Czym jest jakość danych i dlaczego ma znaczenie w analizie biznesowej?

„Jakość oznacza, że klient wraca, a nie produkt” – to znane powiedzenie stało się mottem wielu firm i zespołów. Pamiętaj, że klientem może być twój wewnętrzny klient — Zarząd, CFO lub Menedżer Biznesowy — a produktem może być raport lub analiza. Przyjrzyjmy się bliżej, dlaczego jakość danych jest tak kluczowym elementem analizy biznesowej. Wolałbyś nie mieć żadnej analizy, czy podejmować decyzje na podstawie chaotycznych, nieprecyzyjnych lub tzw. „brudnych” danych? Dokładność danych ma bezpośredni wpływ na skuteczność narzędzi raportujących i, ostatecznie, podejmowane decyzje biznesowe.

Jakość danych – mniej znaczy więcej

Im większa lub bardziej dynamiczna twoja organizacja, tym więcej źródeł danych masz do czynienia — a ich spójność jest kluczowa. Aby uniknąć chaosu informacyjnego i zapobiec podejmowaniu złych decyzji, niezbędne jest zarządzanie tym procesem w ramach systemu Zarządzania Jakością Danych (DQM).

Technologia umożliwiła niemal nieograniczoną zbiór danych. Firmy chcą wiedzieć wszystko o swoich klientach, aby dopasować ofertę i prognozować popyt. Monitorowana jest aktywność pracowników, aby zidentyfikować wąskie gardła i zoptymalizować czas. Do tego dochodzą przychody, marże i inne wskaźniki wydajności. Aby wyciągnąć działania z tych danych, potrzebujesz holistycznego widoku i odpowiednich KPI dla każdego obszaru.

Pracownicy tracą do 50% swojego czasu na zadania związane z niską jakością danych
(MIT Sloan)

Zanim przejdziesz do analizy, zapytaj siebie: czy twoje KPI są oparte na wiarygodnych danych? Zarządzanie jakością danych jest niezbędne. Obejmuje zestaw praktyk analityków i specjalistów ds. danych w celu utrzymania dokładności danych przez cały cykl życia — od pozyskania po analizę.

Co definiuje dane wysokiej jakości?

• Wiarygodność – Czy dane można zweryfikować jako prawdziwe i dokładne?
• Spójność – Spójność wewnętrzna i między źródłami, w tym konwencje nazewnicze i logika obliczeniowa.
• Aktualność – Dane muszą być aktualne i odzwierciedlać bieżące warunki.
• Dokładność – Dane muszą być przedstawione jasno i dostosowane do potrzeb odbiorcy i jego poziomu wiedzy.
• Kompletność – Wszystkie istotne elementy muszą być zawarte bez błędów.
• Relewantność – Dane muszą być istotne w kontekście rozwiązywanego problemu biznesowego.

Zarządzanie jakością danych – klucz do sukcesu

Monitorowanie, raportowanie i analiza są tylko tak dobre, jak dane, na których się opierają. Zanim zaczniesz jakąkolwiek analizę, upewnij się, że dane źródłowe są wiarygodne. Określ i wdroż procedury walidacji, czyszczenia i sprawdzania spójności.

41% marketerów B2B wskazuje niespójne dane jako największą barierę w optymalizacji ROI

(Dun & Bradstreet)

Efektywne zarządzanie jakością danych zaczyna się od strategii. Kluczowe elementy to:

• Zrozumienie źródeł danych, odpowiedzialności i technologii zaangażowanych w proces
• Optymalizacja procesów (automatyzacja, normalizacja i standardy danych)
• Proaktywne monitorowanie i korygowanie błędów w systemach źródłowych
• Ustanowienie jasnych procedur higieny danych
• Określenie odpowiedzialności za jakość danych i ich weryfikację

Higiena danych (czyste dane)

Czyste dane są niezbędne do efektywnego zarządzania danymi. Działanie na danych o złej jakości oznacza dostarczanie mniejszej wartości — a nawet utratę przychodów.

Firmy tracą do 20% przychodów z powodu złych danych

(Kissmetrics)

Czyszczenie danych polega na wykrywaniu i korygowaniu zduplikowanych, nieprecyzyjnych, przestarzałych lub nieistotnych danych. Może być realizowane ręcznie lub z pomocą automatyzacji — celem jest zapewnienie wysokiej jakości, wiarygodnych danych do podejmowania decyzji biznesowych. Jest to czasochłonne (analitycy spędzają do 60% swojego czasu na tym!), więc automatyzacja i identyfikowanie przyczyn problemów z danymi jest kluczowe.

Kluczowe etapy czyszczenia danych to:

• Walidacja – Sprawdzanie podstawowych błędów, które mogą zakłócić proces analizy
• Standardyzacja – Ujednolicanie niespójnych nazw, formatów lub kategorii
• Usuwanie duplikatów – Wykrywanie i eliminowanie redundantnych wpisów
• Uzupełnianie lub usuwanie niepełnych rekordów – Uzupełnianie brakujących danych lub wykluczanie niekompletnych
• Rozwiązywanie konfliktów – Korygowanie sprzecznych wartości między zestawami danych (np. rozbieżność między liczbą zamówień a wartością zamówienia)

Inwestowanie w zarządzanie danymi

Odpowiednie zarządzanie danymi oznacza pewność w raportach i decyzjach, które na nich opierasz. Zanim przejdziesz do projektowania dashboardów czy KPI, skup się na wiarygodnych, spójnych i dobrze przygotowanych źródłach danych. Automatyzacja zaoszczędzi czas i wyeliminuje błędy ludzkie. Nie musisz mieć hurtowni danych na poziomie enterprise czy ogromnego budżetu do zarządzania jakością danych — najważniejsze są zoptymalizowane procesy i kultura jakości. Na resztę, odpowiednie narzędzia i ekspertyza wystarczą.

Potrzebujesz wsparcia w strategii zarządzania jakością danych? Skontaktuj się z nami — w Enterium stosujemy sprawdzone praktyki zarządzania danymi i techniki ETL, aby dostarczyć czyste, gotowe do wykorzystania dane biznesowe. Pracujemy głównie w ekosystemie Microsoft, zawsze dostosowując rozwiązania do Twoich potrzeb i celów.