Søg
Artikel Digital transformation Smart data GDPR

Datakvalitet er nøglen til din virksomheds succes

17 nov 2020

Kunstig intelligens, blockchain, analyser osv. - mange virksomheder vender sig i stigende grad mod nye teknologier og processer. De lover en konkurrencemæssig fordel, større effektivitet og bedre beslutningsgrundlag. Men alt dette, afhænger af kvaliteten af data.

Data koster penge. Det er en ubestridelig kendsgerning. Data af høj kvalitet koster endnu mere. Men hvad er alternativet? at lade det være? Og derefter træffe beslutninger baseret på forkerte eller forældede oplysninger? Finde sig i sanktioner på grund af manglende opfyldelse af de stillede krav? Eller endda påtage sig store finansielle risici? Ukorrekte og ufuldstændige data af dårlig kvalitet kan forårsage stor skade. I denne artikel ser vi nærmere på datakvaliteten. Vi fokuserer på følgende tre aspekter:
  • Årsagen til, hvorfor datakvalitet er så vigtig for virksomheder
  • Kriterierne for høj datakvalitet
  • Sådan opnår og opretholder du høj datakvalitet


For at være konkurrencedygtig og positionere sig som en succesfuld virksomhed er det helt afgørende at have kontrol over alle data og sikre høj kvalitet

Ikke overraskende er datakvalitet mange virksomheders og virksomhedslederes højeste prioritet. At levere komplette, korrekte og aktuelle data i en virksomhed er nøglen til langsigtet succes og sikrer, at penge ikke unødigt går til spilde.

Ifølge Gartner kan tabene løbe op i millioner. Det er derfor ikke en mulighed at ignorere data og dataenes kvalitet. Det er klart, at projekter og initiativer, der har til formål at forbedre og opretholde datakvaliteten, er komplekse og dyre, for ikke at sige skræmmende. Men omkostningerne ved ikke at gøre noget er meget højere. Ifølge Gartner Research er dårlig datakvalitet årsag til skader til en værdi af 9,7 millioner dollars i virksomheder hvert år. 

 

picture01.png

Hvorfor datakvalitet er så vigtig for virksomheder?

Lad os undersøge, hvorfor datakvalitet er så afgørende for succes i erhvervslivet. Når man formår at levere de rigtige data med det rette kvalitetsniveau, åbner det op for et væld af fordele og muligheder.

  • Jo bedre datakvaliteten er, jo mere stoler medarbejderne på de beslutninger, de træffer. Dette reducerer risikoniveauet og øger udbyttet og effektiviteten.
  • God datakvalitet fører til bedre produktivitet. I stedet for at skulle validere og rette fejl har medarbejderne mere tid til deres egentlige arbejde.

  • Hvis man har høj datakvalitet, er det nemmere at overholde reglerne og undgå millionstore bøder.

  • Korrekte data gør det muligt at arbejde med præcis målretning og personlig kommunikation. Dette er noget, der bliver stadig vanskeligere, men samtidig meget vigtigt, i dagens flerkanalsmiljø.

data insight rapport
Er dine data mangelfulde? Tag vores gratis data sundhedstjek og find ud af det
Omkostningerne ved at bruge dårlige data kan være ødelæggende for din virksomhed - har du virkelig råd til det? Find ud af hvor meget af dine kampagner og beslutninger, der er baseret på forkerte eller ufuldstændige data.

Kriterierne for høj datakvalitet

Vi ved nu, hvorfor det er så vigtigt at have data af høj kvalitet. Lad os se på, hvad der udgør god kvalitet. De fire kriterier for datakvalitet er beskrevet nedenfor.

Præcision
Det er indlysende, at data skal være korrekte. En database må ikke indeholde forkerte oplysninger. Korrekte data sikrer, at forsendelser rent faktisk når ud til deres tilsigtede modtagere, og – endnu bedre – at de afspejler virksomhedshierarkier og tilhørsforhold.
Fuldstændighed

Data og poster kan kun betragtes som fuldstændige, hvis de afspejler alle tilgængelige oplysninger. F.eks. hvis kun to tredjedele af en kundes samlede køb registreres, afspejler denne post ikke kundens sande værdi, men en for lav værdi. Posten kan forblive på denne måde i lang tid. Med andre ord udnytter virksomheden ikke kundens reelle potentiale. 

Standard

Standardiserede data er meget vigtige for brugerne. Det gør det nemmere at synkronisere data. Tag f.eks. adressedata. Adresser i Danmark ser anderledes ud end adresser i Schweiz eller USA. Klart definerede standarder er afgørende for at sikre, at nye poster automatisk importeres korrekt og for at identificere og eliminere dubletter.

Pålidelighed

Datakilder skal være pålidelige og troværdige og tjene et specifikt formål. Først når dataene opfylder disse kriterier og er pålidelige, vil brugerne benytte sig af dem, hvilket vil gøre det nemmere at træffe velbegrundede og præcise beslutninger.

De 5 trin til at opnå høj datakvalitet

Nu ved du, hvorfor datakvalitet er så vigtig, og hvad kriterierne er. Hvordan forbedrer man så kvaliteten af dataene?


1. Sæt mål

Før du begynder at rydde op i dine data, skal du have en klar idé om, hvilken business case du vil løse. Alle interessenter skal være med.

2. Identifikation af data

Dataene er for det meste gemt i forskellige siloer eller med andre ord i forskellige CRM-systemer, Excel-lister, nogle gange endda på papir. 

3. Evaluering

Når datalageret er komplet, skal datakvalitet vurderes. Dette omfatter også processer og værktøjer.

4. Definition af parametre

Dette indebærer, at årsagerne til dårlig datakvalitet skal identificeres. Det kan meget vel være tilfældet, at medarbejderne konstant indtaster oplysninger forkert.

5. Overvågning

Da datakvaliteten er en evig udfordring, er permanent eller periodisk overvågning af afgørende betydning. 

Vil du høre mere eller har du spørgsmål?