Jak poprawić jakość danych dzięki systemowi ERP

Tylko wtedy, gdy liderzy są świadomi znaczenia czystych danych dla analityki biznesowej, możliwe jest pomyślne wdrażanie w firmach zasad administrowania danymi. Aby uwrażliwić pracowników na potencjał, jaki niesie ze sobą wysoka jakość danych, należy zdefiniować czytelne cele, które mogą być osiągnięte dzięki zarządzaniu jakością danych. Mowa tu o usprawnieniu biznesowych procesów decyzyjnych, wzroście produkcji czy poprawie relacji z klientami. Co zrobić, aby przechowywane w firmie dane dostarczały cennych informacji?

JAKOŚĆ DANYCH A ICH WARTOŚĆ BIZNESOWA

Punktem wyjścia dla procesu oczyszczania danych jest ocena ich faktycznej jakości. Obecnie korzystać można z różnego rodzaju narzędzi i metod analitycznych, które pozwalają uchwycić i precyzyjnie odwzorować rzeczywistą sytuację. Tak przygotowane dane można wykorzystać do identyfikacji problemów i ilościowego określenia błędów, a także wykrywania niszy rynkowych.

REGUŁY NIEZBĘDNE PODCZAS CZYSZCZENIA DANYCH

Przed przystąpieniem do czyszczenia danych należy zdefiniować zestaw reguł, które jasno określą, jakie dane są istotne i jak powinien wyglądać czysty i kompletny rekord. Przyjmuje się, że firmowy słownik powinien opisywać zawartość i metrykę rekordów danych, tak aby były one jasne dla wszystkich pracowników. Dzięki tym specyfikacjom można ocenić bazę danych i zdefiniować dalsze środki postępowania z niepoprawnymi lub niekompletnymi danymi.

OCZYSZCZANIE I MONITOROWANIE DANYCH

Dzięki systematycznemu oczyszczaniu danych można utworzyć solidną podstawę dla strategii administrowania. W tym celu należy najpierw zdefiniować i jasno zakomunikować, jaki poziom jakości (np. 90%) powinien zostać osiągnięty podczas pierwszego cyklu czyszczenia i w jakich ramach czasowych. Trzeba przy tym pamiętać, że administrowanie danymi to nie jednorazowa czynność, a proces.

Dostępne na rynku narzędzia do eksploracji danych zintegrowane z systemem ERP, takie jak proALPHA Analyzer lub specjalne narzędzia do poprawy jakości danych, takie jak IZDQ (InfoZoom Data Quality), zapewniają niezawodne wsparcie dla firm w zarządzaniu i analizie danych przy rozsądnym nakładzie pracy.

DEFINIOWANIE ZAKRESU ODPOWIEDZIALNOŚCI

Aby zapewnić spójne zarządzanie danymi, warto wyznaczyć jedną osobę odpowiedzialną za jakość danych w każdym dziale i jedną dla całej firmy. Nakreślając jasno zakres odpowiedzialności za wprowadzanie danych i korektę błędów, unikniemy nakładania się obowiązków i problemów związanych z zarządzaniem danymi cząstkowymi w równoległych bazach danych.

OKREŚLANIE WYTYCZNYCH DOTYCZĄCYCH TWORZENIA UNIKALNYCH OPISÓW PRODUKTÓW

Brak standaryzacji we wprowadzaniu opisów skutkować może w postaniu duplikatów w bazie danych. Dlaczego jest to tak ważne? Ponieważ jeśli pracownicy nie będą w stanie natychmiast znaleźć żądanej pozycji w kartotekach głównych pozycji, prawdopodobnie wprowadzą ją na nowo i w ten sposób stworzą duplikat. Należy także zadbać, by nie używać skrótów w nazewnictwie. Są one często niejednoznaczne i mogą powodować błędy.

AUTOMATYZACJA PRZEPŁYWU PRACY PRZY WPROWADZANIU DANYCH

Dzięki zintegrowanym procesom wiele danych może być automatycznie wprowadzanych do systemu. proALPHA zapewnia to przez przepływ pracy. Przykładowo, gdy pracownik działu sprzedaży tworzy nowe konta klientów, kolejny specjalista w dziale należności sprawdza ich zdolność kredytową.

W tym samym czasie pracownik księgowości jest proszony o wprowadzenie kartoteki głównej konta. Po wykonaniu tych dwóch zadań pracownik odpowiedzialny za przyznawanie limitów kredytowych otrzymuje od razu automatyczne powiadomienie. Postępowanie zgodnie z tym predefiniowanym procesem daje pewność, że wszystkie dane zostały wprowadzone w sposób kompletny.

Analiza danych odgrywa dziś kluczową rolę w rozwoju przedsiębiorstw. Dostarcza cennych informacji i pozwala podejmować lepsze decyzje biznesowe, przekładając się także na wzrost produkcji. Z tego względu należy dołożyć wszelkich starań, aby w firmowej bazie danych znajdywały się tylko i wyłącznie oczyszczone dane, gotowe do analizy.