Liiketoiminnan ketterä johtaminen vaatii relevanttia ja reaaliaikaista tietoa. SAP on yksi tavallisimmista yritysjärjestelmistä. Yleensä liiketoiminnalle tärkeää dataa kerätään useista muistakin järjestelmistä. Siksi yritysjohtoa palvelevissa data- ja analytiikkahankkeissa on usein keskeistä SAP-datan integrointi muiden sisäisten ja ulkoisten datalähteiden kanssa.
Continue reading ”Miten yhdistät onnistuneesti SAP-datan osaksi data-alustaa”Avainsana: datan laatu
Datan laatu määrää siitä saatavan hyödyn
Datan laadusta on puhuttu siitä lähtien kun IT-järjestelmiä on alettu kehittää ja se on ajankohtainen aihe vielä tänä päivänäkin. Datan noustessa yhä keskeisemmäksi tekijäksi liiketoiminnassa, on aika kääntää katse datan laatuun. Tapa, jolla dataa kerätään, varastoidaan ja kulutetaan liiketoimintaprosesseissa määrää sen, kuinka paljon hyötyä datasta on liiketoiminnalle.
Mitä datan laadulla tarkoitetaan?
Datan laatu on mittari sille, kuinka sopivaa jokin data on tiettyyn tehtävään, kuten päätöksentekoon tai suunnitteluun. Laadukas data ottaa huomioon kaikki tehtävässä tarvittavat muuttujat ja on siten luotettavaa.
Laadukkaan datan määritelmä vaihtelee liiketoiminnan asettamien vaatimusten mukaan; yhden yrityksen määreiden mukaan korkealaatuinen data ei välttämättä olekaan sitä jollekin toiselle yritykselle. Vaikka tietyn datan käyttötarkoitus olisi sama, voi sen laadusta olla silti eriäviä mielipiteitä. Tällöin apuna käytetään tiedonhallinnan organisoinnin malleja (Data Governance) muodostamaan yleiset laatumääritelmät.
Miksi datan laatuun kannattaa kiinnittää huomiota?
Analysoimalla dataa saadaan tietoa, jota voidaan soveltaa liiketoimintapäätöksiä tehtäessä. Näin ollen data on kaiken perusta ja jos sen laatu on heikkoa, myös siitä saatavan tiedon laatu on heikkoa eikä sitä voida hyödyntää päätöksenteossa. Heikkolaatuista dataa käytettäessä virheen mahdollisuus on suuri ja sen pohjalta tehtävät päätökset voivat viedä liiketoimintaa väärään suuntaan.
Datan laadun merkitys on näin ollen helppo ymmärtää. Sen sijaan suuremmaksi kysymykseksi muodostuu, kuka on vastuussa datan laadusta ja kuinka laatua pitäisi lähteä parantamaan.
Miten datan laatua mitataan?
Datan laadun mittarit vaihtelevat hieman liiketoiminnan tarpeiden mukaan, mutta tärkeimmät käytettävät mittarit ovat:
- Virheettömyys. Datan täytyy olla tarkkaa ja virheetöntä ollakseen käyttökelpoista.
- Täydellisyys. Jotta datasta saadaan vastauksia, sen täytyy olla aukotonta.
- Ajantasaisuus. Vanhentunut data ei hyödytä liiketoimintaa.
- Saavutettavuus. Dataan täytyy päästä käsiksi, jotta sitä voidaan käyttää.
Miten datan laatua parannetaan?
Tapa, jolla dataa kerätään vaikuttaa hyvin paljon siihen, mitä tietokantaan päätyy ja millaista dataa on lopulta käytettävissä. Huonolaatuisen datan syy onkin usein heti prosessin alussa, ja jos jostakin järjestelmästä saatavan datan laatu on heikkoa, sitä ei voi parantaa jälkikäteen. Siksi prosessin tulee olla kunnossa heti alusta alkaen.
Kun datan laatua halutaan parantaa, ihmiset, prosessit ja työkalut täytyy tuoda yhteen. Ensin korjataan nykyiset prosessit ja niiden virheet sekä varmistetaan, etteivät samat virheet tule toistumaan tulevaisuudessa. Datan laadun kehittymistä mitataan valituilla mittareilla, joiden tulee vastata yleisesti liiketoiminnan mittaamisessa käytettäviin mittareihin.
Data ja sen laadun kehittäminen ovat ydinosaamistamme. Jos yrityksesi datan laadussa on puutteita etkä tiedä mistä aloittaa, ota meihin rohkeasti yhteyttä!