Posts Tagged ‘adatminőség biztosítás’

Ez a bejegyzés az “Adatminőség-pokol 9 köre” sorozat 3. része. Korábbi bejegyzések: itt és itt.

Cégtulajdonosok, adatkezelők figyelem!

Megérne egy kérdést, hogy mit tart a vállalkozásában vagy a saját területén a legnagyobb értéknek. Talán az emberi erőforrásokat? Gépeket, eszközöket? Kapcsolatokat? Esetleg az információt, amelyet adat formájában az adatbázisban tárol?

Ha az utóbbi, akkor érdemes elgondolkodni, hogy mit tesz meg azért, hogy ez a legnagyobb érték az is maradjon. Az első gondolat természetesen az, hogy rendszeresen biztonságba helyezi az adatokat (biztonsági mentések formájában), de ezzel most itt nem foglalkozunk. A következő lépés az, hogy ne szemétkupacban kelljen turkálnia, ha valamilyen információt elő szeretne bányászni az adatbázisaiból. Ha úgy gondolja, hogy ez is fontos, akkor nyomjon meg gombot a következő szavazásban:

Ha az első gombot nyomta meg, akkor mindenképpen olvasson tovább! Hacsak nem Ön agya az IBM Blue Gene szuperszámítógép klónozott változata. Ha más gombot nyomott meg, akkor is olvasson tovább, mivel megoldásokat találhat a HOGYAN-ról.

Ha idáig eljutott az olvasásban, akkor csak az tudom mondani, hogy “Gratulálok! Ön kezdi megérteni, hogy az adatminőség biztosítása fontos helyen szerepel az üzlet továbbfejlődésében. ”

Rendben, mit fog akkor csinálni, hogyan fogja megoldani a problémát?

Thomas Redman a Data Driven: Profiting from Your Most Important Business Asset (Adatvezérlés: profitálás a legfontosabb üzleti vagyonból) című könyvében egy analógiát használ, amit úgy hív, hogy adatminőség-tó.

“A tó reprezentálja az adatbázist és a víz a benne levő adatokat. Az áramlás, amely új vizeket hoz a tóba, olyan üzleti folyamatok, amelyek új adatot hoznak az adatbázisba. A víz szennyezett, mint ahogy az adatok is tartalmaznak szemetet. Hasonlóan a hiányosságok az üzleti folyamatban hibákat generálnak az adatbázisban.

Az egyik út a víz minőségének javítására a víz tisztítása. Vagyis szurok beépítése, a víz átfolyatása speciálisan tervezett tartályokon, kémiai anyagok használata a baktériumok megölésére és a PH-érték beállítására.

Az alternatíva a vízszennyeződés csökkentésére a gyárak szennyeződéskibocsátásának redukálása.

A kontraszt a két megközelítésben igen erős. Az első esetben maga a tó van a fókuszban, a második esetben a tóba ömlő áramlás. Hasonló a képlet az adatok esetében. A hibák megtalálása és kijavítása az adatbázisban olyan adatokon, amelyek már léteznek. A hibák megelőzése az üzleti folyamatokra és a jövőben keletkező adatokra koncentrál.”

Reaktív adatminőség

Abban az esetben, amikor a feladat a hibák megtalálása és korrigálása az operatív adattárban (operative data store – ODS) és a adattárházban (enterprise data warehouse – EDW) vagy más vállalati adattárban, akkor a vállalat reagál a felmerült problémára.  Más szóval a hibák javítása azután történik, miután az adatbázisba kerültek már az adatok.

Proaktív adatminőség

Ha a vállalat a megelőzésre fordít figyelmet, vagyis a hibák kijavítása már az adatforrásból jövő adatok adatbázisba kerülés előtt megtörténik, akkor a vállalat proaktívan áll a kérdéshez. Thomas Redman felállít egy tizes szabályt a proaktív adatminoség leírásakor, mely szerint:

“Tízszer többe kerül az a munkaegység, amely a hibás input adatok (pl. késői, hiányos, inkorrekt) kijavítására irányul, mint az a munka, ha input adatok tökéletesen kerülnek az adatbázisba“‘.

Nyilvánvalóan lehetetlen a hibák tökéletes megelőzése, azonban minél nagyobb a bejövő adatok kontrollja, annál nagyobb az adatok minősége a vállalatok információs rendszerben.

Hiperaktív adatminőség

Mivel a legtöbb komplex probléma nem oldható meg gyorsan és könnyen, a legjobb megoldás a kétfajta adatminőség-biztosítás kombinálása. Jim Harris ezt hiperaktív adatminőségnek hívja. A lényege, hogy az adatminőség biztosítása egy vállalat mindennapi feladata kell hogy legyen.

Bookmark It

Hide Sites

Az adatminőség-pokol 9 köre – a közönyösek köre

Kinek a feladata az adatminőség biztosítása?

Kik a legfobb közönyösek, akik megérdemlik az elso kört? Maguk a vállalatok, ahol esetleg már realizálódott, hogy órákat vesztegetnek el naponta azzal, hogy a megfelelo adatokat elobányásszák az adatbázisból, holott elvileg néhány másodpercen belül rendelkezésre kell állnia. Itt nem arra gondolok, hogy lassú az alkalmazás, vagy a hálózati kapcsolat a felhasználó számítógépe és az adatbázis között, hanem hogy rossz adatok jelennek meg. A rossz adatot nem lehet az ajánlatra vagy számlára írni, hanem előtte ki kell javítani, vagy esetleg más módon előállítani a kívánt dokumentumot.

De vajon költenek-e a vállalatok a mai gazdasági klímában egy új projektre, ahol amelynek az a feladata, hogy az adatminőséget biztosítsák, és az a célja, hogy rengeteg időt és pénzt spóroljanak meg azzal, hogy a helyes adatok rögtön rendelkezésre állnak. Azok költenek arra, amely cégeknek a gyenge adatminőség miatt elvesztegetett idő már fáj. És jobban fáj, mint az adatminőség biztosítására, adattisztításra fordított összeg.

Hogy milyen módozatok vannak arra, hogy egy vállalatnál elérjük a kívánt minőséget, arról egy későbbi bejegyzésben írok.

De, például a Drótkerítésgyártó Vállalat úgy döntött, hogy befektet, és optimalizálja a költségeit adatminőség szempontból is. De ki fogja elvégezni a munkát? Az IT részleg, vagy az üzleti részleg?

Az adatminőség biztosítása az IT feladata

Az első gondolat az, hogy az informatikai részleg, mert az információ az adatbázisban van tárolva, és az alkalmazások amelyek menedzselik az adatok elérését/módosítását. Ezért, ha probléma van az adatokkal, akkor az informatikusoknak kell megoldani a helyzetet.

Aki így gondolja, az töltse le az adatmigrációról szóló tanulmányomat, amely az adatminőség témának a testvérterülete.

Nyilván egy informatikus nem fogja tudni eldönteni, hogy az ügyfél Kovács József azért van kétszer az adatbázisban, mert véletlenül kétszer vették fel az adatait, vagy azért, mert két Kovács József nevű ügyfél van. Ha az informatikus dönti el, hogy mit lehet változtatni az adatbázisban, akkor könnyen lehet, hogy nagyobb károk keletkeznek, mintha hagyták volna az adatokat békén. Mert második Kovács József a vállalat legfőbb kliense, drótkerítés-nagykereskedő, és éppen őt törölték ki az adatbázisból…

Az adatminőség biztosítása az üzleti folyamatokhoz értők feladata

Vagyis az adatminőség biztosítása az üzleti részleg feladata, mert az adatok az üzleti folyamatok során képződnek, és a felhasználók azok, akik menedzselik a feladatokat, és ha problémák vannak az adatokkal, akkor az ő felelősségük az elrontott adatok tisztítása és helyretétele.

A megoldás tehát, hogy A Drótkerítésgyártó Vállalat vezetése kijelöl egy titkárnot és egy értékesítésen dolgozó szakembert, együtt összeülnek és 2 hét alatt kiszedik az összes szemetet az adatbázisból. Ebben az esetben lehetséges, hogy az értékesíto kivonása miatt akkora bevételtől esett el a Drótkerítésgyártó Vállalat, hogy jobb lett volna inkább az adatokat békén hagyni. Mert elvesztették a német Joseph Schmidt drótkerítés-nagykereskedőt, aki 30%-kal több megrendelést biztosított volna a vállalatnak.

Vagyis?

Az adatminőség biztosítása mindenki feladata

A sikertelen adatminőség-projektekre az a jellemző, hogy az üzleti részleg függetlenül definiálja a követelményeket és az IT részleg függetlenül írja meg a specifikációt. Ezután hipp-hopp elvégzi a “kódolás, tesztelés, leadás és a “kész van!” győzelmi felkiáltás lépéseit, ezáltal az üzleti részleget meghagyva a “megoldás” frusztrációjában.

A sikeres adatminőség-projektet az jellemzi, hogy egy központilag menedzsment megbízott összeforrasztja az IT és üzleti részleget egy iteratív sikeres projektté. Ebben az üzleti részleg birtokolja az adatokat, és érti, hogy milyen jelentősége van a mindennapi üzleti folyamatokban, az IT részleg pedig definiálja a szükséges adatminőségi normákat és folyamatokat.

Bookmark It

Hide Sites