Obezbeđivanje kvaliteta podataka ključno je za kompanije kako bi donosile ispravne odluke, stekle dublje razumevanje svojih klijenata i održavale usklađenost unutar celokupne organizacije.
Podaci su okosnica modernog poslovanja.
Stoga, da bi se planirale i implementirale efikasne strategije, neophodno je da podaci budu tačni, dosledni, potpuni, relevantni i pouzdani.
Međutim, loš kvalitet podataka može imati značajan negativan uticaj na vaše odluke, korisničko iskustvo i ukupne performanse organizacije.
Iz tog razloga, fokus treba biti na prikupljanju preciznih podataka koji će poslužiti kao temelj za razvoj pravih strategija za vođenje poslovanja i oblikovanje korisničkog iskustva.
U ovom članku, razmotrićemo koncept kvaliteta podataka, njegove različite dimenzije i načine za merenje i poboljšanje.
Započnimo.
Šta je kvalitet podataka?
Kvalitet podataka odnosi se na pouzdanost skupa podataka koji se koristi prilikom donošenja odluka, planiranja i obavljanja poslovnih operacija. Kvalitetan skup podataka mora odgovarati svojoj nameni, biti potpun, precizan, pouzdan, lako dostupan, usklađen sa različitim izvorima i pravilno predstavljen kada je potrebno.
Ne postoji jedinstveni, globalno prihvaćen standard za kvalitet podataka, s obzirom na to da se zahtevi razlikuju od organizacije do organizacije i od projekta do projekta. Zbog toga kompanije razvijaju svoje okvire i politike za prikupljanje, organizovanje, upravljanje i određivanje kvaliteta podataka, prilagođavajući ih svojim specifičnim potrebama.
U praksi, kvalitet podataka se obezbeđuje sprovođenjem procena i interpretacijom metrika kvaliteta podataka, kao što su tačnost, relevantnost, doslednost, potpunost, pouzdanost i vremenska relevantnost. Analitičar podataka zatim meri ukupnu ocenu kvaliteta podataka kako bi se utvrdio stvarni kvalitet određenog skupa podataka.
Ove informacije omogućavaju organizacijama da razumeju vrednost i relevantnost podataka. Na osnovu toga, mogu odlučiti da li će te podatke koristiti u poslovnom planiranju i implementaciji, osiguravajući da oni donose vrednost krajnjim korisnicima.
Dimenzije kvaliteta podataka
Kvalitet podataka ima različite karakteristike ili dimenzije, koje analitičari koriste za merenje kvaliteta i korisnosti podataka za krajnje korisnike. Iako se mnoge metrike razlikuju u zavisnosti od projekta i kompanije, neke od najčešćih su:
Preciznost
Bez obzira na količinu prikupljenih podataka, ako nisu precizni, njihova upotreba u poslovnim strategijama neće biti korisna. Naprotiv, rezultat može biti suprotan od željenog, što može dovesti do gubitka poverenja klijenata u vašu organizaciju, zaposlene i ponude.
Stoga je od suštinskog značaja proceniti tačnost skupa podataka primenom efikasne strategije za verifikaciju njegovog izvora i upravljanje podacima.
Relevantnost
Čak i ako su podaci tačni, oni neće biti korisni ako nisu relevantni za potrebe vašeg poslovanja. Posedovanje nepotrebnih podataka može preopteretiti bazu podataka, trošeći vreme i trud na njihovo upravljanje.
Na primer, tražite jabuke visokog kvaliteta, ali imate pomorandže visokog kvaliteta. Iako je voće odličnog kvaliteta, vi tražite jabuke, a ne pomorandže.
Prema tome, podaci moraju biti relevantni. Prilikom procene kvaliteta podataka, proverite da li su oni relevantni za svrhu njihovog prikupljanja. Ako jesu, to znači da su podaci dobrog kvaliteta.
Potpunost
Kontinuirano prikupljanje sve većeg broja podataka bez razmišljanja o njihovoj potpunosti može dovesti do toga da oni postanu neupotrebljivi tokom implementacije.
Stoga, prilikom prikupljanja podataka, obavezno prikupite kompletne informacije, kao što su puno ime potencijalnog klijenta, a ne samo ime ili prezime, puna adresa, itd. To ne znači čuvanje nepotrebnih informacija, već prikupljanje kompletnih i korisnih informacija za usmeravanje strategije.
Doslednost
Visokokvalitetni podaci ne smeju biti u suprotnosti sa podacima koji su već sačuvani u drugim bazama podataka. Ako se to dogodi, jedan od zapisa bi mogao biti pogrešan. Nedosledni podaci dovode do zabune i potrebe za procenom, što iziskuje vreme za pronalaženje i uklanjanje pogrešnih podataka.
Stoga je važno osigurati doslednost podataka u vašoj bazi podataka i celokupnoj organizaciji. Možete obezbediti da svi koriste isti softverski sistem ili da integrišete i sinhronizujete alate za podatke sa CRM-om. Na taj način, svi će biti na istoj strani radi lakše saradnje.
Pristupačnost
Čak i ako posedujete tačne, potpune, relevantne i dosledne podatke, oni neće biti korisni ako im odgovarajući ljudi ili timovi ne mogu pristupiti. To mogu biti vaši zaposleni, partneri ili klijenti.
Da biste ovo rešili, identifikujte osobe kojima je potreban pristup određenom skupu podataka i obezbedite im alate koji sadrže te podatke. Postarajte se da im mogu lako pristupiti gde god i kad god im je to potrebno.
Vremenska relevantnost
Podaci se neprestano menjaju. Na primer, klijent koji je ranije imao određeni broj telefona ili imejl, možda ga je promenio. Ukoliko koristite zastarele podatke za slanje promotivnih poruka, vaši napori će biti uzaludni.
Zastareli podaci možda ne prikazuju trenutno stanje. Stoga je ključno pratiti istorijske podatke i promene. To će vam pomoći da ažurirate evidenciju s vremenom i ostanete relevantni.
Jedinstvenost
Za mnoge projekte, kao što su marketing, proizvodnja kopija itd., jedinstvenost je obavezna karakteristika kvaliteta podataka. Jedinstvenost podrazumeva da nema dupliranja podataka ili preklapanja sa drugim zapisima. Duplirani podaci mogu ugroziti vaš kredibilitet i poverenje korisnika.
Stoga, uverite se da su podaci jedinstveni i da odgovaraju svojoj svrsi. Analitičari podataka sprovode čišćenje podataka kako bi se pozabavili niskim rezultatima jedinstvenosti i osigurali da su podaci jedinstveni.
Pored navedenog, druge dimenzije kvaliteta podataka mogu uključivati dostupnost podataka, uporedivost, fleksibilnost, razumnost i verodostojnost.
Zašto je kvalitet podataka važan?
Organizacije teže održavanju visokog kvaliteta podataka kako bi donosile ispravne i informisane odluke i ostvarile povraćaj investicije. To donosi brojne prednosti preduzećima, uključujući:
- Brže i bolje poslovne odluke: Moderne organizacije moraju da procene podatke kako bi utvrdile potrebe klijenata. Ovo će vam pomoći da kreirate odgovarajuće strategije i budete sigurniji u donošenje bržih i efikasnijih poslovnih odluka.
- Bolja saradnja: Kada održavate dosledne podatke u svim odeljenjima i organizaciji, svi će imati pristup istim podacima koje koristite u svojim aktivnostima. To će vam pomoći da ostanete usklađeni sa svojim prioritetima i da postignete kohezivne rezultate.
- Bolje razumevanje klijenata: Ako su tačni i pouzdani, podaci o klijentima vam omogućavaju da bolje razumete svoje klijente. Steći ćete dublji uvid u njihove probleme, potrebe, interesovanja i zahteve. To vam omogućava da razvijete bolje ponude kako biste rešili probleme kupaca i izgradili smislene odnose.
Kako meriti kvalitet podataka
Podaci lošeg kvaliteta mogu naškoditi poslovanju u smislu reputacije, poverenja kupaca i drugih negativnih posledica. Stoga morate da procenite prikupljene podatke kako biste bili sigurni da su odličnog kvaliteta i da odgovaraju vašim poslovnim potrebama. Ovo zahteva uspostavljanje specifičnih procesa i metrika za merenje kvaliteta podataka.
Procena podataka u odnosu na definisane metrike, analiza rezultata i poboljšanje podataka kako bi odgovarali njihovoj svrsi su ključni koraci. Razmotrimo kako se meri kvalitet podataka.
#1 Subjektivna procena
Ova procena uključuje analitičare podataka, zainteresovane strane itd., koji procenjuju kvalitet određenog skupa podataka. Na osnovu svoje percepcije, donose odluku. Na primer, ako utvrde da je skup podataka netačan, mogu ga ukloniti ili dodeliti drugima da prikupe tačne podatke, odlažući projekat dok se ovaj problem ne reši. Dakle, procena je subjektivna za donosioca odluka.
#2 Objektivna procena
Objektivna procena proverava objektivne metrike zabeležene u datom skupu podataka. Procena može biti zasnovana na zadatku ili isključivo na metrički.
Za definisanje metrika i procenu objektivnih podataka, možete kreirati ključne indikatore učinka (KPI) koji su u skladu sa vašim zahtevima. Prilikom sprovođenja objektivne procene, kvalitet podataka možete meriti na tri načina:
- Jednostavan odnos predstavlja ukupan broj očekivanih i mogućih ishoda. Obično je jednostavan odnos 0 ili 1, pri čemu je 1 najpoželjniji/očekivani rezultat. Ovaj odnos meri doslednost i potpunost.
- Maksimum ili minimum: Ovaj metod vam može pomoći da upravljate različitim promenljivim kvaliteta podataka. Maksimum predstavlja fleksibilniji broj i može predstavljati promenljive kao što su pristupačnost i vremenski okviri. S druge strane, minimum je konzervativan i može predstavljati promenljive kao što je tačnost.
- Ponderisani prosek: Ovo je još jedan metod koji možete koristiti umesto minimuma kako biste razumeli kako svaka promenljiva doprinosi jednačini.
Ovo su načini na koje možete meriti kvalitet podataka kako biste oblikovali svoje poslovne strategije. Međutim, posao tu ne staje. Nakon procene subjektivnih i objektivnih metrika kvaliteta podataka, sledeći korak je analiza rezultata i rad na poboljšanju podataka kako bi doneli maksimalnu vrednost vašem poslovanju.
Kako poboljšati kvalitet podataka
Analiza procenjenih metrika kvaliteta podataka pomoći će vam da identifikujete podatke koji ne ispunjavaju kriterijume ili KPI. Na taj način će biti lakše očistiti ili ukloniti takve podatke i zadržati bazu podataka popunjenu kvalitetnim podacima koji donose vrednost kako biste ispunili svoje trenutne i buduće ciljeve.
Razmotrite ove metode za poboljšanje kvaliteta podataka i ublažavanje problema.
- Profilisanje podataka: Ovaj proces vam može pomoći da razumete ukupnu imovinu podataka kako biste efikasno upravljali njihovim kvalitetom. Ovo je od suštinskog značaja jer su zaposleni, zainteresovane strane i saradnici prikupljali i čuvali podatke tokom godina. Oni mogu imati različite standarde, formate, skladištenje itd. Da biste poboljšali kvalitet podataka, steknite kompletnu sliku o tome sa čime raspolažete (ovde su podaci u pitanju) kako biste počeli da ih pojednostavljujete.
- Upoređivanje podataka: Upoređivanje podataka uključuje korelaciju podataka kako bi se pronašla redundantnost. Ovo se radi da bi se osiguralo da nema slučajeva u kojima više podataka predstavlja isto značenje. Na primer, ako imate zapis koji glasi Džoni Dep. Ukoliko pronađete još jedan zapis pod imenom Džon Dep, koji predstavlja istu osobu, reč je o suvišnim podacima. Stoga morate ukloniti takve podatke da biste sprečili nered.
- Upravljanje podacima: Upravljanje podacima podrazumeva standarde i politike podataka koji se fokusiraju na KPI i elemente podataka. Standardi upravljanja podacima mogu da definišu poslovna pravila koja organizacije moraju da poštuju kako bi održale kvalitet podataka.
- Izveštavanje: Izveštavanje o podacima uključuje vođenje evidencije o kvalitetu i dokumentovanje poznatih problema u vašim podacima. To će vam pomoći da utvrdite da li je potrebno sprovesti dodatno čišćenje i optimizaciju podataka. Podatke prikupljene upoređivanjem i profilisanjem možete da koristite za merenje KPI-ja i generisanje izveštaja.
- Upravljanje digitalnim resursima (DAM): Podaci mogu biti u obliku digitalnih resursa kao što su tekst, slike, video zapisi i drugi fajlovi. Ovo vam pomaže da osigurate kvalitet i relevantnost digitalnih podataka.
- Upravljanje glavnim podacima (MDM): MDM okviri su odlični resursi koji pomažu u prevenciji problema sa kvalitetom. Ovo uključuje glavne podatke o proizvodu, lokaciji i seriji.
Upravljanje informacijama o proizvodu (PIM): Ako ste proizvođač ili prodavac robe, morate da uskladite KPI-je kvaliteta podataka. Ovo će omogućiti klijentima da vide tačan proizvod koji su naručili u svim fazama, od pregledanja proizvoda do isporuke i postprodaje. Sa PIM-om, možete da kreirate standardizovanu prezentaciju podataka o proizvodu, pri čemu su sve informacije dosledne i pouzdane.
Integracija podataka o klijentima (CDI): CDI zahteva da organizujete glavne podatke o klijentima, prikupljene preko vašeg CRM sistema, self-service stranica za registraciju, društvenih mreža itd., u jedinstven izvor istine. Na taj način možete održati koheziju i pojačati saradnju.
Najbolje prakse za kvalitet podataka
Mnoge organizacije mogu misliti da imaju podatke najboljeg kvaliteta u svojim bazama podataka, ali situacija može biti drugačija. Stoga, evo nekoliko najboljih praksi koje će vam pomoći da osigurate kvalitet podataka i ispunite sve kriterijume.
- Odaberite važne metrike: Budite precizni u odabiru metrika koje želite da procenite. Odaberite i pratite samo one pokazatelje koji su važni u procesu donošenja odluka. Ne možete nastaviti da procenjujete sve što ne doprinosi vrednosti; to će nepotrebno trošiti vreme, resurse i trud.
- Obezbedite jedinstven izvor istine: Osiguranje jedinstvenog izvora istine za sve vaše podatke u organizaciji je od suštinskog značaja. Možete skladištiti podatke u više sistema, kao što su prodajni alati, CRM, itd. Da biste održali jedinstven izvor istine, morate biti dosledni u svim sistemima. To možete osigurati sprovođenjem revizija.
- Obavljajte redovne revizije: Bolje je sprečiti nego lečiti. Redovne revizije kvaliteta podataka mogu vam pomoći da brzo uočite probleme pre nego što postanu veći. Možete sprovoditi revizije kvaliteta podataka na mesečnom, nedeljnom ili kvartalnom nivou, u zavisnosti od količine podataka.
- Analizirajte razloge neuspeha: Analiza razloga zašto kvalitet vaših podataka nije uspeo ili je bio uspešan, neophodna je za optimizaciju vaših strategija. Primenite uspešne aktivnosti u oblastima kojima je potrebno poboljšanje, dok rešavate probleme na putu. To će poboljšati vašu efikasnost u prikupljanju i upravljanju kvalitetom podataka.
- Investirajte u neophodne resurse: Ulazak u odgovarajuće resurse za izveštavanje, analizu, obuku i druge procese je korisno za upravljanje kvalitetom podataka bez napora. Možete da odaberete jedan alat koji nudi sve ove funkcije ili da ih koristite odvojeno, u skladu sa svojim prioritetima i potrebama.
- Koristite softver za upravljanje kvalitetom podataka: Da biste upravljali kvalitetom podataka neverovatnom brzinom i efikasnošću, možete iskoristiti prednosti automatizacije. Dobar alat za upravljanje kvalitetom podataka će vam takođe pomoći da podaci budu lako dostupni. Zbog toga, koristite odgovarajući softver za izveštavanje i analizu podataka, kao što je Operations Hub, Talend Open Studio, OpenRefine, Dedupe.li itd.
Primeri upravljanja kvalitetom podataka u različitim industrijama
- Finansije: Preduzeća koja pružaju finansijske usluge sprovode upravljanje kvalitetom podataka kako bi identifikovala i obezbedila osetljive podatke, pratila i održavala usklađenost i automatizovala izveštavanje.
- Proizvodnja: Proizvođači primenjuju upravljanje kvalitetom podataka kako bi održavali tačne evidencije svojih prodavaca i kupaca, redovno ih ažurirajući. To im je takođe potrebno da bi bili svesni problema kvaliteta na vreme i kako bi popravili i optimizovali svoje strategije.
- Zdravstvene ustanove: Upravljanje kvalitetom podataka je neophodno za održavanje tačnih i potpunih evidencija pacijenata. Pomaže im da osiguraju odgovarajuću negu pacijenata i planove lečenja, i omogućava bržu i ispravnu naplatu i upravljanje rizikom.
- Javni sektor: Organizacijama u javnom sektoru je potrebno upravljanje kvalitetom podataka kako bi održavale kompletne, precizne i dosledne podatke o svojim trenutnim projektima, zaposlenima, dobavljačima i drugim konstitutivnim elementima, kako bi se osiguralo da ispunjavaju svoje ciljeve.
Zaključak
Kvalitet podataka je od vitalnog značaja za preduzeća. Zbog toga, prikupljeni podaci moraju biti visokog kvaliteta u smislu tačnosti, potpunosti, relevantnosti, kredibiliteta i doslednosti, između ostalih karakteristika. To će vam pomoći da donosite ispravne poslovne odluke, dobro služite klijentima i efikasno vodite organizaciju.