Jakość danych w cyfrowych procesach biznesowych bezpośrednio przekłada się na wydajność i sukces firmy, w czasach gdy manualna weryfikacja staje się przestarzała. Właśnie dlatego eksperci nalegają by przedsiębiorstwa zadbały o zwiększenie jakości przetwarzanych informacji. Czy jest to opłacalne? I jeśli tak – gdzie zacząć? W tym artykule, odpowiemy na najczęściej zadawane pytania.
| REKLAMA |
 |
1. Czy jakość danych może być poprawnie mierzona i ewaluowana?
Eksperci mierzą jakość danych nawet w piętnastu teoretycznych wymiarach. Praktyka jest jednak znacznie prostsza – zautomatyzowane procesy pracują w oparciu o kompletne, bieżące i unikalne dane. Jakość spada, gdy pojawiają się duplikaty. Przykładowo – dwa rekordy w bazie klientów dla tego samego podmiotu mogą sprawić, ze otrzyma on nieadekwatną ofertę lub jego zamówienie będzie kolejkowane dłużej niż powinno.
2. Czy to ma sens? Czy po czasie dane znowu nie będą równie nieczytelne?
Każdy, kto do tej pory próbował podjąć się zarządzania jakością danych powie Ci, że jest to syzyfowa praca. Kiedy już uznasz, że dotarłeś na szczyt, a dane są w idealnej formie, głaz znowu zaczyna staczać się na samo dno wraz z jakością danych. Podejście projektowe nie ma tu zastosowania. Dbanie o jakość informacji to proces ustawiczny, w przeciwieństwie do projektu nie ma on terminów i daty zakończenia.
3. Gdzie zacząć?
Najlepszym rozwiązaniem jest rozpoczęcie czyszczenia tam, gdzie wprowadzane dane dają największą korzyść. Przykładowo, może to być dział zakupów, gdzie dokładna znajomość adresów dostawców, warunki współpracy i terminy odnowienia zapasów może przełożyć się na usprawnienie procesu zakupowego, a docelowo – produkcyjnego.
4. Czy wdrożenie poprawienia jakości danych może być wykonane samodzielnie?
Nowoczesne rozwiązania do analizy jakości danych nie wymagają już od użytkownika znajomości języków programowania. Definiowanie zasad ich prezentacji to nie fizyka jądrowa, przynajmniej nie dla użytkownika, który jest chociaż trochę zaznajomiony z systemem. Kiedy zasady zostaną już ustalone, pracownicy poszczególnych działów firmy zostaną powiadomieni o konieczności aktualizacji danych. W idealnym scenariuszu, otrzymają zestaw podejrzanych danych do samodzielnego „przeklikania”.
5. Jak szybko reguły mogą zostać poprawione wraz ze zmianą wymagań?
Dzisiejsze realia wymagają od firm, aby zmiany w regułach jakości danych były wprowadzane ad hoc. Wiele nowoczesnych rozwiązań monitorujących jakość danych może być zarządzana bez udziału osób o umiejętnościach programisty lub analityka. W rzeczywistości, firmy decydują się jednak na zatrudnienie zewnętrznego podwykonawcy z zakresu IT, który zapewni wysoką jakość reguł, oraz to, że reguły nie wykluczają się nawzajem, co spowoduje inne problemy w przyszłości. W związku z tym osoba odpowiedzialna za zarządzanie jakością danych w firmie jest niezbywalna. Jeżeli twoja organizacja ma na to zasoby – może to być jeden z pracowników firmy po odpowiednim szkoleniu.
Źródło: www.proalpha.com/polski/
Eksperci mierzą jakość danych nawet w piętnastu teoretycznych wymiarach. Praktyka jest jednak znacznie prostsza – zautomatyzowane procesy pracują w oparciu o kompletne, bieżące i unikalne dane. Jakość spada, gdy pojawiają się duplikaty. Przykładowo – dwa rekordy w bazie klientów dla tego samego podmiotu mogą sprawić, ze otrzyma on nieadekwatną ofertę lub jego zamówienie będzie kolejkowane dłużej niż powinno.
2. Czy to ma sens? Czy po czasie dane znowu nie będą równie nieczytelne?
Każdy, kto do tej pory próbował podjąć się zarządzania jakością danych powie Ci, że jest to syzyfowa praca. Kiedy już uznasz, że dotarłeś na szczyt, a dane są w idealnej formie, głaz znowu zaczyna staczać się na samo dno wraz z jakością danych. Podejście projektowe nie ma tu zastosowania. Dbanie o jakość informacji to proces ustawiczny, w przeciwieństwie do projektu nie ma on terminów i daty zakończenia.
3. Gdzie zacząć?
Najlepszym rozwiązaniem jest rozpoczęcie czyszczenia tam, gdzie wprowadzane dane dają największą korzyść. Przykładowo, może to być dział zakupów, gdzie dokładna znajomość adresów dostawców, warunki współpracy i terminy odnowienia zapasów może przełożyć się na usprawnienie procesu zakupowego, a docelowo – produkcyjnego.
4. Czy wdrożenie poprawienia jakości danych może być wykonane samodzielnie?
Nowoczesne rozwiązania do analizy jakości danych nie wymagają już od użytkownika znajomości języków programowania. Definiowanie zasad ich prezentacji to nie fizyka jądrowa, przynajmniej nie dla użytkownika, który jest chociaż trochę zaznajomiony z systemem. Kiedy zasady zostaną już ustalone, pracownicy poszczególnych działów firmy zostaną powiadomieni o konieczności aktualizacji danych. W idealnym scenariuszu, otrzymają zestaw podejrzanych danych do samodzielnego „przeklikania”.
5. Jak szybko reguły mogą zostać poprawione wraz ze zmianą wymagań?
Dzisiejsze realia wymagają od firm, aby zmiany w regułach jakości danych były wprowadzane ad hoc. Wiele nowoczesnych rozwiązań monitorujących jakość danych może być zarządzana bez udziału osób o umiejętnościach programisty lub analityka. W rzeczywistości, firmy decydują się jednak na zatrudnienie zewnętrznego podwykonawcy z zakresu IT, który zapewni wysoką jakość reguł, oraz to, że reguły nie wykluczają się nawzajem, co spowoduje inne problemy w przyszłości. W związku z tym osoba odpowiedzialna za zarządzanie jakością danych w firmie jest niezbywalna. Jeżeli twoja organizacja ma na to zasoby – może to być jeden z pracowników firmy po odpowiednim szkoleniu.
Źródło: www.proalpha.com/polski/
Najnowsze wiadomości
Kwantowy przełom w cyberochronie - nadchodząca dekada przepisze zasady szyfrowania na nowo
Przez długi czas cyfrowe bezpieczeństwo opierało się na prostym założeniu: współczesne komputery potrzebowałyby ogromnych zasobów i wielu lat, aby złamać silne algorytmy szyfrowania. Rozwój technologii kwantowej zaczyna jednak tę regułę podważać, a eksperci przewidują, że w perspektywie 5–10 lat może nadejść „dzień zero”. Jest to moment, w którym zaawansowana maszyna kwantowa będzie w stanie przełamać większość aktualnie stosowanych zabezpieczeń kryptograficznych w czasie liczonym nie w latach, lecz w godzinach.
PSI prezentuje nową identyfikację wizualną
W ramach realizowanej strategii transformacji PSI Software SE zaprezentowała nową identyfikację wizualną. Odświeżony wizerunek w spójny sposób oddaje technologiczne zaawansowanie firmy, jej głęboką wiedzę branżową oraz silne ukierunkowanie na potrzeby klientów. Zmiany te wzmacniają pozycję PSI jako innowacyjnego lidera technologicznego w obszarze skalowalnych rozwiązań informatycznych opartych na sztucznej inteligencji i chmurze, rozwijanych z myślą o energetyce i przemyśle.
W ramach realizowanej strategii transformacji PSI Software SE zaprezentowała nową identyfikację wizualną. Odświeżony wizerunek w spójny sposób oddaje technologiczne zaawansowanie firmy, jej głęboką wiedzę branżową oraz silne ukierunkowanie na potrzeby klientów. Zmiany te wzmacniają pozycję PSI jako innowacyjnego lidera technologicznego w obszarze skalowalnych rozwiązań informatycznych opartych na sztucznej inteligencji i chmurze, rozwijanych z myślą o energetyce i przemyśle.
PROMAG S.A. rozpoczyna wdrożenie systemu ERP IFS Cloud we współpracy z L-Systems
PROMAG S.A., lider w obszarze intralogistyki, rozpoczął wdrożenie systemu ERP IFS Cloud, który ma wesprzeć dalszy rozwój firmy oraz integrację kluczowych procesów biznesowych. Projekt realizowany jest we współpracy z firmą L-Systems i obejmuje m.in. obszary finansów, produkcji, logistyki, projektów oraz serwisu, odpowiadając na rosnącą skalę i złożoność realizowanych przedsięwzięć.
F5 rozszerza portfolio bezpieczeństwa o narzędzia do ochrony systemów AI w środowiskach enterprise
F5 ogłosiło wprowadzenie dwóch nowych rozwiązań - F5 AI Guardrails oraz F5 AI Red Team - które mają odpowiedzieć na jedno z kluczowych wyzwań współczesnych organizacji: bezpieczne wdrażanie i eksploatację systemów sztucznej inteligencji na dużą skalę. Nowa oferta łączy ochronę działania modeli AI w czasie rzeczywistym z ofensy
Snowflake + OpenAI: AI bliżej biznesu
Snowflake przyspiesza wykorzystanie danych i sztucznej inteligencji w firmach, przenosząc AI z fazy eksperymentów do codziennych procesów biznesowych. Nowe rozwiązania w ramach AI Data Cloud integrują modele AI bezpośrednio z danymi, narzędziami deweloperskimi i warstwą semantyczną. Partnerstwo z OpenAI, agent Cortex Code, Semantic View Autopilot oraz rozwój Snowflake Postgres pokazują, jak budować skalowalne, bezpieczne i mierzalne wdrożenia AI w skali całej organizacji.
Najnowsze artykuły
Magazyn bez błędów? Sprawdź, jak system WMS zmienia codzienność logistyki
Współczesna logistyka wymaga nie tylko szybkości działania, lecz także maksymalnej precyzji – to właśnie te czynniki coraz częściej decydują o przewadze konkurencyjnej firm. Nawet drobne pomyłki w ewidencji stanów magazynowych, błędy przy przyjmowaniu dostaw czy nieprawidłowe rozmieszczenie towarów, mogą skutkować poważnymi stratami finansowymi i opóźnieniami w realizacji zamówień. W jaki sposób nowoczesne rozwiązania do zarządzania pomagają unikać takich sytuacji? Czym właściwie różni się tradycyjny system magazynowy od zaawansowanych rozwiązań klasy WMS (ang. Warehouse Management System)? I w jaki sposób inteligentne zarządzanie procesami magazynowymi realnie usprawnia codzienną pracę setek firm?
Współczesna logistyka wymaga nie tylko szybkości działania, lecz także maksymalnej precyzji – to właśnie te czynniki coraz częściej decydują o przewadze konkurencyjnej firm. Nawet drobne pomyłki w ewidencji stanów magazynowych, błędy przy przyjmowaniu dostaw czy nieprawidłowe rozmieszczenie towarów, mogą skutkować poważnymi stratami finansowymi i opóźnieniami w realizacji zamówień. W jaki sposób nowoczesne rozwiązania do zarządzania pomagają unikać takich sytuacji? Czym właściwie różni się tradycyjny system magazynowy od zaawansowanych rozwiązań klasy WMS (ang. Warehouse Management System)? I w jaki sposób inteligentne zarządzanie procesami magazynowymi realnie usprawnia codzienną pracę setek firm?
Migracja z SAP ECC na S4 HANA: Ryzyka, korzyści i alternatywne rozwiązania
W ostatnich latach wiele firm, które korzystają z systemu SAP ECC (Enterprise Central Component), stoi przed decyzją o przejściu na nowszą wersję — SAP S4 HANA. W obliczu końca wsparcia dla ECC w 2030 roku, temat ten staje się coraz bardziej aktualny. Przemiany technologiczne oraz rosnące oczekiwania związane z integracją nowych funkcji, jak sztuczna inteligencja (AI), skłaniają do refleksji nad tym, czy warto podjąć tak dużą zmianę w architekturze systemu. Przyjrzyjmy się głównym powodom, dla których firmy rozważają migrację do S4 HANA, ale także argumentom, które mogą przemawiać za pozostaniem przy dotychczasowym systemie ECC, przynajmniej na krótki okres.
Jak maksymalizować zyski z MTO i MTS dzięki BPSC ERP?
Zysk przedsiębiorstwa produkcyjnego zależy nie tylko od wydajności maszyn, ale przede wszystkim od precyzyjnego planowania, realnych danych i umiejętnego zarządzania procesami. Dlatego firmy, które chcą skutecznie działać zarówno w modelu Make to Stock (MTS), jak i Make to Order (MTO), coraz częściej sięgają po rozwiązania klasy ERP, takie jak BPSC ERP.
Zysk przedsiębiorstwa produkcyjnego zależy nie tylko od wydajności maszyn, ale przede wszystkim od precyzyjnego planowania, realnych danych i umiejętnego zarządzania procesami. Dlatego firmy, które chcą skutecznie działać zarówno w modelu Make to Stock (MTS), jak i Make to Order (MTO), coraz częściej sięgają po rozwiązania klasy ERP, takie jak BPSC ERP.
Ponad połowa cyberataków zaczyna się od błędu człowieka
Ponad 2/3 firm w Polsce odnotowała w zeszłym roku co najmniej 1 incydent naruszenia bezpieczeństwa . Według danych Unit 42, zespołu analitycznego Palo Alto Networks, aż 60% ataków rozpoczyna się od działań wymierzonych w pracowników – najczęściej pod postacią phishingu i innych form inżynierii społecznej . To pokazuje, że w systemie ochrony organizacji pracownicy są kluczowym ogniwem – i że firmy muszą nie tylko edukować, ale też konsekwentnie egzekwować zasady cyberhigieny. Warto o tym pamiętać szczególnie teraz, w październiku, gdy obchodzimy Europejski Miesiąc Cyberbezpieczeństwa.
MES - holistyczne zarządzanie produkcją
Nowoczesna produkcja wymaga precyzji, szybkości i pełnej kontroli nad przebiegiem procesów. Rosnąca złożoność zleceń oraz presja kosztowa sprawiają, że ręczne raportowanie i intuicyjne zarządzanie coraz częściej okazują się niewystarczające. Firmy szukają rozwiązań, które umożliwiają im widzenie produkcji „na żywo”, a nie z opóźnieniem kilku godzin czy dni. W tym kontekście kluczową rolę odgrywają narzędzia, które porządkują informacje i pozwalają reagować natychmiast, zamiast po fakcie.
PSI prezentuje nową identyfikację wizualną
W ramach realizowanej strategii transformacji PSI Software SE zaprezentowała nową identyfikację wiz… / Czytaj więcej
Snowflake + OpenAI: AI bliżej biznesu
Snowflake przyspiesza wykorzystanie danych i sztucznej inteligencji w firmach, przenosząc AI z fazy… / Czytaj więcej
Nowa era komunikacji biznesowej, KSeF stał się faktem
Od 1 lutego 2026 roku, w Polsce z sukcesem rozpoczęła się nowa era elektronicznej komunikacji w biz… / Czytaj więcej
Hakerzy nie kradną już tylko haseł. Oni kradną Twój czas i przyszłość. Jak chronić ERP przed paraliżem?
Hakerzy coraz rzadziej koncentrują się wyłącznie na kradzieży haseł. Ich prawdziwym celem jest dziś… / Czytaj więcej
AI bez hype’u – od eksperymentów do infrastruktury decyzji
Sektory IT oraz logistyka stoją u progu fundamentalnej zmiany w podejściu do sztucznej inteligencji… / Czytaj więcej
