Wyzwania i korzyści zarządzania jakością danych

Mimo wszystko, zarządzanie jakością danych jest często traktowane jako przykry obowiązek i realizowane tylko wtedy, kiedy już naprawdę jest wymagane, np. przez obowiązujące organizację wymogi regulacyjne. W poniższym artykule, chcemy podkreślić korzyści płynące z zaopiekowania obszaru jakości danych w organizacji i wartości, które może przynosić w dłuższej perspektywie.

Wyzwania zarządzania jakością danych

Decyzja o rozpoczęciu porządków w jakości danych bywa bardzo trudna do podjęcia. Kadra zarządzająca organizacji często nie widzi wymiernych efektów podjęcia rękawic w tym obszarze. Zabierając się za zarządzanie jakością danych organizacja na pewno spotka się z szeregiem wyzwań, którymi ten obszar jest obarczony. Niektóre z nich to:

• Ogromny wolumen i złożoność danych: Jedno z głównych wyzwań, z jakim borykają się organizacje, to gwałtowny wzrost wolumenu i złożoności danych. Dzięki technologiom takim jak Internet Rzeczy (IoT) oraz wzrostowi interakcji cyfrowych, organizacje generują i przetwarzają ogromne ilości danych z wielu źródeł. Zarządzanie jakością tak zróżnicowanych i obszernych danych może być niełatwym zadaniem.
• Integracja danych: Organizacje często polegają na danych pochodzących z różnych systemów, działów lub źródeł zewnętrznych. Integracja tych danych w celu stworzenia jednolitego i dokładnego widoku może być skomplikowana. Niezgodne formaty danych, zróżnicowane struktury danych oraz sprzeczne definicje mogą utrudnić proces integracji i naruszyć jakość danych.
• Dokładność i kompletność danych: Zapewnienie dokładności i kompletności danych pozostaje ważnym wyzwaniem. Nieprawidłowe lub niekompletne dane mogą prowadzić do wadliwej analizy, błędnych decyzji i potencjalnych strat finansowych. Identyfikacja i naprawa błędów danych oraz uzupełnienie luk danych wymaga solidnych procesów walidacji i weryfikacji danych.
• Zarządzanie danymi i odpowiedzialność: Ustanowienie klarownych struktur zarządzania danymi i definiowanie odpowiedzialności za dane może być trudne. Brak odpowiednich struktur zarządzania danymi może prowadzić do problemów z jakością danych, takich jak niejednolite definicje danych, nadmiarowe dane czy izolowanie danych w osobnych silosach. Organizacje muszą mieć dobrze zdefiniowane polityki zarządzania danymi i upewnić się, że odpowiedzialność za dane jest przypisana odpowiednim osobom lub zespołom.
• Terminowość danych: Terminowość jest kluczowa dla skutecznego wykorzystania danych. Jednak zapewnienie, że dane są aktualne i dostępne w odpowiednim czasie, może być wyzwaniem. Dane mogą stać się przestarzałe z powodu opóźnień w procesie zbierania, integracji lub przetwarzania danych.

W miarę upływu czasu i rozwoju organizacji tych wyzwań będzie przybywać. Sposób na radzenie sobie z wyzwaniami jakości danych jest wiele. Od postawy bardzo pasywnej i asertywnej, która ignoruje istnienie tematu zarządzania jakością danych i nie widzi w tym żadnych zagrożeń, po świadome cykliczne monitorowanie i stałe poprawianie poziomu jakości danych zgodnie z założonymi celami.

Korzyści płynące z zarządzania jakością danych

W zależności od podejścia budowanie świadomości istnienia zarządzania jakością danych w organizacjach będzie wymagało innych narzędzi i aktywności. Uwzględniając też różną częstotliwość i natężenie działań na pewno jednym z bardzo ważnych elementów budowania świadomości w tym obszarze jest jasne nazywanie korzyści płynących z zarządzania jakością danych. Przez świadome i rzetelne zarządzanie jakością danych, możemy:

• liczyć na lepsze wyniki w działaniu operacyjnym organizacji,
• zwiększyć oszczędności,
• zyskać większe zaufanie i satysfakcję klientów,
• monetyzować dane,
• ulepszyć ochronę reputacji produktów i samej firmy,
• podejmować trafniejsze decyzje,
• przyśpieszyć działania w obszarze inicjatyw związanych z danymi,
• a także zmniejszyć ryzyka płynącego z niewłaściwej interpretacji danych, które są w organizacji przetwarzane.
  

Wiedząc jakie rodzaje korzyści może dla organizacji przynieść właściwe zarządzanie danymi, można je wykorzystać w szerzeniu istoty tego zagadnienia w organizacji. Budowanie takiej świadomości może odbywać się poprzez szkolenia i warsztaty, komunikację wewnątrzorganizacyjną, wprowadzenie ogólnych wskaźników i miar, gamifikację i angażowanie pracowników na różnych poziomach w procesy i procedury zarządzania jakością danych. Monitorowanie i obsługa zarządzania jakością danych w organizacji będzie tak efektywna, jak zaangażowani w nią będą pracownicy organizacji.

Oprócz zaangażowania ludzi, efektywne zarządzania jakością danych wymaga też opracowania procesów i wsparcia narzędzi.

Wsparcie narzędzi pełni w zarządzaniu jakością danych szczególną rolę, bo odpowiednio dobrane technologie wspierające pozwalają automatyzować, usprawniać i przyśpieszać działania związane z poprawą jakości danych. Mnogość narzędzi dostępnych na rynku daje możliwości wyboru takiego, które będzie najlepiej dopasowane do potrzeb organizacji. Nierzadko bardzo dobrze sprawdzają się też rozwiązania, które w organizacji już istnieją, a jedynie wymagają nieco odświeżenia.

Procesy zarządzania jakością danych, bywają tą najtrudniejszą w realizacji częścią wdrożenia. To o czym należy pamiętaj przy ich modelowaniu, to że nie mogą być one zbyt skomplikowane, a punkty decyzyjne i aktywności powinny zawsze mieć jasno określoną rolę odpowiedzialną za wykonanie zadania.

Dobre praktyki zarządzania jakością danych

Wdrożenie trwałego procesu zarządzania danymi jest złożonym zadaniem. W zależności od dojrzałości organizacji i jej gotowości do uruchomienia takiego procesu może to zająć od kilku miesięcy do kilku lat. Stosowanie dobrych praktyk może pomóc w efektywniejszym wdrożeniu. Poniżej przedstawiamy dobre praktyki, które wykorzystujemy na co dzień w projektach zarządzania jakością danych.

Pierwsza zasada to nadawanie priorytetów celom programu jakości danych, ponieważ nie wszystkie dane są sobie równe, a priorytetem powinno być zapewnienie dokładności, spójności i kompletności danym, które są krytyczne dla działania operacyjnego.

Mając cele i priorytety, musimy tez ustalić odpowiedzialności, zasady i standardy jakości danych. A kiedy już je zdefiniujemy, musimy pamiętać o ich konsekwentnym, cyklicznym egzekwowaniu.

Na koniec, należy pamiętać o stałym monitorowaniu poziomów jakości danych i zarządzania nimi. Zarządzanie jakością danych to nie jest jednorazowy proces. Każda zauważona anomalia może prowadzić do aktualizacji i powstawania kolejnych zasad i reguł jakości danych.

Podsumowanie

Nie da się podejmować trafnych decyzji, bez zaufania do danych, które przetwarzamy w organizacji. Dobra jakość danych jest pierwszym punktem w budowaniu takiego zaufania. Jeśli natomiast uda sprostać się wyzwaniu wdrożenia i utrzymania efektywnego zarządzania jakością danych, korzyści z niego będą procentować nie tylko w aspekcie strategicznych decyzji, ale też usprawnienia działań operacyjnych w organizacji. Świadomość wyzwań i korzyści zarządzania jakością danych, to pierwszy krok w stronę rozpoczęcia pracy nad dobrą jakością danych w Waszych organizacjach.

Jeśli zainteresował Cię ten artykuł, zapraszamy to zapoznania się z pozostałymi publikacjami cyklu

„Wzywania Chief Data Officerów"