuutta voidaan arvioida.
  • Saatavuus ja saavutettavuus: Pääsevätkö käyttäjät helposti käsiksi tarvitsemiinsa tietoihin? Ovatko tiedot saatavilla vaaditussa muodossa?
    Jos esimerkiksi asiaankuuluvat tiedot ovat hajallaan eri työkaluissa tai ne eivät ole oikeassa muodossa, niiden helppo saatavuus ei aina ole mahdollista.
  • Johdonmukaisuus: Onko tiedoissa ristiriitaisuuksia tai päällekkäisyyksiä? Onko tiedoissa epäjohdonmukaisuuksia muiden tietojen kanssa?
    Tietojen on oltava yksiselitteisiä, ilman ristiriitaisuuksia itsensä tai muiden tietojen kanssa ja ilman turhia päällekkäisyyksiä.Lisäksi niiden on oltava yhdenmukaisesti jäsenneltyjä.

Mitä voidaan tehdä tietojen korkean laadun varmistamiseksi?

Jotta tiedot olisivat jatkuvasti korkealaatuisia, on ensiksi määriteltävä, miten niiden laatua voidaan mitata. Sen jälkeen tiedot tulisi analysoida, puhdistaa ja valvoa määriteltyjen kriteerien perusteella. Tämä prosessi on toteutettava säännöllisesti, jotta tietojen laatu pysyy jatkuvasti korkeana ja jotta virhelähteet voidaan poistaa pysyvästi.

1. Määrittele kriteerit

Ensimmäinen vaihe on määritellä, mitä kriteerejä tietojen laadun mittaamiseen käytetään. Määrittele esimerkiksi, mitä tietoja on oltava saatavilla tarkoituksiasi varten ja missä muodossa niiden on oltava saatavilla.

2. Tietojen profilointi / tietojen analysointi:

Tietojen analysointia hyödynnetään päällekkäisten tietojen, ristiriitojen, virheiden ja puutteellisten tietokokonaisuuksien tunnistamiseksi. Tällä tavoin tietojen laatua voidaan mitata ja tiedot voidaan puhdistaa ja päivittää myöhemmissä vaiheissa. Lisäksi data-analyysin avulla voidaan tunnistaa virhelähteet ja ryhtyä toimenpiteisiin havaittujen virheiden toistumisen estämiseksi tulevaisuudessa.

3. Datan puhdistus

Tietojen puhdistusvaiheessa korjataan tietojen analysoinnissa havaitut ongelmat. Tämä tarkoittaa, että päällekkäiset tiedot poistetaan, puutteelliset tiedot lisätään tai ristiriitaisuudet korjataan.

4. Tietojen seuranta:

Olemassa olevat ja uudet tiedot on tarkastettava jatkuvasti tietojen korkean laadun varmistamiseksi.

Vinkkejä datan laadunhallintaan

1. Määrittele vastuuhenkilöt

Jos joku ei ota vastuuta tietojen laadusta, kukaan ei välttämättä koe olevansa niistä vastuussa. Siksi on tärkeää määritellä vastuuhenkilöt. Tietokokonaisuudesta riippuen nämä voivat olla eri henkilöitä, tai myös yksi työntekijä. Vastuuhenkilöiden tehtävänä on varmistaa, että määriteltyjä standardeja noudatetaan tietoja luotaessa ja että tietoja tarkastetaan ja ylläpidetään säännöllisesti.

2. Laatupuutteiden korjaaminen

Tiedon 100-prosenttista laatua ei ole olemassa, sillä virheitä voi esiintyä milloin tahansa. Riippuen sovelluksen tarkoituksesta voidaan kuitenkin määrittää, minkä tietojen on oltava ehdottoman oikeita, jotta niistä voidaan tehdä asianmukaisia analyysejä ja siten tehdä oikeita päätöksiä.
Vinkkimme: On tärkeää, että mahdollisimman moni tietokokonaisuus on virheetön. Korjausten kustannus-hyötysuhde voi kuitenkin olla huono, esimerkiksi jos tietojen puhdistaminen vie paljon aikaa, mutta tietoja käytetään jälkeenpäin vähän tai niillä ei ole merkitystä. Sen vuoksi kannattaa asettaa etusijalle välttämättömien tietojen laatupuutteiden korjaaminen.

3. Paranna tietojen laatua suoraan niiden lähteessä

MyPARM BIactin kaltaiset Business Intelligence -ratkaisut mahdollistavat tallennettujen tietojen manuaalisen muokkaamisen, korjaamisen tai lisäämisen. On kuitenkin hyvä muistaa, että kun teet tällaisia korjauksia, tietolähde on edelleen puutteellinen ja toisaalta manuaalisiin korjauksiin liittyy myös suuri virheiden mahdollisuus. Lisäksi voi olla mahdollista, että nykyiset virheet jäävät huomaamatta. Sen vuoksi tietojen laatua olisi mahdollisuuksien mukaan parannettava tietolähteestä käsin. Näin BI-ohjelmiston käyttöön saadaan korkealaatuista tietoa.

4. Jatkuva tiedonseuranta

Mitä useammin havaitset virheitä, korjaat niitä ja ryhdyt toimenpiteisiin niitä vastaan, sitä laadukkaampia tietosi ovat tulevaisuudessa. On kuitenkin tärkeää tarkastella tietojen laatua iteratiivisena prosessina, sillä uusia virheitä voi syntyä milloin tahansa, tietovaatimukset voivat muuttua tai luotujen tietojen määrä ja monimuotoisuus voivat kasvaa. Tiedon laadunhallintaprosessin pitäisi siis olla jatkuva työ.

 

Yhteenveto

Tietoon perustuvien päätösten tekeminen vaistonvaraisen päätöksenteon sijasta voi edistää huomattavasti yrityksesi menestystä. Tähän liittyy kuitenkin riski siitä, että päätökseen johtaneet tiedot voivat olla virheellisiä. Tästä syystä on tärkeää, että tietojen laadunhallinnan avulla varmistetaan, että voit aina luottaa tietojesi oikeellisuuteen.

Lue lisää Business Intelligence Software -ohjelmistosta myPARM BIact:

Haluaisitko tutustua myPARM BIactiin demoesityksessä? Siinä tapauksessa voit varata ajan tapaamiseen vaikka samantien!

Your registration could not be saved. Please try again.
Your subscription was successful. Please check your mailbox and confirm your registration.
Newsletter
Subscribe to our monthly newsletter and stay informed about Parm AG products, news, trends in project management as well as offers and events.