Datasta on tullut yrityksien strateginen ja taloudellinen voimavara. Modernissa liiketoiminnassa jokainen yritys käsittelee dataa, mutta datan hallinnan menetelmät ja hyödyntäminen ovat jokaiselle organisaatiolle yksilöllisiä. Erityisesti yritykset, joilla on paljon dataa, ovat riippuvaisia hyvästä datan laadusta, jotta dataa pystytään hyödyntämään riittävällä tasolla prosesseissa, tiedolla johtamisessa ja tavoitteisiin pääsemisessä.
Yrityskentällä on ollut kasvava kiinnostus ja tarve datan laadunhallintaan liittyvien prosessien kehittämiseen, kun hyvälaatuisen datan potentiaali prosessien tehokkuuden parantamisessa on tunnistettu. Lisämotivaatiota datan laadun parantamiseen ovat luoneet heikko laatuisen datan tuottamat ongelmat projekteissa ja kustannuksissa. Tutkimusten mukaan heikko datan laatu maksaa yrityksille keskimäärin 12,9 miljoonaa euroa vuodessa. Paineita luo lisää myös se, että useimmissa suuryrityksissä dataa hyödynnetään myös sidosryhmätasolla asiakkaiden, toimittajien ja yhteistyökumppaneiden kesken.
Miten luoda sopiva datan laadun hallintamalli? 5 ohjetta:
- Tuo laadunhallinta osaksi organisaatiosi datastrategiaa
Datastrategian toteutussuunnitelmassa on olennaista selvittää datan nykytila, tarpeet ja ongelmakohdat. Tyypillisesti huono datan laatu tunnistetaan vasta kun data otetaan käyttöön eli kun on jo liian myöhäistä. Tästä syystä on suositeltavaa, että datan laadunhallinta huomioidaan proaktiivisesti ennen kuin datalla on oikea käyttötarve. Datan laadunhallinta tulisi huomioida jo datastrategiassa, jotta tavoitteet saavutetaan suunnitelmallisella tekemisellä ja työllä on selkeä päämäärä.
- Ymmärrä data
Datan laadun merkitys ja määrittely vaihtelevat riippuen siitä, mitä hyvällä datan laadulla pyritään tavoittelemaan. Jotta datasta voi ulosmitata maksimaalisen hyödyn, tulee ymmärtää, mistä lähteestä se tulee ja mitä se kertoo. Kaikki data ei tarvitse olla 100 %:n oikeaa vaan datasta tulee osata kerätä liiketoiminnalle olennaisimmat palaset. Datan laadun tulisi vastata käyttötarkoitusta eli tulee ymmärtää, mihin dataa käytetään, jotta voi asettaa tavoitteet vähintään niin, että datan avulla pystytään luotettavasti tekemään päätöksiä ja suunnittelemaan.
- Luo yhtenäinen datavetoinen kulttuuri
Organisaation datan laadun merkitys jakaantuu nykypäivänä useampaan osastoon. Esimerkiksi liiketoiminta ja IT-osasto voivat nähdä hyvin eri tavalla, mikä luokitellaan hyvä laatuiseksi dataksi. Tästä syystä henkilöstö tulisi saada sitoutettua yhteiseen datavetoiseen kulttuuriin, jossa jaetaan samat odotusarvot ja ymmärrys datan laatuvaatimuksista koko organisaatiotasolla.
- Määritä datan laadunhallinnasta vastaava henkilö
Jos datan laadunhallinnasta haluaa tehdä jatkuvan, seurattavan ja suunnitelmallisen prosessin, tulisi siinä olla henkilö, joka vastaa sen seuraamisesta ja tavoitteisiin pääsemisessä. Vastuussa oleva henkilö pystyy analysoimaan datan laadun lähtötilanteen ja vastaamaan datan laadun kehityksestä. Vastuuhenkilön tehtävänä on myös selvittää parhaat työkalut ja teknologiat, jotka mahdollistavat ja tukevat datan laadunhallinnan prosessin toteuttamista.
- Valitse oikeat työkalut ja teknologiat
Manuaalinen työ erityisesti esim. Exceliä pyörittämällä on tunnetusti aikaa vievää, virhealtista ja useimmiten kustannustehotonta. Yritykset ovat lisääntyvissä määrin ottaneet käyttöön datan laadunhallintaa helpottavia ja selkeyttäviä työkaluja ja teknologioita. Datan laadunhallinnan tukena tulisi olla työkalu, jonka avulla datan laatua voi monitoroida, korjata ja jakaa.
Jos hakusessa on datan laadunhallinnan työkalu, voit tutustua linkistä Aveso Data Studioon, jonka avulla voit luoda datan laadunhallinnasta läpinäkyvän ja jatkuvan prosessin.
Ota meihin yhteyttä, jos haluat kuulla lisää datan laadunhallinnasta.