Skip to content

Datan laatu

Tunnistamme ja dokumentoimme datalle asetetut vaatimukset ja muodostamme laatumittarit, joiden pohjalta analysoimme datan laadun nykytilan ja kehitystiekartan.

Loihde_advance_hero_04
Loihde_some (28)

Datan laatua voidaan aina parantaa. On tärkeää ymmärtää omistamansa datan laatua ja miten sitä voi mitata ja kehittää. Erityisen tärkeäksi tämä muodostuu erilaisten järjestelmähankkeiden yhteydessä, kun dataa tuottavaa järjestelmää kehitetään tai se vaihdetaan.

Olemme neuvoneet lukuisia organisaatioita siitä, miten laatuongelmia  korjataan ja ehkäistään.


Jätä yhteydenottopyyntö asiantuntijallemme, niin jutellaan lisää.

Miksi Loihde Advance?

advance_analytics

Teemme digitaalisista kehityshankkeista ymmärrettäviä, hallittavia ja tuloksellisia. Kokonaisvaltaisessa suunnittelussa huomioimme yrityksen liiketoimintatavoitteet, asiakasymmärryksen, operatiivisen mallin ja teknologian mahdollisuudet.

advance_data-connect

Loihteen kehittämä Datan laadun hallintamalli (Data Quality Management) tarjoaa menetelmiä ja tehtäviä, joiden avulla varmistetaan, että organisaation data on mahdollisimman virheetöntä ja aukotonta sekä käyttötarkoitukseensa sopivaa. Näin varmistetaan, että se täyttää liiketoiminnan, säädösten, standardien ja tietojärjestelmien vaatimukset.

Kuinka voimme auttaa?

Kehitämme datan laadun hallintamallin, suunnittelemme datan laadun parantamiseen tähtäävät kokonaisratkaisut, joiden avulla voidaan selvittää datan laatu ja rakentaa perusta datan laadun hallintaan tarvittavien kyvykkyyksien kehittämistä varten.


Teemme datan laadun nykytila-analyysin hyödyntäen DM&Q-viitekehystä™ .
Rakennamme datan harmonisointia varten suunnitelman, säännöt ja tunnistamme uudet ja muuttuneet tiedot, silloin kun tietoja halutaan yhtenäistää useammasta eri lähteestä (esim ERP, CRM)  yhteen yhteiseen tietojärjestelmään.

Loihde_some (11)

Mitä teemme datan laadun parissa?

Määrittelemme toimintatavat ja vastuut datan laadun hallintaan, sekä tuemme näiden käyttöönotossa. Autamme kehittämään toimintamallin, jonka tavoitteena on proaktiivinen tekeminen datan laadun parantamiseksi ja säilyttämiseksi. 

Tunnistamme ja dokumentoimme datalle asetetut vaatimukset, olemassa olevan datan ja siihen liittyvien käytäntöjen ja järjestelmien nykytilan. Kartoitamme organisaation kyvykkyydet datan laadun hallinnalle, tunnistamme keskeiset datan käyttäjät ja heidän vaatimuksensa datalle sen elinkaaren eri vaiheissa. 

Määrittelemme järjestelmähankkeen harmonisointitarpeet ja konversiosäännöt sekä tunnistamme ja kuvaamme prosessien vaatimat uudet tai muuttuneet tiedot.

Miten datan laatua hyödynnetään?

Mitä tehdään?

  • Datan laadun hallintaan panostamalla edesautetaan liiketoiminnan prosessien tehokasta toimintaa ja tuotetaan kustannussäästöjä vähentämällä virheellisten ja samojen tietoesiintymien määrää. 

  • Luodaan nopeampaa tiedon kokonaisvaltaista hyödyntämistä, kun oikea tieto on luotettavaa ja löytyy nopeasti.

  • Laadukkaan datan avulla vähennetään liiketoiminnalle kriittisiin tietoihin liittyvien riskien toteutumisen todennäköisyyttä

Mitä arvoa tuotetaan? 

  • Laadultaan ensiluokkainen data auttaa yrityksiä toimimaan tehokkaasti, säästämään kuluissa, parantamaan asiakastyytyväisyyttä ja helpottamaan asiakkaita ostopäätöksen tekemisessä. 

  • Laadukas data mahdollista luotettavamman raportoinnin, joka on edellytys tietoon perustuvalle päätöksenteolle, eli tiedolla johtamiselle.

  • Hyvä datan laatu parantaa asiakastyytyväisyyttä ja asiakaskokemusta, sekä helpottaa asiakkaita ostopäätöksen tekemisessä.

Ota yhteyttä