נתונים הם הליבה של כל מה שחשוב לעסקים בימים אלה. ארגונים תלויים בנתונים כדי לקבל רבות מההחלטות העסקיות החשובות ביותר שלהם. כתוצאה מכך, עסקים חייבים ליישם תהליך ניהול איכות נתונים נרחב כדי להבטיח את יעילות המידע. זו הסיבה שתחום ה- DQM הפך לכל כך חשוב, במיוחד בעידן המשגשג של ביג דאטה.
לפני שעסקים יוכלו להפיק ערך מהתפוצצות הביג דאטה, עליהם ליישם כמה שיטות לניהול איכות הנתונים. שיטות עבודה אלה יסייעו להבטיח שהמידע יהיה עקבי, מדויק ותקף.
בלוג זה מסביר את ניהול איכות הנתונים, מזהה את שיטות העבודה המומלצות הנדרשות כדי להבטיח את איכות הנתונים ומסביר מדוע זה חשוב. הישאר איתנו עד סוף הבלוג הזה כדי לחקור עוד על זה.
מהו ניהול איכות נתונים?
ניהול איכות הנתונים הוא אוסף של שיטות שנועדו לשמר את האיכות הגבוהה של הנתונים. זה נקרא לעתים קרובות DQM וכולל כל דבר, החל מאיסוף נתונים ועד הצבת תהליכי מידע מתקדמים והפצת נתונים מועילה.
זה גם עוזר לך להיות מסוגל לנהל את המידע שיש לך. כדי להפיק תובנות מעשיות, וחשוב מכך, אמינות מהמידע שלך, DQM יעיל נחשב באופן נרחב כחיוני לכל ניתוח נתונים עקבי.
חשיבות לניהול איכות הנתונים
ניהול איכות הנתונים חשוב כדי להבין את הנתונים שלך, מה שיכול לעזור לעסק שלך בטווח הארוך. בואו נדבר על החשיבות של ניהול איכות הנתונים.
- DQM טוב הוא הבסיס לכל היוזמות העסקיות. ניהול תוכניות איכות נתונים יוצר ואוכף כללים לאיכות נתונים בכל מחלקות הארגון. נתונים שאינם מעודכנים או לא אמינים עלולים להוביל לטעויות.
- נתונים מדויקים ומעודכנים נותנים לך תמונה ברורה של הפעילות השוטפת של החברה שלך. כך שתוכל להיות בטוח לגבי יישומים המשתמשים בכל הנתונים בהמשך הזרם ובמורד. ניתן גם לקצץ בעלויות באמצעות ניהול איכות הנתונים.
- איכות גרועה עלולה להוביל לטעויות ומחדלים יקרים, כגון אובדן מעקב אחר הזמנות או הוצאות. עם הבנה חזקה של המידע שלך, DQM נותן לך מסד נתונים מוצק שעוזר לך להבין את העסק שלך ואת העלויות שלו.
- DQM היא דרישה סופית אם ברצונך לעמוד ביעדי תאימות וסיכונים. ייתכן שתהיה רמה "מקובלת" של איכות נתונים המוגדרת על-ידי גוף, כגון מועצה או מועצה לפיקוח על נתונים. תהליכים שקופים וקווי תקשורת פתוחים הם מרכיבים חיוניים של ממשל נתונים מעולה.
איכות הנתונים חיונית בתהליך של הקמת מסגרת פיקוח על נתונים לפיקוח על נתונים. בנוסף, DQM יעיל מסייע למנהלי נתונים לבצע את תפקידם בצורה יעילה יותר.
למד אודות: ניהול נתונים לעומת פיקוח על נתונים
שיטות עבודה מומלצות לניהול איכות נתונים
להלן חמש שיטות עבודה מומלצות שחברות שרק מתחילות את תהליך ניהול איכות הנתונים עשויות לזכור:
תרגול 1: בחינת הנתונים העדכניים ביותר
ראשית, סביר להניח שיש לך מידע רב על הלקוחות שלך. אינך מעוניין שנתונים לא מספיקים ייתקעו בארכיטקטורת הנתונים החדשה שלך. לכן, כאשר אתה מתחיל לעבוד על DQM, אתה צריך לבקר את הנתונים שכבר יש לך.
זה אומר לעשות רשימה של חוסר עקביות, שגיאות וכפילויות ולתקן את כל הבעיות שצצות. זה נעשה כדי להבטיח שהנתונים שנכנסים לתשתית שלך יהיו באיכות גבוהה ככל האפשר.
פרקטיקה 2: חומות אש בניהול איכות נתונים
התקנת חומת אש כדי להגן על החברה מפני הזנת נתונים פגומים יכולה לעזור למנוע מהמערכת להשתבש. חומת אש ידועה כתוכנה המונעת באופן אוטומטי התפשטות של אש מטאפורית. במצב זה, השריפה תיגרם על ידי נתונים לא מדויקים.
חומות אש עוזרות לעצור טעויות של משתמשים על-ידי מניעת חדירת נתונים פגומים. קל למשתמשים לעשות טעויות, אך חומות אש מקלות על עצירתן.
המספר המרבי של משתמשים שיכולים להוסיף נתונים לתשתית הוא גורם חיוני המשפיע על מידת הדיוק של הנתונים. אבל בעסקים גדולים רבים, חשוב שתהיה יותר מדרך אחת להיכנס.
תרגול 3: שילוב DQM ובינה עסקית
בתרבות העסקית המודרנית של ימינו, אינטגרציה היא הנושא החם שכולם מדברים עליו. כאשר מערכות משולבות, הן מתפקדות טוב יותר.
אף חברה ברמת הארגון לא יכולה להצדיק אימות מתמיד של הדיוק של כל רשומת נתונים. עם זאת, שילוב כלי בינה עסקית עם DQM עשוי לסייע באוטומציה של התהליך.
לדוגמה, ערכות נתונים חדשות שהגישה אליהן צפויה לעתים קרובות ניתנות לביקורת כחלק ממחזור ניהול איכות הנתונים. הוא יפרט את הקריטריונים לזיהויים להערכה.
תרגול 4: הצבת האנשים הרלוונטיים בתפקידם
מספר אנשים בחברה שלך אחראים על תהליך איכות הנתונים. וכל אחת מהעבודות האלה מגיעה עם סט חובות משלה. כאשר משרות אלה מוחזקות על ידי אנשים המחויבים לעבודתם, צפוי כי תקני הממשל תמיד יתקיימו.
פרקטיקה 5: ניתן להבטיח פיקוח על נתונים על ידי הקמת לוח
יש להקים מועצת פיקוח על נתונים כדי לאבטח חברות מפני הסכנות של קבלת החלטות מונחות נתונים. הארגון יפתח מדיניות וסטנדרטים לפיקוח על נתונים. המשתתפים בפאנל צריכים לכלול אנשי IT ואנשי עסקים.
ישיבת דירקטוריון קבועה של פיקוח על נתונים נחוצה גם כדי להגדיר יעדי איכות חדשים ולעקוב אחר ההתקדמות של יוזמות DQB DQM על פני LOB שונים. צריכה להיות דרך למדוד את זה כדי לשפר את איכות הנתונים. לכן, ביצוע סולם מדידה מדויק הוא מועיל.
מסקנה
אנו באמת מקווים שהבלוג הזה נתן לך את כל הפרטים הדרושים לך כדי לשמור על איכות הנתונים שלך. אנו גם מצפים ממך להסכים כי הקמת ניהול איכות נתונים חיונית לשמירה על העסק שלך תחרותי בשוק הדיגיטלי של היום.
זכור כי עסקים מסוימים רואים DQM כאתגר למרות הנטל של שמירה על נתונים באיכות גבוהה. לכן, אם החברה שלך מבטיחה שהנתונים שלה מדויקים, יהיה לך יתרון תחרותי.
למד אודות: מסגרת ניהול נתונים
למידע נוסף על שירותי ניהול הנתונים שלנו עם תוכנת ניהול הנתונים שלנו, אנא בקרו באתר QuestionPro! QuestionPro תשמח לשתף וליישם את שיטות העבודה המומלצות אם ברצונך לקבל את ניהול הנתונים שלך במהירות ובמדויק.
למד אודות: ניהול נתוני לקוחות
