เมื่อข้อมูลไม่ดี: จะปรับปรุงคุณภาพข้อมูลได้อย่างไร

ความสัมพันธ์ระหว่างคุณภาพของข้อมูลและการตัดสินใจนั้นชัดเจน ขยะเข้า ขยะออก จำได้ไหม? เมื่อองค์กรไม่สนใจเกี่ยวกับคุณภาพของข้อมูล (DQ) ก็สามารถเล่นกลอุบายที่โหดร้ายกับพวกเขาได้ การจัดการปัญหาที่เกิดจากข้อมูลที่ไม่ดีอาจทำให้บริษัทเสียค่าใช้จ่ายตั้งแต่ 15% ถึง 25% ของรายได้ประจำปี ไม่ต้องพูดถึงว่าคุณภาพของข้อมูลที่ไม่ดีเป็นอุปสรรคต่อความพยายามในการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลขององค์กร

คลังข้อมูลไม่ใช่ถังขยะ ควรมีเฉพาะข้อมูลที่มีความหมายซึ่งมีคุณค่าต่อธุรกิจของคุณ การทิ้งคลังข้อมูลของคุณทำให้คุณเสียเงินกับการจัดเก็บข้อมูลน้ำหนักที่ตายซึ่งคุณไม่สามารถใช้ประโยชน์จากเพื่อเพิ่มธุรกิจของคุณได้

จะเปลี่ยนการสูญเสียนี้เป็นกำไรและใช้ประโยชน์จากคุณภาพข้อมูลให้เป็นข้อได้เปรียบในการแข่งขันที่จะเปลี่ยนสถานะของคุณท่ามกลางคู่แข่งได้อย่างไร เราได้ระบุปัญหาทั่วไปที่คุณอาจเผชิญขณะจัดการกับข้อมูลและสรุปแนวทางในการปรับปรุงคุณภาพข้อมูล

ปัญหาที่เป็นไปได้หกประการที่คุณอาจเผชิญในการปรับปรุงคุณภาพข้อมูล

ข้อมูลมีลักษณะเฉพาะด้านคุณภาพ – ความสมบูรณ์ ความถูกต้อง ความเป็นเอกลักษณ์ ความสม่ำเสมอ ความตรงต่อเวลา และความถูกต้อง มีหลายประเด็นที่เกี่ยวข้องกับพวกเขา DQ ไม่ดีส่งผลให้:

• ไซโลข้อมูล จากข้อมูลของ McKinsey คลังข้อมูลและคลังข้อมูลหลายแห่งที่ไม่มีรูปแบบข้อมูลร่วมกันเป็นหนึ่งในความท้าทายอันดับต้นๆ ในระดับองค์กร แม้ว่าคุณจะมีคลังสินค้าเพียงแห่งเดียว การดำเนินการวิเคราะห์จะกลายเป็นเรื่องยุ่งยากเมื่อข้อมูลของคุณกระจัดกระจายไปทั่วระบบองค์กรหลายระบบ
• ข้อผิดพลาดของมนุษย์ เมื่อลูกค้าหรือพนักงานพิมพ์ผิด เช่น เขียน "Minesota" แทน "Minnesota" เมื่อป้อนข้อมูลด้วยตนเอง คุณจะได้รับข้อมูลที่ไม่เป็นความจริง
• ข้อมูลที่ซ้ำกัน เมื่อพนักงานคนหนึ่งป้อนข้อมูลลูกค้าลงใน CRM ของคุณ และอีกคนหนึ่งบันทึกข้อมูลลูกค้าเดียวกันลงในอีกระบบหนึ่ง คุณจะลงเอยด้วยข้อมูลซ้ำซ้อน หากไม่เหมือนกันทั้งหมดแสดงว่ามีปัญหา: อันไหนน่าเชื่อถือ
• ข้อมูลไม่ถูกต้อง การวิเคราะห์ไม่สมเหตุสมผลหากคุณได้รับข้อมูลใดๆ แทนข้อมูลที่คุณต้องการ ตัวอย่างของข้อผิดพลาดนี้คือเมื่อฟิลด์ชื่อเต็มไปด้วยนามสกุล ลองนึกภาพว่าคุณกำลังมีโต๊ะของ Smiths อยู่เต็มโต๊ะ เมื่อคุณต้องการตัดสินใจว่าลูกค้าประจำของคุณคนใดควรได้รับส่วนลดส่วนตัว
• ไม่มี ค่า ข้อมูลที่ขาดหายไปนั้นไม่สามารถยอมรับได้สำหรับขั้นตอนทางสถิติ หากไม่ได้กรอกข้อมูลในฟิลด์บังคับบางฟิลด์ คุณจะไม่สามารถวิเคราะห์ข้อมูลและดำเนินการได้ ตัวอย่างเช่น หากคุณกำลังรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับอายุและเพศของผู้ซื้อในแบบสำรวจความพึงพอใจของลูกค้า ข้อมูลบางส่วนอาจไม่เปิดเผยเพศหากมีตัวเลือก "หญิง" และ "ชาย" เท่านั้น สิ่งนี้อาจเกี่ยวข้องกับคนหนุ่มสาวที่ระบุว่าตนเองไม่ใช่ไบนารี เพศทางเลือก ฯลฯ
• รูปแบบข้อมูลที่ไม่สอดคล้องกัน คุณอาจรู้สึกเหมือนกำลังตกนรกเมื่อต้องจัดการกับวันที่ในรูปแบบยุโรปและสหรัฐอเมริกา

ข้อมูลคุณภาพสูงทำให้การกำกับดูแลข้อมูลง่ายขึ้น และหากคุณสามารถจัดการข้อมูลได้อย่างมั่นใจ ก็สามารถจัดการทั้งบริษัทได้อย่างมั่นใจ นั่นเป็นเหตุผลที่การเพิ่ม DQ เป็นหนึ่งในความสำคัญสูงสุดสำหรับ 91% ขององค์กรในอีก 6-12 เดือนข้างหน้า หากคุณยังไม่แน่ใจว่าจะเริ่มแก้ไข DQ ได้เร็วแค่ไหน นี่เป็นสัญญาณของคุณที่จะไม่เลื่อนออกไปจนกว่าจะถึงพรุ่งนี้

วิธีลดปัญหาคุณภาพข้อมูล: นำเทคโนโลยีล้ำสมัยมาใช้

ก่อนตอบคำถามเกี่ยวกับการปรับปรุงคุณภาพข้อมูล คุณต้องหาวิธีปรับปรุงการจัดการข้อมูลก่อน มุ่งเน้นความสนใจและงบประมาณของคุณในการนำเทคโนโลยีใหม่มาใช้ มีความเป็นไปได้อย่างน้อยสองอย่างที่จะอำนวยความสะดวกในกระบวนการปรับปรุงคุณภาพข้อมูลของคุณ:

• ใช้ประโยชน์จาก ระบบอัตโนมัติ เพื่อขจัดข้อผิดพลาดของมนุษย์ ตัวอย่างเช่น การใช้หุ่นยนต์ในกระบวนการอัตโนมัติ (RPA) จะช่วยให้พนักงานของคุณเป็นอิสระจากการทำงานที่ซ้ำซากจำเจ ซ้ำซาก ขจัดความเป็นไปได้ที่จะเกิดข้อผิดพลาดจากมนุษย์ และลดค่าใช้จ่ายในการประมวลผลข้อมูลได้ถึง 80% ตัวอย่างเช่น ด้วย RPA คุณสามารถแปลงวันที่ทั้งหมดเป็นรูปแบบเดียว ตรวจสอบการไม่มีหรือการมีอยู่ของข้อมูล ความเป็นจริงของข้อมูล ฯลฯ ได้อย่างง่ายดาย เนื่องจากการดำเนินการทั้งหมดเหล่านี้สามารถลดลงเป็นอัลกอริธึมที่ชัดเจนซึ่งดำเนินการโดยบอท นอกจากนี้ ในอุตสาหกรรมที่มีการควบคุมอย่างเข้มงวด เช่น การดูแลสุขภาพ ระบบอัตโนมัติช่วยปรับปรุงการปฏิบัติตามโปรโตคอลจำนวนมาก (HIPAA, PSQIA, GDPR เป็นต้น) และด้วยเหตุนี้จึงช่วยสร้างประสบการณ์ของผู้ป่วยที่ดีขึ้น
• ใช้ประโยชน์ จาก Business Intelligence (BI) เพื่อให้มีมุมมองที่ครอบคลุมเกี่ยวกับคุณภาพของข้อมูลของคุณ คุณต้องประเมินข้อมูลของคุณเป็นประจำเพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลนั้นยังคงเชื่อถือได้

ความร่วมมือกับนักวิเคราะห์ BI ที่มีประสบการณ์เป็นสิ่งสำคัญ สิ่งเหล่านี้ช่วยให้คุณทราบว่าคำถามใดที่คุณต้องตอบ เรื่องราวใดที่คุณต้องการบอกด้วยข้อมูลของคุณ และสร้างแดชบอร์ดแบบกำหนดเองตามข้อมูลนั้น

— Ivan Duboski หัวหน้าทีม Business Intelligence, *instinctools

แดชบอร์ดทั่วไปสามารถแสดงขอบเขตที่ข้อมูลที่ตรงตามข้อกำหนดด้านคุณภาพของข้อมูล จากข้อมูลของ Gartner ตัววัดคุณภาพข้อมูลการติดตามช่วยปรับปรุงได้ 60%

คุณยังสามารถให้แดชบอร์ดที่ละเอียดยิ่งขึ้นแก่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและวิศวกรของคุณ ซึ่งจะแสดงภาพเรื่องราวของปัญหาที่เป็นปัญหาด้านคุณภาพของข้อมูลที่สำคัญ

ใช้บริการให้คำปรึกษา BI เพื่อตัดสินใจว่าจะเริ่มเส้นทางการปรับปรุงคุณภาพข้อมูลของคุณที่ใด และระบุเทคโนโลยีที่เหมาะสมเพื่อช่วยเหลือคุณตลอดเส้นทาง

วิธีการพัฒนากลยุทธ์การปรับปรุงคุณภาพข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ

การริเริ่มแบบครั้งเดียวและการดำเนินการเฉพาะกิจรักษาอาการ ไม่ใช่โรค คุณต้องมีการปรับกลยุทธ์ในระยะยาวเพื่อเพิ่มศักยภาพให้กับพนักงานของคุณด้วยการวิเคราะห์ขั้นสูงในทุกระดับองค์กร นั่นเป็นเหตุผลที่ ก่อนที่จะกระโดดเข้าสู่โครงการริเริ่ม DQ ให้สร้างกลยุทธ์ด้านคุณภาพข้อมูล (DQS) เราได้ระบุองค์ประกอบที่สำคัญหกประการของมัน

1. ทำรายการข้อมูลของคุณและอธิบายปัญหาต่างๆ

การพัฒนาวิสัยทัศน์ทั่วไปเกี่ยวกับคุณภาพข้อมูลสำหรับพนักงานจากแผนกต่างๆ เป็นสิ่งสำคัญ เพื่อให้บรรลุเป้าหมาย ให้ตอบคำถามพื้นฐาน เช่น คุณมีข้อมูลมากแค่ไหน? คุณรวบรวมและจัดเก็บข้อมูลประเภทใด ข้อมูลมีข้อผิดพลาดกี่ข้อ? ข้อผิดพลาดเหล่านี้คืออะไร?

2. พัฒนาความต้องการและวัตถุประสงค์ของคุณ

ในขั้นตอนนี้ คุณควรระบุผู้มีส่วนได้ส่วนเสียของกระบวนการปรับปรุงคุณภาพข้อมูลในอนาคต ยิ่งมีผู้เชี่ยวชาญที่สามารถประเมินข้อมูลจากมุมมองต่างๆ ได้มากเท่าใด คุณก็ยิ่งสามารถกำหนดข้อกำหนดและแรงบันดาลใจของ DQ สำหรับองค์กรของคุณได้อย่างถูกต้องมากขึ้นเท่านั้น รวมถึงวิธีในการปรับปรุงคุณภาพข้อมูล

อาจกลายเป็นว่าบริษัทของคุณต้องการพนักงานที่ทุ่มเทเพื่อประเมินคุณภาพของข้อมูลตามพารามิเตอร์หลัก นั่นคือผู้ดูแลข้อมูล พวกเขามีหน้าที่รับผิดชอบข้อมูลที่คุณเก็บไว้ในองค์กรของคุณ บังคับใช้กฎภายในเกี่ยวกับวิธีการใช้ข้อมูล และติดตามการเคลื่อนไหวของข้อมูลภายในบริษัท ภารกิจของผู้ดูแลข้อมูลคือการประสานงานกระบวนการและการตัดสินใจทั้งหมดที่เกิดขึ้นจาก DQS ของคุณ

อย่าลืมกำหนดไทม์ไลน์โดยประมาณสำหรับการนำแผนการปรับปรุงคุณภาพข้อมูลไปใช้ เนื่องจากจะขึ้นอยู่กับขนาดขององค์กรของคุณ

3. กำหนดลำดับความสำคัญสำหรับชุดข้อมูลต่างๆ

การทำงานกับคุณภาพของข้อมูลลูกค้าและข้อมูลภายในของบริษัทไปพร้อมกันนั้นยอดเยี่ยมมาก แต่ถ้างบประมาณของคุณมีจำกัด คุณต้องเลือกการปรับปรุงว่าข้อมูลใดมีความสำคัญต่อความสำเร็จและการเติบโตของธุรกิจของคุณ ด้วยการปรับปรุงคุณภาพของข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลส่วนบุคคลของลูกค้า คุณสามารถปรับแต่งประสบการณ์ของลูกค้าและเพิ่มความพึงพอใจของลูกค้า อย่างไรก็ตาม การปรับปรุงข้อมูลภายในขององค์กรใหม่สามารถทำให้คุณได้รับประโยชน์มากพอๆ กัน การมีข้อมูลคุณภาพสูงเกี่ยวกับพนักงานของคุณ ทำให้คุณสามารถเปิดเผยศักยภาพและความสามารถของพนักงานของคุณได้อย่างเต็มที่ และค้นพบวิธีเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการภายในบริษัท

4. เลือกเทคโนโลยีและเครื่องมือเพื่อปรับปรุงคุณภาพข้อมูล

ด้วยจำนวนข้อเสนอในตลาดที่มากมาย มันจึงใช้เวลานานและยุ่งยากในการเปรียบเทียบคุณลักษณะ ค่าลิขสิทธิ์ ตัวเลือกการชำระเงิน ฯลฯ พิจารณาว่าหากคุณมีภาระกับซอฟต์แวร์ที่ล้าสมัย งานจะซับซ้อนมากขึ้นเมื่อคุณ อาจต้องปรับปรุงให้ทันสมัย

การนำเทคโนโลยีและเครื่องมือใหม่มาใช้อาจต้องใช้ความรู้จากภายในมากกว่าที่คาดไว้ในตอนแรก ดังนั้นควรเลือกพันธมิตรด้านเทคโนโลยีที่เชี่ยวชาญในการจัดการปัญหาด้านข้อมูล

5. ระบุบทบาทและความรับผิดชอบของผู้มีส่วนได้เสีย

ในขั้นตอนนี้ คุณต้องจัดการกับงานที่ได้รับมอบหมายให้กับผู้ดูแลข้อมูล วิศวกรข้อมูล นักวิเคราะห์ธุรกิจ ผู้บริหาร ฯลฯ เพื่อให้กลยุทธ์การปรับปรุงคุณภาพข้อมูลของคุณแล่นได้อย่างราบรื่น คุณต้องมีมือจำนวนมากที่พายเรือไปในทิศทางเดียวกัน ผู้ดูแลข้อมูลสามารถติดตามมาตรฐานคุณภาพข้อมูลทั่วทั้งองค์กรและในโครงการโดยเฉพาะ นักวิเคราะห์ธุรกิจจัดลำดับความสำคัญของงานจากมุมมองของผลประโยชน์ทางธุรกิจ และสมาชิก C-suite จะตัดสินใจขั้นสุดท้ายเกี่ยวกับการดำเนินการที่ควรดำเนินการ

6. กำหนด KPI เพื่อประเมินความคืบหน้า

คุณต้องการบรรลุคุณภาพข้อมูลในระดับใดในหกเดือนในหนึ่งปี พนักงานของคุณสามารถแก้ไขข้อผิดพลาดประเภทต่างๆ ได้นานแค่ไหน? คุณคาดหวังว่าจะลดจำนวนลงได้มากน้อยเพียงใด นักวิเคราะห์ธุรกิจที่มีประสบการณ์สามารถช่วยคุณกำหนด KPI ที่เป็นจริงสำหรับองค์กรของคุณได้

เมื่อพ้นระยะเวลาที่กำหนดเป็นเกณฑ์มาตรฐานแล้ว ให้วิเคราะห์ผลลัพธ์ที่ได้รับ ตรวจสอบกลยุทธ์การปรับปรุงคุณภาพข้อมูลของคุณ และแก้ไขหากจำเป็น

ร่างแผนการปรับปรุงคุณภาพข้อมูลของคุณอาจมีลักษณะดังนี้

ทำความสะอาดวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลที่ถูกต้องและข้อมูลเชิงลึกที่แท้จริง

คุณภาพของข้อมูลที่คุณดำเนินการจะเป็นตัวกำหนดว่าข้อมูลเชิงลึกจะมีค่าเพียงใด ในทางใดทางหนึ่ง หากไม่มีการวิเคราะห์ขั้นสูง องค์กรจะขาดอนาคต อย่างน้อยหนึ่งแห่งที่สดใสและเจริญรุ่งเรือง

คุณสามารถแก้ไขปัญหาด้านคุณภาพข้อมูลที่เผาไหม้ได้บางส่วนและชั่วคราวโดยการนำเทคโนโลยีที่ทันสมัยมาใช้ แต่มันเหมือนกับการดับไฟในห้องหนึ่งเมื่อทั้งอาคารถูกไฟไหม้ การสร้างแผนการปรับปรุงคุณภาพข้อมูลเป็นวิธีที่แน่นอนในการระบุ ว่า จะทำอย่างไรกับข้อมูลของคุณเพื่อปรับปรุงคุณภาพ ทำ อย่างไร ใคร เป็นผู้รับผิดชอบกระบวนการ และติดตามความคืบหน้าเพื่อวิเคราะห์ เมื่อ คุณสามารถบรรลุผลลัพธ์ที่คาดหวังได้

บทความนี้ถูกตีพิมพ์ครั้งแรกที่นี่