Mitä Data Laatu on ja Miten Laadukasta Dataa Kerätään?

Tietojenkäsittelytieteessä ja matematiikassa on termi nimeltä GIGO.

Lyhenne tarkoittaa “garbage in, garbage out“.

Se korostaa syötteen laadun merkitystä luotettavan tulosteen saamiseksi.

Tämä käsite pätee myös datan hyödyntämisen yhteydessä.

Vaikka monet yritykset keskittyvät datan keräämiseen ja huippuluokan analyysityökaluihin, ne usein unohtavat datan laadun perusnäkökohdan ja sen merkityksen arvokkaiden oivallusten tuottamisessa päätöksenteon tueksi.

Huonolaatuinen data voi johtaa tuhoisiin ja kalliisiin seurauksiin yrityksille, ja esimerkiksi IBM arvioi, että pelkästään Yhdysvalloissa huonon datan kustannukset olivat 3,1 biljoonaa dollaria vuonna 2016.

Monet näistä kustannuksista ovat yritysten tiedostamattomia ja piilossa. Kustannuksia voi aiheutua esimerkiksi:

• Virheellisten päätösten tekemisestä väärien oivallusten perusteella
• Ajan menetyksestä viallisen datan analysointiin
• Organisaation tehottomuudesta tai alhaisesta tuottavuudesta
• Mahdollisista haitoista suhteissa asiakkaisiin, toimittajiin ja työntekijöihin virheellisten päätösten takia
• Mahdollisista menetetyistä mahdollisuuksista, mukaan lukien innovointimahdollisuudet
• Noudattamiskustannuksista tai sakkomaksuista
• Mainekustannuksista
• Karsinnasta ja uudelleen työstöstä
• Lisätyöstä ja piilotetuista korjausprosesseista

Jotta data voi tuottaa jatkuvaa arvoa yritykselle ja olla luotettavaa kaikkien sidosryhmien näkökulmasta, dataan on kiinnitettävä riittävästi huomiota.

Tässä kirjoituksessa haluamme keskustella siitä, miten voit kerätä laadukasta dataa ja ylläpitää korkeita data laatu standardeja yrityksessäsi.

Mikä on Data Laatu?

Data laatu on mittari datan tilasta, joka perustuu seuraaviin 8 ulottuvuuteen:

• Tarkkuus
• Täydellisyys
• Johdonmukaisuus
• Validiteetti
• Ajantasaisuus
• Toimintakyky
• Alhainen datan kahdentumisaste
• Korkea datan täydentymisaste

Näiden standardien noudattaminen on ratkaisevan tärkeää luotettavan ja arvokkaan datan varmistamiseksi analyysiä ja tallennusta varten tietokantoihin.

Tarkkuus, täydellisyys ja johdonmukaisuus ovat etusijalla datan keräämisessä, jotta analytiikka tarjoaa tarkat ja kattavat näkymät liiketoimintaympäristöön ja luotettavan perustan päätöksenteolle.

Miksi Data Laatu on Tärkeää Yrityksellesi?

Kuten edellä mainittiin, huonolaatuisen datan käyttö voi aiheuttaa merkittäviä kustannuksia yrityksille.

Muuttaessasi yritystäsi asteittain datalähtöiseksi yritykseksi, sinun on varmistettava, että sinulla on vakaalla datan perustalla lepäävä, eli täydellinen ja järjestelmällinen datanhallintaohjelma. Tämä ohjelma varmistaa, että käytettävä data on korkealaatuista ja luotettavaa kaikkien sidosryhmien näkökulmasta.

Korkealaatuisen datan ansiosta organisaatiosi jäsenet voivat luottaa turvallisesti datan käyttöön, mikä voi johtaa merkittävästi lisääntyneeseen tuottavuuteen, pienentyneisiin riskeihin, tarkempaan päätöksentekoon sekä kilpailuedun saamiseen arvokkaiden oivallusten kautta asiakkaista, tuotteista ja mahdollisuuksista.

Parhaat Käytännöt Laadukkaan Datan Keräämiseen

Laadukkaan datan kerääminen vaatii standardien luomista ja järjestelmällisten menettelyjen noudattamista koko datan elinkaaren ajan. Se vaatii kaikkien tiimin jäsenten jatkuvia ponnisteluja laadun rakentamiseksi prosesseihin ja toimiin.

Seuraavat vaiheet ovat ratkaisevia laadukkaan datan keräämisessä:

1. Selkeytä Tavoitteet

Ennen datan keräämisen aloittamista määrittele selkeästi tavoitteesi ja liiketoiminnan tavoitteet. Mitä haluat saavuttaa datalla?

Tunnista sekä lyhyen että pitkän aikavälin tavoitteet ja edistä strategista yhteistyötä liiketoiminnan ja IT-osastojen välillä.

On parasta keskittyä nyt muutamaan keskeiseen mittariin (mieluiten alle 5), jotka ovat suoraan yhteydessä liiketoiminnan tavoitteisiisi.

Voit rajata tavoitetta kysymällä itseltäsi, onko tämä tavoite suora osoitus liiketoiminnan tavoitteestani vai vain turha mittari?

Turhat mittarit ovat mittareita, jotka voivat saada sinut tuntemaan olosi hyväksi, lisätä kunnianhimoasi ja tarjota pinnallista tyydytystä, mutta ne puuttuvat käytännöllisistä oivalluksista.

Esimerkiksi, jos haluat analysoida verkkosivustosi tai sovelluksesi suorituskykyä, keskity sen sijaan aktiivisten käyttäjien prosenttiosuuteen saadaksesi merkityksellisiä oivalluksia käyttäjien osallistumisesta.

Älä ole liian kunnianhimoinen tässä vaiheessa kerätäksesi kaiken mahdollisen datan, koska tämä voi johtaa henkiseen väsymykseen ja päätöksenteon halvaantumiseen myöhemmin datan kierroksen aikana.

2. Valitse Sopivat Työkalut ja Tekniikat

Kun olet päättänyt, mitä mittareita haluat kerätä, mieti nyt, mitkä ovat erilaiset työkalut tai tekniikat, joita voit käyttää tämän datan keräämiseen.

Eri tyyppinen data vaatii erilaisia datankeruumenetelmiä. Saatat myös tarvita eri asiantuntijoita (teknisiä, datan asiantuntijoita jne.) auttamaan sinua eri datankeruun ja tallennuksen osa-alueilla.

On tärkeää muotoilla kysymyksiä niiden mittareiden ympärille, joita aiot kerätä. Esimerkiksi, keräättekö laadullista dataa vai määrällistä dataa?

Laadullinen data on tietoa, jota ei voi laskea tai joka ei ole numeerista. Jotkut esimerkit laadullisesta datasta ovat teksti, ääni ja kuvat. Määrällinen data puolestaan sisältää numeerista tietoa. Ne vaativat erilaisen suunnittelun datankeruulle.

Jotkut tavat kerätä dataa ovat esimerkiksi sisäisen datankeruun toteuttaminen teknisen integraation avulla. Jos haluat ymmärtää käyttäjiesi käyttäytymistä verkkosivustollasi tai sovelluksessasi, voit integroida koodin sivustollesi seuraamaan käyttäjien käyttäytymistä.

Google Analytics on yleisesti käytetty web-analytiikkapalvelu, jonka Google tarjoaa ja joka seuraa ja raportoi verkkosivuston liikennettä, mukaan lukien verkkosivuston kävijöiden demograafiset tiedot ja käyttäytymiseen liittyvät tiedot.

Aina kun käyttäjä suorittaa käyttäytymistoiminnon, tämä toiminta tallennetaan vastaavan sivun taustalla olevan koodin kautta. Raportoidut tiedot siirtyvät sitten tietovarastoon joukon käsittelyprosessien kautta, muodostaen massiivisen käyttäjädatan. Voit tarkastella tietoja kojelaudassa Google Analyticsin kautta.

Verkkosivuston/sovelluksen kautta seurattava tieto sisältää käyttäjän laitetiedot, ohjelmisto-ominaisuudet, dataluvat ja kaikki toimintatoiminnot verkkosivustolla tai sovelluksessa.

Google Analytics voi olla hyödyllisin työkalu verkkosivuston analysoinnissa, mutta jos käytät muitakin alustoja käyttäjädatan keräämiseen, saatat haluta tallentaa ne keskitettyyn sijaintiin hallintaa ja tarkastelua varten.

Keskitetty kojelauta voi lisätä tehokkuutta datan käsittelyssä ja oivallusten saamisessa, toimien yhtenä totuuden lähteenä koko tiimille.

3. Perusta Datan Keruun Prosessit

On tärkeää luoda vahva hallintasuunnitelma alusta lähtien varmistaaksesi datan laadun ja standardien ylläpitämisen tiimissäsi.

Datan hallintaan kuuluu sisäisten politiikkojen ja standardien asettaminen datan keruulle, käsittelylle ja tallentamiselle.

Tämä varmistaa, että kaikki datan keruun henkilöstö noudattaa johdonmukaisesti ohjeita ja protokollia. Tärkeitä käytäntöjä ovat:

1. Ohjeiden Laatiminen

Selkeiden ja tiiviiden datan keruun ohjeiden laatiminen, jotka määrittelevät, mitä tietoa kerätään, miten se kerätään ja millaisia datan laatuun liittyviä kriteerejä on.

2. Käytä Standardoituja Lomakkeita tai Malleja

Standardoitujen lomakkeiden tai mallien käyttäminen varmistaaksesi johdonmukaisen datan keräämisen kaikkialta.

3. Määritä Datan Syöttöprosessit

Selkeiden menettelyjen käyttöönotto datan syöttämiseksi tietokantoihin tai taulukoille, mukaan lukien virheiden tarkistaminen ja datan laatuun liittyvien kriteerien varmentaminen.

4. Toteuta Datan Laadun Tarkistuksia

Datan laadun tarkistusten käyttöönotto, kuten datan vahvistuscriptien, avulla varmistamaan tietojen tarkkuus ja rakenne ennen datan hyödyntämistä.

Datan vahvistus on käytäntö tietojen tarkistamisesta ennen niiden käyttöä.

5. Seuraa Datan Laatua

Datan laadun säännöllinen seuraaminen virheiden tai ongelmien tunnistamiseksi ja korjaamiseksi sekä noudattamisen varmistamiseksi vakiintuneille laatuvaatimuksille.

Jos keräät dataa kyselyiden tai tutkimusten avulla, sinun tulisi myös ottaa mukaan ammattilainen, jotta vältytään harhaanjohtavilta kysymyksiltä ja varmistetaan oikea näytesuunnitelma.

5. Raportoi ja Hallitse Kerättyä Dataa

Lopuksi, suunnittele, miten kerätty data raportoidaan. Esimerkiksi datan koon ja volyymin perusteella, haluatko tallentaa datan tietokantaan vai integroida sen suoraan Business Intelligence (BI) -työkaluun?

Valitusta lähestymistavasta riippuen dataa saattaa tarvita puhdistaa ja muotoilla asianmukaisesti. Tekninen asiantuntemus tai ammatillinen apu voi olla tarpeen näihin tehtäviin.

Yhteenveto

Datan laadun tärkeyttä ei voi liioitella nykypäivän datalähtöisessä liiketoimintaympäristössä. Huonolaatuinen data voi johtaa kalliisiin virheisiin ja menetettyihin mahdollisuuksiin, kun taas korkealaatuinen data voi edistää perusteltujen päätösten tekemistä ja tarjota kilpailuedun. Noudattamalla parhaita käytäntöjä datan keräämisessä ja hallinnoinnissa voit olla varma datan luotettavuudesta ja arvosta.

Liiketoimintasi tarpeisiin räätälöidyn vankan datan hallintastrategian luomiseksi on ratkaisevan tärkeää ymmärtää datan laadun ulottuvuudet perusteellisesti ja toteuttaa standardoidut menettelytavat.

DataSI:ssa olemme erikoistuneet auttamaan yrityksiä kehittämään kestäviä datan hallintastrategioita. Asiantuntijamme voivat opastaa sinua prosessin läpi, auttaen sinua suunnittelemaan datan roadmap alusta alkaen ja rakentamaan vankan datan perustan. Jos olet valmis avaamaan datan täyden potentiaalin ja tehostamaan päätöksentekokykyjäsi, kutsutaan yksityiseen konsultaatioon yhden datan asiantuntijamme kanssa.

Muista, datan laatu asettaa menestyksen perustan datalähtöisellä aikakaudella. Älä jää paitsi arvokkaista oivalluksista ja kilpailuedusta, jonka korkealaatuinen data voi tarjota.