Znaczenie wysokiej jakości danych dla decyzji biznesowych
Chęć posiadania danych wysokiej jakości jest powszechna, jednak nie wszyscy zdają sobie sprawę, że osiągnięcie tego celu wiąże się z trudnościami i generuje liczne problemy dla wielu firm.
Według badań przeprowadzonych przez BARC, niska jakość danych generuje znaczące koszty i stanowi główne wyzwanie dla menedżerów odpowiedzialnych za rozwiązania analityczne.
To właśnie jakość danych jest wskazywana od kilku lat z rzędu jako jeden z trzech głównych problemów użytkowników oprogramowania do analizy biznesowej (w każdym z roczników badania The BI Survey, którego pierwsza edycja ukazała się w 2002 roku).
Skutki braku zarządzania jakością danych
Nieprecyzyjne dane mogą prowadzić do błędnych decyzji biznesowych, co negatywnie wpływa na funkcjonowanie firmy. Dodatkowym problemem są tzw. silosy – czyli informacje przechowywane w odrębnych systemach, które utrudniają uzyskanie pełnego obrazu sytuacji w przedsiębiorstwie. Gdy niedokładne dane i silosy występują jednocześnie, zarządzanie informacjami staje się skomplikowane i czasochłonne. Pracownicy mogą mieć trudności ze znalezieniem potrzebnych informacji, co powoduje opóźnienia i zwiększa ryzyko błędów. Dodatkowo usuwanie nieścisłości oraz duplikatów często wymaga znacznych zasobów i czasu.
Jakie są główne skutki braku zarządzania jakością danych?
Błędne decyzje
jeśli dane są nieaktualne, niespójne lub niekompletne, osoby zarządzające firmą mogą podejmować decyzje oparte na fałszywych przesłankach.
Przykład: Jeśli analiza sprzedaży opiera się na niepoprawnych danych, firma może błędnie ocenić popyt na swoje produkty i zamówić zbyt dużo lub zbyt mało towaru, co prowadzi do strat.
Koszty związane z przywróceniem jakości danych w firmie
Naprawa błędnych danych często wymaga dużych nakładów finansowych i czasowych. Firmy muszą inwestować w:
- ręczne czyszczenie i poprawianie błędów w bazach danych,
- dodatkowe systemy i narzędzia do automatycznego wykrywania i eliminowania nieścisłości,
- szkolenia dla pracowników w zakresie lepszego zarządzania danymi.
Brak zwrotu z inwestycji w analitykę
Wiele firm inwestuje w zaawansowane narzędzia analityczne i systemy Business Intelligence (BI), aby lepiej rozumieć swoje rynki i klientów. Jednak jeśli jakość danych jest niska, nawet najlepsze narzędzia nie będą w stanie dostarczyć wiarygodnych informacji.
W efekcie:
- wyniki analiz są nieprzydatne lub wprowadzają w błąd,
- firma nie jest w stanie skutecznie przewidywać trendów rynkowych,
- inwestycje w analitykę nie przynoszą oczekiwanych korzyści, co oznacza zmarnowane środki finansowe.
Utracone szanse
Niska rzetelność danych może prowadzić do przeoczenia istotnych okazji biznesowych. Brak dostępu do rzetelnych informacji sprawia, że firma może nie zauważyć:
- rosnącego zainteresowania nowym segmentem rynku,
- zmieniających się preferencji klientów,
- możliwości optymalizacji kosztów w łańcuchu dostaw,
- szans na zwiększenie sprzedaży poprzez lepszą personalizację oferty.
Przykład: Jeśli firma nie posiada dokładnych danych o swoich klientach, może nie dostrzec, że określona grupa odbiorców jest gotowa zapłacić więcej za dodatkowe usługi lub produkty, co oznacza utracony potencjalny zysk.
Aby uniknąć tych problemów, organizacje mogą zaimplementować strategie zarządzania danymi, takie jak:
- standaryzacja danych,
- jednolite źródła danych,
- integracja systemów.
Poprawa jakości danych poprzez usuwanie błędów i duplikatów oraz utrzymanie spójności między różnymi źródłami może przyspieszyć procesy i zapewnić bardziej wiarygodne informacje. Dzięki temu będą w stanie przeprowadzać szybszą analizę ad hoc, zmniejszyć obciążenie dla działu IT i uniknąć powielania wysiłków.
Przeczytaj też: Czym są bazy danych hurtownie danych? Prosty przewodnik dla przedsiębiorców
Rola danych w sztucznej inteligencji (AI)
W kontekście wykorzystania sztucznej inteligencji (AI) w firmie, dbanie o jakość danych jest kluczowe dla sukcesu wdrożeń AI. Modele AI, w tym algorytmy uczenia maszynowego, uczą się na podstawie dostarczanych danych, dlatego ich jakość bezpośrednio wpływa na skuteczność, dokładność i wiarygodność wyników. Dane niskiej jakości, zawierające błędy, luki lub nieścisłości, mogą prowadzić do błędnych interpretacji i niepoprawnych prognoz, co w konsekwencji przekłada się na podejmowanie nieodpowiednich decyzji biznesowych.
Ponadto, sztuczna inteligencja wykorzystuje dane do identyfikowania wzorców i relacji, które następnie są używane do automatyzacji procesów, optymalizacji działań i przewidywania przyszłych trendów. Jeśli dane są zanieczyszczone lub niespójne, ryzyko, że modele AI wytworzą fałszywe wnioski, znacząco wzrasta. To nie tylko wpływa na efektywność operacyjną, ale także może prowadzić do utraty zaufania klientów i interesariuszy do technologii AI oraz decyzji, które na niej bazują.
Wysoka jakość danych jest również niezbędna do zapewnienia, że systemy AI działają zgodnie z regulacjami prawnymi i standardami etycznymi, zwłaszcza w kontekście ochrony prywatności i bezpieczeństwa danych. Właściwe zarządzanie jakością danych pozwala na lepsze monitorowanie i kontrolę procesów AI, minimalizując ryzyko naruszeń i niepożądanych konsekwencji.
Skalowalność i kontrola jakości danych
W wielu firmach pracownicy tworzą własne zbiory danych w arkuszach kalkulacyjnych, takich jak Excel. To wygodne, ale gdy każdy korzysta z osobnych plików, pojawiają się problemy. Powielanie pracy zajmuje dużo czasu, a różnice w danych mogą prowadzić do błędów i trudności w ich synchronizacji. Im większa firma, tym więcej arkuszy i użytkowników, co utrudnia zarządzanie danymi. Gdy kilka osób jednocześnie edytuje plik, łatwo o konflikty i utratę spójności informacji. Dodatkowo duże arkusze mogą działać wolno - obliczenia automatyczne, formatowanie warunkowe, dodatkowo sprawiają, że arkusze kalkulacyjne mogą stać się nieefektywne, zwłaszcza gdy zawierają duże ilości rekordów.
Aby uniknąć tych problemów, firmy coraz częściej korzystają z nowoczesnych systemów zarządzania danymi, które pozwalają przechowywać informacje w jednym miejscu, ułatwiają dostęp i zapewniają większą kontrolę.
Business Intelligence w procesie porządkowania danych
Niezależnie od tego, czy dane są pobrane z różnych źródeł, czy też zgromadzone wewnątrz organizacji, często wymagają one intensywnych działań w celu usunięcia błędów i nieprawidłowości.
Proces czyszczenia danych obejmuje:
- usuwanie duplikatów,
- wypełnianie brakujących wartości,
- korektę błędnych danych,
- normalizację formatów.
Następnie dane muszą być przetworzone, aby przekształcić je na użyteczne informacje. To obejmuje agregację, grupowanie, filtrowanie, a także obliczenia statystyczne lub matematyczne.
Cały ten proces jest nie tylko czasochłonny, ale również naraża analityków na ryzyko popełnienia błędów. Szczególnie gdy dane są duże i złożone, łatwo jest przeoczyć subtelne błędy lub wprowadzić nowe w procesie przetwarzania. Z tego powodu analitycy muszą być bardzo ostrożni i systematyczni podczas czyszczenia i przetwarzania danych, aby zapewnić dokładne i wiarygodne wyniki analiz.
Aby temu zapobiec, warto korzystać z narzędzi, które pozwalają analitykom samodzielnie eksplorować i prototypowa dane. Dzięki temu dział IT ma mniej pracy, a osoby najlepiej znające dane mogą łatwo z nich korzystać. Analitycy mogą wtedy skupić się na ich analizie, zamiast tracić czas na ich przetwarzanie i czyszczenie.
Business Intelligence jest narzędziem, które pomaga firmom zbierać informacje ze swoich różnych systemów, baz danych i aplikacji, a następnie analizować je w celu znalezienia wzorców, trendów i związków.
Oprogramowanie BI, takie jak Tableau, pomaga organizacjom zarządzać informacjami poprzez tworzenie raportów, generowanie analiz, wizualizację danych i udostępnianie informacji w intuicyjny sposób. Oprócz analizy historycznych danych, BI pozwala również na monitorowanie i prognozowanie przyszłych trendów na podstawie dostępnych danych. Dzięki temu menedżerowie mogą podejmować bardziej świadome decyzje, oparte na solidnych analizach.
Dowiedz się więcej o: Monetyzacja danych - jak zarabiać na danych Twojej firmy?
Oczyszczanie danych w Tableau Prep
Tableau Prep to narzędzie do przygotowywania, czyszczenia i organizowania danych przed ich analizą w Tableau Desktop. Pomaga w zarządzaniu jakością danych poprzez umożliwienie łatwego śledzenia i rozwiązywania problemów związanych z brakującymi, niezgodnymi lub błędnymi danymi.
Posiada wiele funkcji, które pomagają w zarządzaniu spójności danych.
- Pierwszą z nich jest wczytywanie danych, dzięki któremu możemy importować dane z wielu różnych źródeł.
- Następnie, Tableau Prep umożliwia nam oczyszczenie, usuwanie duplikatów, odseparowanie wartości nietypowych oraz filtrowanie danych.
- Kolejnym etapem jest normalizacja danych, czyli doprowadzenie ich do jednolitego formatu i ujednolicenie wartości, aby były zgodne z określonymi standardami.
- Wreszcie, Tableau Prep pozwala na monitorowanie jakości, dzięki wbudowanym funkcjom kontroli. Na przykład, możemy wykrywać i usuwać brakujące dane, identyfikować anomalie i błędy oraz monitorować spójność danych.
Co więcej, Tableau Prep automatyzuje wiele rutynowych zadań związanych z przygotowaniem danych, takich jak standaryzacja formatów, normalizacja lub wypełnianie brakujących wartości.
Poprawa jakości danych w organizacji dzięki Alteryx
Alteryx to platforma analityczna, dzięki której można łatwo ocenić jakość danych, wyszukiwać i usuwać duplikaty, standaryzować dane i identyfikować braki lub błędy w danych. Zapewnia również możliwość łączenia różnych źródeł danych i przeprowadzania na nich zaawansowanych operacji. Dzięki prostemu w użyciu interfejsowi, użytkownik może importować, przetwarzać i analizować informacje, a następnie generować raporty i prezentacje na podstawie wyników.
Alteryx to wszechstronne narzędzie, które dostarcza nie tylko funkcje zarządzania jakością, ale również wiele innych możliwości analitycznych. Jest to idealne rozwiązanie dla firm, które chcą skutecznie zarządzać jakością swoich danych i wykorzystać je do podejmowania strategicznych decyzji biznesowych.
Obawiasz się, że dane w Twojej firmie nie są wystarczającej jakości? Porozmawiajmy na temat audytu podczas bezpłatnej konsultacji!
Niska jakość danych sprawia, że wszystkie inne inicjatywy oparte o dane tracą sens. Zadbanie o ich poprawność jest jak położenie fundamentu podczas budowy domu. Nieprawidłowe lub niskiej jakości dane wejściowe zawsze dadzą wadliwe wyniki. Co zrobić, żeby tego uniknąć? Organizacje powinny ściśle monitorować dokładność, integralność i spójność informacji w przedsiębiortstwie. Nie można lekceważyć tego procesu. Problemy z jakością danych mogą doprowadzić do podejmowania błędnych decyzji, niepoprawnych wyników, co w konsekwencji może oznaczać straty finansowe dla firmy.
Współczesne narzędzia Business Intelligence, takie jak Tableau i Alteryx, stanowią wsparcie w procesach organizacji danych oraz ich analizie. Umożliwiają skuteczne oczyszczanie i przygotowywanie danych, generowanie analiz i raportów, a także podejmowanie bardziej świadomych decyzji opartych na solidnych analizach. W miarę jak technologia rozwija się, wyzwania związane z jakością danych będą się zmieniać i rosnąć. Jednak rosnąca świadomość i inwestycje w zarządzanie danymi jako zasobem strategicznym pozwolą firmom utrzymać wysoką jakość informacji, co przyczyni się do ich sukcesu i konkurencyjności.
