<img height="1" width="1" style="display:none" src="https://www.facebook.com/tr?id=1525762147722832&amp;ev=PageView&amp;noscript=1">
Petri Räsänen

Laadukas tieto on onnistuneen analytiikan perusta

Usein liiketoiminnalla on vakaa usko, että tiedon laatu on kunnossa. Niin se eräällä tapaa saattaa ollakin, sillä perusjärjestelmän tai kyseisen rekisterin kannalta puuttuva tai virheellinen tieto ei haittaa toimintaa. Ongelma nousee esiin, kun tieto virtaa yhteen paikkaan analysointia varten – ja usein se paikka on tietovarasto.

Itselleni kokemus on opettanut, että tiedon laadun puutteita on jokaisessa analytiikan ratkaisussa. Joskus kyse on siitä, että perusjärjestelmän uusille projekteille ei ole projektikoodia; toisinaan taas kenttiin on täydennetty väärää tietoa.

Puutteet tiedon laadussa voivat selittyä myös osaamattomuudella, itsekkyydellä tai suoranaisella piittamattomuudella, mutta lopputulos on sama: huonolaatuinen tieto on analytiikan kannalta erittäin ongelmallista.

Kerron seuraavaksi kolme keinoa, joiden avulla jokainen organisaatio voi parantaa tietonsa laatua.

1. Myönnetään ongelma ja tunnustetaan tosiasiat

Kun tiedon laatu ei ole riittävää, on myönnettävä tosiasiat ja ryhdyttävä korjaamaan tilannetta.

Ensimmäinen askel on tuottaa perusteellinen analyysi, jonka perusteella tiedon laatua voidaan alkaa parantaa. Kehitetään uusia toimintapoja, laaditaan sisäisiä ohjeuta, tehdään pieniä muutoksia prosesseihin ja koulutetaan työntekijät huolellisesti – sekä tietenkin rakennetaan analytiikan prosessit huomaamaan ja korjaamaan tiedon puutteita.

2. Tehdään kaikille selväksi, että laadukas tieto on koko organisaation yhteinen asia

Laadun merkityksen tulee olla selvä koko organisaatiolle. Kun työntekijä ymmärtää, miten hänen tuottamansa tieto ja sen laatu vaikuttavat organisaation kaikilla tasoilla, hän on varmasti motivoitunut ottamaan asian huomioon kaikessa toiminnassaan. Samalla virheellisten päätösten ja manuaalisen työn määrä vähenee, kun tiedon laatu paranee.

3. Ota ensialkuun käyttöön kevyt ETL-ratkaisu

Tiedon laadun käsittelyyn on jo vuosia käytetty erilaisia ETL-välineitä (tai niiden laaajennuksia), tallennettuja proseduureja jne. Näille ratkaisuille yhteinen nimittäjä on eräänlainen työkalumaisuus, ja ne vaativat vahvaa teknistä osaamista.

Edellä mainittujen välineiden rinnalle on noussut myös kevyempiä Data Quality -ratkaisuja. Esimerkiksi IBM Cognos Analyticsin tiedon valmistelu- ja mallinnustyökalut mahdollistavat erilaisia aikaan liittyviä vertailuja, tiedon automaattista ryhmittelyä ja täydentämistä sekä tilastollisten tunnuslukujen hyödyntämisen laadun näkökulmasta. Jo näiden ratkaisujen avulla tiedon laatua voidaan nostaa merkittävästi.

Ilman laadukasta tietoa ei ole uskottavaa analytiikkaa

Tiedon laatu on aina otettava huomioon, päädyitpä sitten minkälaiseen ratkaisuun tahansa. Tiedon laatu itsessään ei ole organisaatiota ohjaava tekijä, vaan se on pikemminkin mittari, joka paljastaa, miten hyvin tiedon laadusta huolehditaan organisaation tietojärjestelmissä.

Jos tiedon laatu ei ole kunnossa, ei ole mitään syytä uskoa sen perusteella laadittuun analytiikkaankaan – eikö totta?



Ratkaise monimutkaiset liiketoimintahaasteet ajantasaisen tiedon ja analysoinnin avulla. Lue lisää verkkosivuiltamme tai ota yhteyttä asiantuntijaamme!

TUTUSTU TARJONTAAN:  KEHITTYNYT ANALYTIIKKA JA BI

 



Petri Räsänen

Senior Sales Executive