2021年7月14日
2021年7月14日
贡献:玛纳斯Sakpal
d和a领导人必须采取务实和有针对性的措施来提高他们的企业数据质量如果他们想加快他们组织的数字转换。
每年,可怜的数据质量成本组织平均1290万美元。除了直接影响收入,从长远来看,低质量数据增加数据生态系统的复杂性,导致贫困决策。
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强调数据质量(DQ)在企业系统增加了组织越来越多地使用数据分析帮助推动业务决策。高德纳公司预测,到2022年,70%的组织将严格跟踪通过指标数据质量水平,提高了60%,大大降低经营风险和成本。
“数据质量直接关系到决策的质量,”说旋律简Gartner分析师,高级主管。“好质量数据提供了更好的,更好的理解客户和更好的客户关系。数据质量是一种竞争优势,d和a领导人需要不断改进。”
确定一个明确的业务流程之间的联系,关键性能指标(kpi)和数据资产。列出现有的数据质量问题组织正面临着和它们是如何影响收入和其他业务kpi。后建立一个清晰的数据之间的联系作为一种资产和改善需求,数据和分析领导人可以开始建立一个有针对性的数据质量改进程序,明确定义了范围、利益相关者和高级投资计划的列表。
下载路线图:数据治理的最佳实践
提高数据质量,首先重要的是要理解什么是“最适合”的组织。这一责任的描述可以被定义为“好”的谎言与业务。数据和分析(二维)领导人需要定期与业务涉众的讨论来捕捉他们的期望。不同的业务部门使用相同的数据,例如,客户主数据,可能有不同的标准,因此不同期望的数据质量改进项目。
d和a领导人需要建立数据质量标准可以遵循跨所有业务单位的组织。很可能不同的利益相关者在企业中会有不同程度的商业敏感度,文化和成熟,所以DQ的方式和速度要求实现满足可能有所不同。
“这将使整个企业的利益相关者了解和执行他们的业务操作按照定义和一致DQ标准,”简说。一个企业范围的DQ标准将有助于教育涉及各方和无缝的采用。
数据质量分析的过程检查数据从现有来源和总结的信息数据。它有助于识别纠正措施,并提供了有价值的见解,可以向业务驱动构思改进计划。数据分析可以帮助识别哪些必须固定在源数据质量问题,然后可以固定。
然而,并不是一次性活动。数据概要应该尽可能经常取决于资源的可用性,数据错误,等。例如,分析可以揭示一些重要客户联系信息是缺失的。这个缺失的信息可能会直接导致大量的客户投诉,做好客户服务困难。DQ改善此上下文中,现在成了一个高优先级的活动。
一个DQ指示板提供了一个全面的快照数据质量对所有利益相关者,包括过去的数据来确定趋势和模式,可以帮助设计未来的流程改进。它可以用来比较的性能随着时间的推移,数据是关键业务流程的关键。这使组织能够做出正确的商业决策来实现所需的业务目标基于信任的质量数据。
DQ仪表盘也反映出改进活动的影响,如将新数据实践纳入业务流程操作。它们可以被定制以满足特定需求的业务和it显示多少信任你可以把您的数据。
数据的来源并不总是内部,数据质量从一开始就可以控制和维护。在某些情况下,从外部来源获得的数据资产的DQ规则,作者和水平的治理往往是未知的。因此,一个“信任模型”的作品比“真相模型。”
这意味着,而不是思考关键企业数据看成是绝对的,组织还必须考虑它的起源、管辖权和治理——因此,它可用于决策。d和a领导人可以实现缓解措施当信任级别不维护。
d和a DQ倡议领导人需要联系业务成果,这将有助于跟踪投资DQ改进业务目标。“得到董事会的关注,重要的是,DQ改进沟通的影响董事会的语言他们理解最好的业务和收入的影响,”简说。的董事会需要有清晰可见的DQ改善进展和挑战,他们需要定期获得此信息。
数据管家负责确保组织的质量和适用性的数据资产,包括元数据的数据资产。在更为成熟的组织中,一个数据管家的角色也拥护良好的数据管理实践,和监控,控制或升级DQ问题当他们发生。
d和a领导人需要包含这个角色在他们的d和a的策略,以便测量DQ和维护经常以一种系统化的方式。创建一个治理范围和利益相关者地图,将允许一个清晰的了解DQ管理问题。
从公共汽车专用组,表示,它和办公室CDODQ改进的合作可以成为一个伟大的投入的时间和资源。这样的合作能够更好的组织管理的风险。它还为减少运营成本,创造更多的机会,鼓励增长通过共享和一致的最佳实践。
审查和更新进度进行及时的修正和检查。组织的成熟度来处理DQ行动改善,识别和传播的最佳实践是有效的。
d和a领导人需要测量的影响改善计划,并定期沟通结果。例如,10%的改善客户DQ可以链接在客户响应能力提高了5%,因为消费者可以通过客户关怀服务更好更快的高管由于高质量的可用性、可信赖的数据。
“不仅是重要的在DQ改善董事会的关注,也为这是一个可持续发展的实践。重要的是,好处是董事会定期沟通,”简说。
d和a领导人可以连接企业与DQ同辈群体和鼓励这个地区组织的成熟度。这将使他们的最佳实践交流观点和洞察别人的方法来解决类似的挑战。
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