Data quality – co to jest i dlaczego jakość danych decyduje o sukcesie firmy?

Data quality jest jednym z najważniejszych zagadnień w organizacjach opierających decyzje na podstawie danych. Dane są dziś podstawą analiz, raportów i automatyzacji procesów. Ich wartość zależy jednak od jakości. Informacje niepełne, niespójne lub nieaktualne prowadzą do błędnych wniosków i realnych strat biznesowych. Dlatego jakość danych coraz częściej decyduje o przewadze konkurencyjnej firmy.

Czym jest data quality i jakie ma znaczenie?

Czym jest data quality w praktyce biznesowej? To miara tego, czy dane są przydatne do realizacji celów organizacji. Obejmuje poprawność, kompletność, aktualność, spójność oraz dostępność informacji. Materiały spełniające te kryteria wspierają analizę, raportowanie i podejmowanie decyzji. Dane niskiej jakości zwiększają ryzyko operacyjne i wydłużają czas pracy zespołów.

W artykule opisującym metadane i ich wykorzystanie w procesie cyfryzacji pokazaliśmy, że jasne opisy informacji ułatwiają ich interpretację i ponowne wykorzystanie. Brak spójnych metadanych prowadzi do chaosu informacyjnego i utrudnia zarządzanie danymi w skali całej firmy.

Jakość danych w firmie pod kątem efektywności operacyjnej – co warto o tym wiedzieć?

Jakość danych w firmie bezpośrednio wpływa na codzienne procesy. Działy finansowe potrzebują precyzyjnych danych do raportów, sprzedaż bazuje na aktualnych informacjach o Kliencie, a HR korzysta z kompletnych danych pracowniczych. Nawet niewielkie błędy mogą powodować opóźnienia, nieporozumienia i dodatkowe koszty.

Częstym źródłem problemów jest rozproszenie informacji w wielu systemach. W materiale omawiającym integrację danych w firmie opisaliśmy, dlaczego brak integracji prowadzi do niespójnych informacji i utrudnia ich kontrolę.

Błędy danych – przykłady

Przykłady błędów danych pojawiają się zarówno w dokumentach papierowych, jak i w systemach cyfrowych.

Do najczęstszych należą:

• duplikaty danych – te same informacje zapisane wielokrotnie w różnych systemach;
• nieaktualne informacje – dane Klienta, które nie zostały zaktualizowane na czas;
• brakujące pola – niekompletne rekordy ograniczające analizę i raportowanie.

Takie błędy obniżają wiarygodność danych i utrudniają podejmowanie decyzji.

Jak poprawić jakość danych w organizacji?

Jak poprawić jakość danych w sposób trwały i uporządkowany? Znaczenie ma podejście obejmujące cały cykl życia informacji. Dane powinny być kontrolowane od momentu ich pozyskania, przez przetwarzanie, aż po archiwizację.

Skuteczne działania obejmują:

• standaryzację danych – wspólne formaty i definicje stosowane w całej firmie;
• automatyzację procesów – ograniczenie ręcznego wprowadzania informacji;
• regularną walidację – bieżące wykrywanie błędów i niespójności.

Skanowanie dokumentów i repozytorium

W Iron Mountain oferujemy skanowanie dokumentów i repozytorium jako rozwiązanie porządkujące zasoby informacyjne. Digitalizacja dokumentów papierowych ogranicza ryzyko błędów wynikających z ręcznego przetwarzania danych. Jedno centralne repozytorium wspiera spójność i dostępność informacji.

Proces obejmuje indeksację i nadawanie metadanych, ułatwiając wyszukiwanie dokumentów i dalsze przetwarzanie. To solidna podstawa dla organizacji budujących jakość danych w firmie.

Iron Mountain InSight Digital Experience Platform (DXP)

Usługa Iron Mountain InSight Digital Experience Platform (DXP) ogranicza błędy powstające podczas ręcznego wprowadzania informacji. Dane trafiają do systemów w uporządkowanej i zweryfikowanej formie.

Automatyczna klasyfikacja i walidacja dokumentów poprawiają kompletność oraz spójność informacji. To istotne wsparcie dla firm skalujących procesy bez obniżania jakości danych.

eVault i zarządzanie zasobami cyfrowymi i papierowymi w Iron Mountain

eVault – zarządzanie zasobami cyfrowymi i dokumentami papierowymi przechowywanymi w magazynach Iron Mountain, rozwiązanie wspiera bezpieczne przechowywanie i kontrolę danych w całym cyklu ich życia. Klienci korzystający z platformy definiują zasady dostępu, archiwizacji i pozyskiwania informacji. Dane pozostają aktualne i zgodnie z przyjętymi standardami.

Data quality w nowoczesnym zarządzaniu informacją

Definicja data quality obejmuje nie tylko poprawność danych w aspekcie technicznym, lecz także ich realną użyteczność biznesową. Organizacje dbające o jakość danych działają sprawniej, podejmują trafniejsze decyzje i budują lepsze relacje z Klientem. W długiej perspektywie wysoka jakość danych staje się jednym z filarów stabilnego rozwoju.

Chcesz skorzystać ze wsparcia Iron Mountain? Skontaktuj się z nami pod numerem 801 800 802 lub wyślij wiadomość przez formularz kontaktowy.