Logo Pixel Pixie

Czym jest jakość danych? Dlaczego jest to kluczowy czynnik sukcesu biznesowego?

14 maja 2023

Dane są dziś niezwykle cennym zasobem dla każdej firmy. W oparciu o nie podejmowane są kluczowe decyzje biznesowe, wyciągane wnioski oraz przeprowadzane analizy. Jednak, aby dane były naprawdę użyteczne, muszą być wysokiej jakości. Złe jakościowo dane mogą prowadzić do kosztów, problemów z raportowaniem i analityką, a nawet spadku zaufania klientów.

Dlaczego jakość danych jest ważna?

Jakość danych jest kluczowa dla skuteczności działań biznesowych i zaufania klientów. Błędne lub niekompletne dane mogą wprowadzać w błąd pracowników firmy oraz klientów. Przykładowo, zły adres lub numer telefonu klienta może uniemożliwić dostarczenie mu produktu lub usługi. Natomiast, błędne dane o sprzedaży lub stanie magazynowym mogą prowadzić do podejmowania błędnych decyzji biznesowych.

Źródła złej jakości danych

Istnieje wiele czynników, które wpływają na jakość danych i utrudniają ich użyteczność. Należą do nich błędy ludzkie, systemowe oraz wynikające z niejednoznaczności i braku standaryzacji.

Błędy ludzkie, takie jak pomyłki przy wprowadzaniu danych lub nieprecyzyjne informacje, są jednym z najczęstszych źródeł złej jakości danych. Niestety, nawet najbardziej doświadczony użytkownik może popełnić takie błędy.

Błędy systemowe, takie jak problemy z integracją danych lub awarie w systemach informatycznych, również prowadzą do nieprawidłowych wyników. To z kolei utrudnia poprawną interpretację danych i podejmowanie właściwych decyzji.

Niezrozumiałe lub sprzeczne definicje to kolejny problem, który może wprowadzać zamieszanie w analizie danych. Brak jednoznacznych wytycznych i spójnej terminologii może prowadzić do niejednoznacznych i sprzecznych danych.

Brak standaryzacji formatów i definicji danych również przyczynia się do jakości danych. Niejednolite formaty, brak spójnych definicji i niejednolite procesy biznesowe utrudniają skuteczne wykorzystanie danych.

Wszystkie te czynniki składają się na kompleksową problematykę jakości danych, a rozwiązanie tego problemu wymaga zaangażowania zarówno ludzi, jak i technologii.

Konsekwencje złej jakości danych

Zła jakość danych może mieć poważne konsekwencje dla biznesu. Przede wszystkim, może prowadzić do podejmowania błędnych decyzji biznesowych, co z kolei może prowadzić do strat finansowych lub reputacyjnych. Ponadto, złe jakościowo dane mogą skutkować kłopotami z raportowaniem i analityką, co może uniemożliwić zrozumienie działalności firmy oraz podejmowanie właściwych decyzji. Złe jakościowo dane mogą również prowadzić do spadku zaufania klientów, co może prowadzić do utraty klientów lub pogorszenia wizerunku firmy.

Zaniedbania w jakości danych mogą mieć katastrofalne skutki. Jednym z takich przykładów była misja NASA Mars Climate Orbiter w 1999 roku, której celem było zbadanie warunków pogodowych na Marsie. Statek kosmiczny wszedł w atmosferę Marsa zbyt nisko i uległ dezintegracji, ponieważ jego oprogramowanie używało różnych jednostek miar - jeden zespół używał jednostek metrycznych, a drugi jednostek imperialnych. Ta niezgodność spowodowała, że dane dotyczące odległości były błędne, co z kolei doprowadziło do katastrofy.

Koszt poniesiony w związku z błędem jednostek miar podczas misji Mars Climate Orbiter był bardzo wysoki i wyniósł około 327 milionów dolarów. NASA musiała przeanalizować przyczyny tej katastrofy, przeprowadzić dochodzenie i wprowadzić zmiany w swoich procesach, aby zapobiec podobnym błędom w przyszłości. Poza stratami finansowymi, straty związane z tą katastrofą obejmowały również utratę cennych danych naukowych, które mogłyby pomóc w lepszym zrozumieniu atmosfery Marsa i innych procesów zachodzących na tej planecie.

Ta katastrofa kosmiczna pokazuje, jak ważne jest dbanie o jakość danych i dokładność pomiarów. W tym przypadku już nawet najdrobniejszy błąd w danych spowodował poważne skutki, a niezgodność jednostek miar miała tragiczne konsekwencje.

Wymiary jakości danych

Jak w zasadzie sprawdzić jakość danych? Warto w tym celu określić wymiary jakości danych. Jest to zbiór cech, które określają ogólną jakość danych. Istnieje wiele wymiarów jakości danych, które służą do oceny dokładności, kompletności, spójności, aktualności, trafności i innych aspektów danych. Najczęściej uznawanymi wymiarami jakości danych są:

  1. Dokładność: stopień, w jakim dane są zgodne z rzeczywistością i wolne od błędów.
  2. Kompletność: zakres, w jakim dane zawierają wszystkie niezbędne informacje bez braków lub luk.
  3. Spójność: zgodność danych z określonymi standardami, formatami i regułami.
  4. Aktualność: związanie danych z bieżącymi potrzebami biznesowymi.
  5. Ważność: zgodność danych z określonymi zasadami, ograniczeniami i formatami.
  6. Unikalność: brak duplikatów i zbędnych informacji w danych.

W sumie wymiary jakości danych są niezbędne do oceny jakości danych, a służą one do zapewnienia, że dane są niezawodne, dokładne i nadają się do użytku.

Strategie poprawy jakości danych

Kiedy wiemy już jaki jest stan jakości naszych danych, należy ustalić strategię poprawy jakości danych. Poprawa jakości danych to proces zapewnienia, że dane spełniają wymagania jakościowe. Istnieje wiele strategii poprawy jakości danych, w tym:

Perspektywy rozwoju jakości danych w przyszłości

Jakość danych jest coraz bardziej istotna w dzisiejszym biznesie, a tendencja ta będzie się utrzymywać w przyszłości. Wraz z postępem technologicznym i rosnącą ilością danych, jakość danych będzie kluczowa dla sukcesu biznesowego. Rozwój sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego może również wpłynąć na jakość danych, zapewniając automatyczne rozpoznawanie i poprawę błędów danych. Wreszcie, wzrost znaczenia prywatności danych i regulacji dotyczących danych może również wpłynąć na jakość danych, ponieważ firmy będą musiały dokładniej monitorować i zarządzać swoimi danymi, aby spełnić wymagania regulacyjne i zapobiegać naruszeniom prywatności.

Podsumowanie

Jakość danych jest kluczowa dla sukcesu biznesowego, ponieważ złe jakościowo dane mogą prowadzić do błędnych decyzji biznesowych, kłopotów z raportowaniem i analityką, a także utraty klientów i pogorszenia wizerunku firmy. Istnieje wiele metod oceny jakości danych i strategii poprawy jakości danych, a rozwój technologiczny i regulacje dotyczące danych będą wpływać na przyszłość jakości danych. Dlatego też, zapewnienie wysokiej jakości danych powinno być priorytetem dla każdej firmy.