Data liiketoiminnan ajurina

Miksi ja miten tehdä datan laadunhallintaa?

Tutkimuksien mukaan datan määrä kaksinkertaistuu noin kahden vuoden välein. Lisääntynyt tiedon määrä on johtanut organisaatioiden kasvavaan tarpeeseen hallita dataa, jotta data olisi oikeaa, luotettavaa ja johdonmukaista. Datan laadulla onkin iso merkitys esimerkiksi päätöksentekoon sillä: kuka haluaisi tehdä päätökset virheellisen tai puutteellisen datan perusteella ja minkälaisia lisäkustannuksia tämä voisi tulevaisuudessa aiheuttaa? Lisäksi, jos datan laatu ei ole kunnossa, voidaan olettaa data-analytiikan ratkaisujen tuottavan sekä virheellisiä että puutteellisia tuloksia. Hyvällä datan laadulla voidaan paljastaa halutut kasvun ajurit sekä tunnistaa pullonkaulojen poistajat.

Tästä syystä on suositeltavaa, että jokaisella organisaatiolla on datan laadunhallintaprosessi, jolla voidaan proaktiivisesti varmistaa hyvä datan laatu ja päätökset voidaan tehdä luotettavasi dataan perustuen.

Miten aloittaa datan laadunhallinta?

Tyypillisesti datan laatua voidaan parantaa merkittävästi jälkikäteen, vaikka datan laadunhallintaan ei juurikaan olisi panostettu entuudestaan. Tämä vaatii datan laadunhallinnan toimintojen kehittämistä, jossa ensimmäinen askel on tyypillisesti työkalun valinta ja käyttöönotto Hyvällä työkalulla voidaan tunnistaa huonolaatuinen data ja korjata data automaattisten ja manuaalisten prosessien avulla.

Aveson ratkaisu datan laadunhallintaan

Meiltä Avesolta löytyy rutkasti kokemusta datan laadunhallinnasta ja olemme kehittäneet sille myös oman tuotteen – Aveso Data Studion. Aveson Azure pohjaisen Data Studion tapauksessa datan laadunhallintaan tarkoitetun työkalun käyttöönotto tapahtuu vain noin 5 työpäivässä, joten projekti ei ole ajallisesti katsottuna kovinkaan kuormittava.

Tässä vielä muutama Aveso Data Studion ominaisuus datan laadunhallintaan:

– Keskitetty ja automatisoitu datan laadunhallinta

– Automaattinen virheluettelojen luominen

– Kunkin DQ-säännön löytämien virheiden määrä

– Trendiraportointi

– Hälytyssähköpostit, jos virheiden määrä ylittää määritetyt rajat

– Virhetila ja kommenttien ylläpito

– Joustava datan laatusääntöjen luokittelu (metatiedot)

– Datan katselun kirjaaminen GDPR: n mukaisesti

– Tehtävienhallintajärjestelmän integrointi (Jira)

– Datamigraatioiden toteutuksen läpinäkyvä hallinta ja datan laadun varmistus datamigraatioprojekteissa

– Datan laatusääntöjen ylläpito (verkkokäyttöliittymä)

Data laatusääntöjen lisääminen Aveso Data Studiolla

Master datan hallinta Aveso Data Studiolla

Datan laadunhallinnalle olennaista on, että yrityksen master datasta pidetään huolta. Datan laadun parantaminen lähtee yleensä liikkeelle master datan parantamisesta. Master data luo datalle perusteet ja rakenteet, joille organisaation kaikki muu data perustuu. Aveso Data Studiossa on toimintoja,  joilla master datan hallintaa, datan korjausta, datankeruuta, dataintergraatioita ja tietojen validointia hallitaan käyttäjän konfiguroitavien tietomallien avulla.  Dataa hallitaan tietojoukkojen kautta.  Tietojoukot voidaan luoda manuaalisesti, tietojen integroinnin avulla tai tuontina Excelistä. Excel-integraatio tukee tietomallin kokoonpanossa määritettyjä validointeja.

Jos kiinnostuit aiheesta ja haluat kuulla lisää, ota meihin vapaasti yhteyttä!