Jakość danych
Jakość danych to stopień, w jakim informacje w systemach są kompletne, poprawne, spójne i aktualne. W procesach automatycznych ma znaczenie krytyczne, ponieważ system nie domyśli się poprawnej wartości tak jak pracownik i przekaże błąd dalej z pełną prędkością.
Wymiary jakości danych
- Kompletność — wszystkie wymagane pola wypełnione.
- Poprawność — wartości zgodne ze stanem faktycznym.
- Spójność — te same dane identyczne w różnych systemach.
- Aktualność — dane odzwierciedlają stan bieżący.
- Unikalność — brak duplikatów kontrahentów i dokumentów.
Gdzie poprawiać
U źródła, czyli w momencie wprowadzania danych. Czyszczenie na końcu procesu jest kosztowne i szybko traci aktualność. Najskuteczniejsza jest walidacja przy rejestracji dokumentu.
Przykłady zastosowania
Ten sam kontrahent występuje w bazie trzy razy, co uniemożliwia rzetelną analizę wydatków.
Blokada rejestracji dokumentu bez numeru zamówienia eliminuje większość późniejszych korekt.
Najczęstsze pytania
Jak zmierzyć jakość danych?
Przez odsetek rekordów niekompletnych, liczbę duplikatów i liczbę korekt wprowadzanych po zamknięciu sprawy.
Czy warto czyścić dane historyczne?
Zwykle tylko te wykorzystywane w bieżących procesach i raportach. Pełne czyszczenie archiwum rzadko się zwraca.
Powiązane hasła
Zobacz, jak wygląda to w systemach, które wdrażamy w polskich firmach.
