Podaci mogu dati vašoj organizaciji konkurentsku prednost u poslovnom okruženju koje se brzo razvija, omogućavajući vam da brzo odgovorite na promene tržišta, zahteve kupaca i nove tehnologije.
Modernizacija i automatizacija procesa putem digitalne transformacije može povećati efikasnost i uštedu troškova, a istovremeno omogućava organizacijama da bolje razumeju i angažuju se u radu sa svojim klijentima omogućavajući personalizovana iskustva, efikasnu korisničku uslugu i sposobnost da ispune očekivanja kupaca u razvoju.
Međutim, napredna priprema podataka je imperativ za postizanje pobedničke strategije digitalne transformacije. Alati za kvalitet podataka su dobri onoliko koliko su dobre informacije koje koriste. Priprema i prečišćavanje organizacionih podataka je ključno za omogućavanje vašoj organizaciji da maksimizira svoja ulaganja u digitalnu transformaciju.
Strategija na prvom mestu
Tradicionalni pristup migraciji podataka u novi sistem počinje sveobuhvatnom procenom svih postojećih izvora podataka pre nego što se podaci mapiraju u novi sistem kako bi se osiguralo da se podaci tačno prenose i održavaju njihov integritet tokom migracije.
Umesto da čekaju da se pozabave izazovima u proceni i organizovanju podataka u okviru programa ili blizu kraja programa, blizu preseka, strategija na prvom mestu preporučuje organizacijama da prihvate ekstrakciju istorijskih i trenutnih podataka što je pre moguće.
Pružajući uvid u vaše podatke prvog dana, organizacije mogu da procene kvalitet svojih podataka da bi razumele šta je potrebno da bi ih dovele u željeno buduće stanje koje će obezbediti organizacionu vrednost na kraju puta transformacije.
Procena kvaliteta podataka kompanije Baker Tilly Digital
Integrisanje procene kvaliteta podataka (DKA) u početne faze vašeg puta digitalne transformacije obezbeđuje procenu kvaliteta podataka pre diskusija o procesu. Razumevanje trenutnog stanja kvaliteta podataka vaše organizacije je najvažnije za uspeh vaše digitalne transformacije i vodi organizaciju na koju se mora fokusirati za uspeh.
U nastavku je dat pregled DKA procesa, uključujući metode i tehnologije koje bi se implementirale tokom ranih faza projekta digitalne transformacije i koje bi postojale tokom čitave inicijative:
Preliminarna procena: Identifikuje ključne podatke potrebne za novi sistem i koristi se za obavljanje trenutne procene kvaliteta podataka. Ovo pruža uvid u trenutno stanje vaših podataka i identifikuje sve nedostatke ili nedoslednosti u ranoj fazi procesa.
Angažovanje zainteresovanih strana: Organizujte radionice za zainteresovane strane da biste postavili očekivanja o važnosti visokokvalitetnih podataka i kako to može uticati na poslovanje i donošenje odluka.
Definišite metriku kvaliteta: Uspostavlja dimenzije za kvalitet vaših podataka, uključujući tačnost, potpunost, pouzdanost, relevantnost i pravovremenost, dok navodi ključne indikatore učinka za merenje kvaliteta podataka u odnosu na ove definisane dimenzije.
Izbor alata i tehnologije: Izaberite neophodne DKA alate i tehnologije kako biste bili sigurni da su kompatibilni sa ciljanim digitalnim rešenjem, dok dajte prioritet alatima koji nude funkcije automatizacije za pojednostavljenje DKA procesa.
Čišćenje podataka i migracija: Razvijte pravila za čišćenje podataka iz zastarelog sistema pre nego što se migriraju da biste izvršili pilot migraciju, a zatim da biste pomogli da se identifikuju problemi u procesu migracije ili problemi sa podacima. Kontinuirano praćenje kvaliteta podataka, čak i nakon migracije, osigurava da su odgovarajući alati i procesi na mestu.
Integracija procesa: Integriše DKA u procese ekstrakcije, transformacije i učitavanja, obezbeđujući da podaci ostanu visokog kvaliteta dok se kreću između sistema. Mehanizmi za povratne informacije su uspostavljeni kako bi brzo označili bilo kakve probleme sa kvalitetom podataka i ispravili ih.
Obuka i dokumentacija za osoblje: Organizujte sesije obuke za edukaciju osoblja o važnosti održavanja kvaliteta podataka i obezbedite detaljnu dokumentaciju koja objašnjava DKA procese, uključujući odgovarajuće alate, metrike i najbolje prakse koje treba slediti.
Revizija i pregledi: Zakažite periodične revizije podataka vašeg sistema da biste uporedili rezultate sa utvrđenim pokazateljima politike podataka. Revizorski nalazi se temeljno razmatraju, a akcione stavke se razvijaju kako bi se otklonili svi nedostaci.
Ponavljajte i precizirajte: Kontinuirano prikupljajte povratne informacije od krajnjih korisnika o problemima sa kvalitetom podataka sa kojima se mogu susresti pre nego što izvršite preciziranje procesa na osnovu povratnih informacija i nalaza iz revizija.
Obezbedite skalabilnost: Osigurava da su postavljena rešenja skalabilna i da mogu da podnesu povećane količine podataka i složenost razvojem strategije platforme za skalabilnost da bi se navele dodatne platforme koje se mogu iskoristiti za upravljanje i konzumiranje velikih količina podataka u upotrebljivim formatima.
Upravljanje: Nadgledanje i savetovanje u uspostavljanju tima odgovornog za obezbeđivanje kvaliteta podataka u vašoj organizaciji. U okviru toga, definisane su jasne politike i standardi za kvalitetne podatke i kreirane metode kako bi se osiguralo da se ove politike i standardi poštuju u celoj organizaciji.
Radeći kroz ove korake, vaša organizacija može da osigura da je procena kvaliteta podataka duboko ugrađena u početne faze vašeg puta digitalne transformacije, stvarajući organizaciju koja je na prvom mestu sa pouzdanim i visokokvalitetnim podacima u vašem novom sistemu.