Gegevens vormen tegenwoordig de kern van alles wat belangrijk is voor bedrijven. Organisaties zijn afhankelijk van gegevens om veel van hun belangrijkste zakelijke beslissingen te nemen. Daarom moeten bedrijven een uitgebreid proces voor het beheer van gegevenskwaliteit implementeren om de effectiviteit van informatie te garanderen. Daarom is DQM zo belangrijk geworden, vooral in het bloeiende tijdperk van big data.
Voordat bedrijven waarde kunnen halen uit de explosie van Big Data, moeten ze een aantal methoden implementeren voor het beheren van gegevenskwaliteit. Deze praktijken zullen helpen om ervoor te zorgen dat de informatie consistent, nauwkeurig en geldig is.
Deze blog geeft uitleg over datakwaliteitsbeheer, identificeert de best practices die nodig zijn om datakwaliteit te garanderen en legt uit waarom het belangrijk is. Blijf bij ons tot het einde van deze blog om er meer over te weten te komen.
Wat is datakwaliteitsbeheer?
Datakwaliteitsbeheer is een verzameling methoden die ontworpen zijn om de hoge kwaliteit van gegevens te behouden. Het wordt vaak DQM genoemd en omvat alles van het verzamelen van gegevens tot het opzetten van geavanceerde informatieprocessen en het helpen bij het distribueren van gegevens.
Het helpt je ook om de informatie die je hebt te beheren. Om bruikbare en, belangrijker nog, betrouwbare inzichten uit uw informatie te genereren, wordt effectief DQM algemeen beschouwd als essentieel voor elke consistente gegevensanalyse.
Belang voor gegevenskwaliteitsbeheer
Datakwaliteitsbeheer is belangrijk voor het begrijpen van je gegevens, wat je bedrijf op de lange termijn kan helpen. Laten we het hebben over het belang van het beheren van gegevenskwaliteit.
- Goed DQM is de basis voor alle bedrijfsinitiatieven. Het beheer van datakwaliteitsprogramma’s creëert en handhaaft regels voor datakwaliteit op alle afdelingen van een organisatie. Gegevens die verouderd of niet betrouwbaar zijn, kunnen tot fouten leiden.
- Accurate en bijgewerkte gegevens geven je een duidelijk beeld van de reguliere activiteiten van je bedrijf. Je kunt dus zeker zijn van toepassingen die al die gegevens verder stroomopwaarts en stroomafwaarts gebruiken. De kosten kunnen ook worden verlaagd door gebruik te maken van het beheer van gegevenskwaliteit.
- Slechte kwaliteit kan leiden tot kostbare blunders en vergissingen, zoals het kwijtraken van bestellingen of uitgaven. Met een goed begrip van uw informatie geeft DQM u een solide database die u helpt inzicht te krijgen in uw bedrijf en de kosten daarvan.
- DQM is een laatste vereiste als je wilt voldoen aan compliance- en risicodoelstellingen. Er kan een “aanvaardbaar” niveau van gegevenskwaliteit zijn dat is gedefinieerd door een instantie, zoals een raad of raad voor gegevensbeheer. Transparante processen en open communicatielijnen zijn essentiële onderdelen van uitstekend gegevensbeheer.
Datakwaliteit is essentieel bij het opzetten van een raamwerk voor data governance. Daarnaast helpt effectief DQM data stewards om hun taken effectiever uit te voeren.
LEER OVER: Datamanagement vs Data Governance
Best practices van gegevenskwaliteitsbeheer
Hieronder volgen vijf best practices die bedrijven die net beginnen met het proces van gegevenskwaliteitsbeheer in gedachten kunnen houden:
Oefening 1: Onderzoek de meest recente gegevens
Ten eerste heb je waarschijnlijk veel informatie over je klanten. Je wilt niet dat onvoldoende gegevens vast komen te zitten in je nieuwe gegevensarchitectuur. Dus als je aan DQM begint te werken, moet je de gegevens die je al hebt controleren.
Dit betekent dat je een lijst moet maken van inconsistenties, fouten en duplicaten en dat je alle problemen die zich voordoen moet oplossen. Dit wordt gedaan om ervoor te zorgen dat de gegevens die in je infrastructuur terechtkomen van zo hoog mogelijke kwaliteit zijn.
Praktijk 2: Firewalls in gegevenskwaliteitsbeheer
Het installeren van een firewall om het bedrijf te beschermen tegen het invoeren van slechte gegevens kan helpen voorkomen dat het systeem fout gaat. Een firewall staat bekend als de software die automatisch voorkomt dat een metaforische brand zich verspreidt. In deze situatie wordt de brand veroorzaakt door onnauwkeurige gegevens.
Firewalls helpen gebruikersfouten te voorkomen door te verhinderen dat slechte gegevens binnenkomen. Het is makkelijk voor gebruikers om fouten te maken, maar firewalls maken het makkelijker om ze tegen te houden.
Het maximale aantal gebruikers dat gegevens kan toevoegen aan de infrastructuur is een essentiële factor die invloed heeft op hoe nauwkeurig de gegevens zijn. Maar in veel grote bedrijven is het belangrijk om meer dan één manier te hebben om binnen te komen.
Praktijk 3: Breng DQM en BI samen
In de moderne bedrijfscultuur van vandaag is integratie het onderwerp waar iedereen het over heeft. Als systemen geïntegreerd zijn, functioneren ze beter.
Geen enkel bedrijf op bedrijfsniveau kan het verantwoorden om constant de nauwkeurigheid van elke gegevensrecord te controleren. Integratie van business intelligence tools met DQM kan echter helpen bij het automatiseren van het proces.
Bijvoorbeeld, nieuwe datasets waarvan verwacht wordt dat ze vaak gebruikt zullen worden, kunnen gecontroleerd worden als onderdeel van de datakwaliteitsbeheercyclus. Hierin worden de criteria gespecificeerd aan de hand waarvan ze voor evaluatie in aanmerking komen.
Praktijk 4: Plaats de relevante mensen in hun rol
Verschillende mensen in uw bedrijf zijn verantwoordelijk voor het datakwaliteitsproces. En elk van deze banen heeft zijn eigen takenpakket. Wanneer deze banen worden bekleed door mensen die toegewijd zijn aan hun werk, wordt verwacht dat er altijd aan de bestuursnormen wordt voldaan.
Praktijk 5: Datagovernance kan worden gewaarborgd door een raad van bestuur in te stellen
Er moet een raad voor gegevensbeheer worden ingesteld om bedrijven te beschermen tegen de gevaren van het nemen van gegevensgestuurde beslissingen. De organisatie ontwikkelt beleid en standaarden voor data governance. Deelnemers aan het panel moeten IT- en bedrijfsprofessionals zijn.
Een regelmatige vergadering van de Data Governance Board is ook nodig om nieuwe kwaliteitsdoelen te definiëren en om de voortgang van DQB-initiatieven DQM in verschillende LOB’s te volgen. Er moet een manier zijn om dit te meten om de gegevenskwaliteit te verbeteren. Het is dus handig om een nauwkeurige meetschaal te maken.
Conclusie
We hopen echt dat deze blog je alle details heeft gegeven die je nodig hebt om de kwaliteit van je gegevens te handhaven. We verwachten ook dat u het met ons eens bent dat datakwaliteitsbeheer van vitaal belang is om uw bedrijf concurrerend te houden in de huidige digitale markt.
Vergeet niet dat sommige bedrijven DQM als een uitdaging beschouwen, ondanks de last om gegevens van hoge kwaliteit bij te houden. Dus als je bedrijf ervoor zorgt dat zijn gegevens accuraat zijn, heb je een concurrentievoordeel.
LEER OVER: Kader voor gegevensbeheer
Ga voor meer informatie over onze diensten voor gegevensbeheer met onze software voor gegevensbeheer naar QuestionPro! QuestionPro deelt en implementeert graag de best practices als u uw gegevens snel en nauwkeurig wilt beheren.
LEER OVER: Beheer van klantgegevens
