Hae it-yrityksiä
osaamisalueittain:

Asiakkuudenhallinta CRM BI ja raportointi HR Tuotekehitys ja suunnittelu Toiminnanohjaus ERP Taloushallinto Markkinointi Webkehitys Mobiilikehitys Käyttöliittymäsuunnittelu Tietoturva Verkkokaupparatkaisut Ohjelmistokehitys Integraatiot Pilvipalvelut / SaaS Tekoäly (AI) ja koneoppiminen Lisätty todellisuus ja VR Paikkatieto GIS IoT Microsoft SAP IBM Salesforce Amazon Web Services Javascript React PHP WordPress Drupal
Aveso » Bloggaus

Datan laadun parantaminen – 5 ohjetta datan laadunhallintaan

BloggausDatasta on tullut yrityksien strateginen ja taloudellinen voimavara. Modernissa liiketoiminnassa jokainen yritys käsittelee dataa, mutta datan hallinnan menetelmät ja hyödyntäminen ovat jokaiselle organisaatiolle yksilöllisiä. Erityisesti yritykset, joilla on paljon dataa, ovat riippuvaisia hyvästä datan laadusta, jotta dataa pystytään hyödyntämään riittävällä tasolla prosesseissa, tiedolla johtamisessa ja tavoitteisiin pääsemisessä.

Yrityskentällä on ollut kasvava kiinnostus ja tarve datan laadunhallintaan liittyvien prosessien kehittämiseen, kun hyvälaatuisen datan potentiaali prosessien tehokkuuden parantamisessa on tunnistettu. Lisämotivaatiota datan laadun parantamiseen ovat luoneet heikko laatuisen datan tuottamat ongelmat projekteissa ja kustannuksissa. Tutkimusten mukaan heikko datan laatu maksaa yrityksille keskimäärin 12,9 miljoonaa euroa vuodessa. Paineita luo lisää myös se, että useimmissa suuryrityksissä dataa hyödynnetään myös sidosryhmätasolla asiakkaiden, toimittajien ja yhteistyökumppaneiden kesken.

Miten luoda sopiva datan laadun hallintamalli? 5 ohjetta: 

Tuo laadunhallinta osaksi organisaatiosi datastrategiaa

Datastrategian toteutussuunnitelmassa on olennaista selvittää datan nykytila, tarpeet ja ongelmakohdat. Tyypillisesti huono datan laatu tunnistetaan vasta kun data otetaan käyttöön eli kun on jo liian myöhäistä. Tästä syystä on suositeltavaa, että datan laadunhallinta huomioidaan proaktiivisesti ennen kuin datalla on oikea käyttötarve. Datan laadunhallinta tulisi huomioida jo datastrategiassa, jotta tavoitteet saavutetaan suunnitelmallisella tekemisellä ja työllä on selkeä päämäärä.

Ymmärrä data

Datan laadun merkitys ja määrittely vaihtelevat riippuen siitä, mitä hyvällä datan laadulla pyritään tavoittelemaan. Jotta datasta voi ulosmitata maksimaalisen hyödyn, tulee ymmärtää, mistä lähteestä se tulee ja mitä se kertoo. Kaikki data ei tarvitse olla 100 %:n oikeaa vaan datasta tulee osata kerätä liiketoiminnalle olennaisimmat palaset. Datan laadun tulisi vastata käyttötarkoitusta eli tulee ymmärtää, mihin dataa käytetään, jotta voi asettaa tavoitteet vähintään niin, että datan avulla pystytään luotettavasti tekemään päätöksiä ja suunnittelemaan.

Luo yhtenäinen datavetoinen kulttuuri

Organisaation datan laadun merkitys jakaantuu nykypäivänä useampaan osastoon. Esimerkiksi liiketoiminta ja IT-osasto voivat nähdä hyvin eri tavalla, mikä luokitellaan hyvä laatuiseksi dataksi. Tästä syystä henkilöstö tulisi saada sitoutettua yhteiseen datavetoiseen kulttuuriin, jossa jaetaan samat odotusarvot ja ymmärrys datan laatuvaatimuksista koko organisaatiotasolla.

Määritä datan laadunhallinnasta vastaava henkilö

Jos datan laadunhallinnasta haluaa tehdä jatkuvan, seurattavan ja suunnitelmallisen prosessin, tulisi siinä olla henkilö, joka vastaa sen seuraamisesta ja tavoitteisiin pääsemisessä. Vastuussa oleva henkilö pystyy analysoimaan datan laadun lähtötilanteen ja vastaamaan datan laadun kehityksestä. Vastuuhenkilön tehtävänä on myös selvittää parhaat työkalut ja teknologiat, jotka mahdollistavat ja tukevat datan laadunhallinnan prosessin toteuttamista.

Valitse oikeat työkalut ja teknologiat

Manuaalinen työ erityisesti esim. Exceliä pyörittämällä on tunnetusti aikaa vievää, virhealtista ja useimmiten kustannustehotonta. Yritykset ovat lisääntyvissä määrin ottaneet käyttöön datan laadunhallintaa helpottavia ja selkeyttäviä työkaluja ja teknologioita. Datan laadunhallinnan tukena tulisi olla työkalu, jonka avulla datan laatua voi monitoroida, korjata ja jakaa. Jos hakusessa on datan laadunhallinnan työkalu, voit tutustua linkistä Aveso Data Studioon, jonka avulla voit luoda datan laadunhallinnasta läpinäkyvän ja jatkuvan prosessin.

Ota meihin yhteyttä, jos haluat kuulla lisää datan laadunhallinnasta.

Pinterest
Aveso Oy logo

Lisätietoja

Yritysprofiili Aveso kotisivut

Tagit

Jos tarjontatagi on sininen, pääset klikkaamalla sen kuvaukseen

Liiketoimintaprosessi

BI ja raportointi
Tietohallinto

Erikoisosaaminen

Big Data
Master Data MDM

Toimialakokemus

Kuljetus, liikenne ja logistiikka
Prosessiteollisuus
Raaka-aineet ja energia
Rakentaminen
Telekommunikaatio
Valmistava teollisuus

Teknologia

Azure
Microsoft

Tarjonnan tyyppi

Konsultointi
Tuki- ja ylläpitotyö

Omat tagit

Aveso Data Studio
Data Quality Management
master data management
Master Data
Data Quality

Siirry yrityksen profiiliin Aveso kotisivut Yrityshaku Referenssihaku Julkaisuhaku

Aveso - Asiantuntijat ja yhteyshenkilöt

Jukka Hietikko

CTO

Aveson CTO ja osakas Jukka on kokenut BI ja raportointi -ratkaisuihin erikoistunut asiantuntija. Jukalla on paljon kokemusta mm. tietovarastoinnista, datamigraatiosta, ..
jukka.hietikko@aveso.fi
040 8252 944

Ilkka Pynnönen

Partner / Senior Consultant

Ilkka on Aveson osakas ja vastaa IT-ratkaisujen lisäksi myynnistä. Ilkalla on laaja-alaista kokemusta mm. PowerBI -ratkaisuista, datan laadun hallinnasta, Master Datan ..
ilkka.pynnonen@aveso.fi
040 5351 210

Sami Heino

CEO / Senior Consultant

Aveson toimitusjohtaja Sami on kokenut tiedonhallintaratkaisujen asiantuntija. Samilla on pitkän linjan kokemusta mm. BI-ratkaisuista, tietovarastoinnista, ERP-järjestelmistä, ..
sami.heino@aveso.fi
045 1265 624

Aveso - Muita referenssejä

Aveso - Muita bloggauksia

Löydä sopivimmat it- ja ohjelmistoyritykset liiketoiminnan kehityskumppaneiksi

ite wikin yrityshaku »

It- ja ohjelmistoalan työpaikat

Kaikki it-alan työpaikat »

Premium-asiakkaiden viimeisimmät referenssit

ite wikin referenssihaku »

Tapahtumat & webinaarit

Kaikki it-alan tapahtumat »

Premium-asiakkaiden viimeisimmät bloggaukset

ite wikin julkaisuhaku »

Digitalisaatio & innovaatiot blogimedia

Blogimediamme käsittelee tulevaisuuden liiketoimintaa, digitaalisia innovaatioita ja internet-ajan ilmiöitä
Huhti 22
Suorahaku rekrytointikeinona it-alalla - top 5 vinkit, joiden avulla menestyt
LinkedIn Recruiterissa rekrytoijat etsivät profiileja profiilissa toistuvien avainsanojen ja taitojen perusteella.
Huhti 19
Mikä todella toimii ohjelmistoalan markkinoinnissa ja myynnissä? Top 10 liidien lähteet
Tutkimuksen mukaan verkkosivujen hakukoneoptimointi on kaikista tärkein liidien lähde ohjelmistoalalla
Huhti 10
Kannattaako tietojärjestelmää jatkokehittää, vai investoida uuteen ohjelmistoon? Sofokuksen Digikehityksen katsastus auttaa digipalvelun elinkaaren suunnittelussa
Katsastuksella autetaan varmistamaan, että teknologia palvelee asiakasta, eikä päinvastoin
Siirry blogiin

Etusivu Yrityshaku Pikahaku Referenssihaku Julkaisuhaku Blogimedia