ניהול איכות נתונים: שישה טריקים לחיי הפרוייקט היומיומיים

Anonim

מאגר נתונים באיכות גבוהה מהווה את עמוד השדרה של חברות מצליחות. אחרי הכל, עמידה במספר ההולך וגובר של הדרישות החוקיות והרגולטוריות, הצעת ניהול לקוחות ושירותים משולבים או הרמוניה של תהליכים עסקיים ברחבי העולם אינה אפשרית ללא נתוני אב קבועים, עדכניים וזמינים נכון.

עם זאת, ניהול איכות הנתונים בחברות רבות דוהה קיום מוצל. ישנן כמה סיבות לכך: הדעה גורסת כי מחלקת ה- IT בלבד אחראית להבטיח את איכות הנתונים וכי המחלקות הן רק משתמשים בנתונים. זה לא נכון בכך שרק המחלקה יכולה לדעת את הדרישות לאיכות שיעורי נתוני אב כגון חומרים, ספקים ולקוחות. מכיוון שעל התהליכים העסקיים להפיק את הצורך באיכות הנתונים.

שיחות טכניות ויען ציפורים

כמו כן, לעתים קרובות נדונים היבטים טכניים כמו מודלים של נתונים, סוגי נתונים ואורכי שדה של תכונות בודדות, בעוד שהמשמעות העסקית בפועל של איכות הנתונים תופסת מקום אחורי. ולבסוף, פרויקטים לניהול איכות נתונים תמיד מקבלים חשיבות אסטרטגית כאשר כבר קיימות בעיות חמורות בחברה.

זה המקרה, למשל, כאשר דוחות מרכזיים מראים נתונים שגויים ב"ניתוח ההוצאות "ברכישת בקרה או שאינם יכולים אפילו ליצור. דוגמא נוספת היא השימוש הבלתי עקבי במערכת המטרית והאימפריאלית, שמשמעותה חורג מהמשקולות המותרות ביותר לאמצעי תובלה ולא ניתן לספק סחורה.

חסרונות של ניהול איכות נתונים תגובתי

אמצעים להעלאת איכות הנתונים ננקטים לרוב רק כשזה מאוחר מדי וכבר נזקו לחברה. ניהול איכות נתונים "ריאקטיבי" כזה מונע תכנון תקציבי ומשאבים סביר (בעניין זה, COMPUTERWOCHE עורכת כעת סקר משתמשים על המצב והאסטרטגיות הנוכחיות של חברות בניהול איכות נתונים, ואנחנו תלויים בעזרתכם.)

קשה גם למצוא צוות לפרויקטים אד-הוק שכאלה בכלל בטווח הקצר, וחריגה מתקציבי הפרויקטים מכיוון שהתקצוב לא תוכנן או ידוע באיזו מידה הם נדרשים. בנוסף, במקרים רבים לא ידוע איזו רמת איכות נתונים נדרשת למעשה בתהליכים העסקיים. התוצאה של זה היא שלא ניתן לקבוע מתי פרויקט אד-הוק לשיפור איכות הנתונים אכן מצליח ומתי הוא לא.

על מנת לשפר את איכות הנתונים של מחלקות נתוני האב החשובים ביותר בחברה לא רק פעם אחת ובאופן זמני, אלא כדי להגדיל אותם לטווח הארוך, עליך לבצע שש עצות: