Mọi quyết định kinh doanh quan trọng đều phụ thuộc vào dữ liệu. Các tổ chức sử dụng dữ liệu để dự báo nhu cầu, đánh giá hiệu quả tài chính, quản lý nhà cung cấp, tối ưu hóa hàng tồn kho, hiểu rõ khách hàng và giám sát hoạt động.
Khi dữ liệu đó không đầy đủ, lỗi thời, trùng lặp hoặc không nhất quán, ngay cả một chiến lược kinh doanh được lên kế hoạch tốt cũng có thể tạo ra kết quả không đáng tin cậy.
Quản lý Chất lượng Dữ liệu là quá trình cải thiện và duy trì tính chính xác, đầy đủ, nhất quán và tin cậy của dữ liệu kinh doanh. Quá trình này tập hợp việc làm sạch, xác thực, quản trị, giám sát dữ liệu và phân định quyền sở hữu rõ ràng để thông tin có thể được tin cậy trong báo cáo, phân tích, AI và hoạt động hàng ngày.
Do đó, chất lượng dữ liệu kém không chỉ là một mối quan tâm về kỹ thuật. Nó có thể làm chậm quá trình ra quyết định, tăng khối lượng công việc thủ công, làm suy yếu việc quản lý khách hàng và nhà cung cấp, đồng thời giảm niềm tin vào báo cáo kinh doanh.
Chi phí kinh doanh của chất lượng dữ liệu kém
Các vấn đề về chất lượng dữ liệu hiếm khi chỉ giới hạn ở một hệ thống hoặc bộ phận.
Một bản ghi khách hàng trùng lặp có thể làm sai lệch báo cáo bán hàng. Một hồ sơ nhà cung cấp lỗi thời có thể ảnh hưởng đến các quyết định tìm nguồn cung ứng. Phân loại sản phẩm không nhất quán có thể làm giảm khả năng hiển thị hàng tồn kho, trong khi dữ liệu tài chính không đầy đủ có thể làm chậm việc lập ngân sách và xem xét hiệu suất.
Theo thời gian, những vấn đề này tạo ra bốn hậu quả kinh doanh chính.
Báo cáo trở nên kém tin cậy. Các bộ phận khác nhau có thể sử dụng các định nghĩa, định dạng hoặc hệ thống nguồn khác nhau cho cùng một KPI. Sau đó, ban lãnh đạo sẽ dành nhiều thời gian hơn để xác thực các con số thay vì quyết định hành động gì.
Hiệu quả hoạt động giảm sút. Nhân viên dành hàng giờ để sửa các bản ghi, đối chiếu bảng tính, điều tra các trường hợp ngoại lệ và lặp lại công việc lẽ ra đã được tự động hóa.
Các quyết định về khách hàng và nhà cung cấp trở nên kém hiệu quả. Quản lý dữ liệu khách hàng yếu có thể dẫn đến liên lạc trùng lặp, lịch sử tài khoản không chính xác, phân khúc kém và bỏ lỡ cơ hội. Dữ liệu nhà cung cấp không nhất quán có thể ảnh hưởng đến đàm phán, lập kế hoạch tồn kho và tính liên tục của hoạt động.
Các quyết định chiến lược mang nhiều rủi ro hơn. Dự báo, định giá, phân bổ nguồn lực, lập kế hoạch đầu tư và quản lý hiệu suất chỉ đáng tin cậy khi thông tin hỗ trợ chúng.
Chất lượng dữ liệu là trách nhiệm của doanh nghiệp
Nhiều tổ chức vẫn coi chất lượng dữ liệu là trách nhiệm của bộ phận IT. Trên thực tế, dữ liệu đáng tin cậy đòi hỏi sự đóng góp từ khắp doanh nghiệp.
Các nhóm tài chính hiểu dữ liệu giao dịch ảnh hưởng đến báo cáo như thế nào. Các nhóm bán hàng hiểu các bản ghi khách hàng và cơ hội. Các nhóm mua sắm hiểu thông tin nhà cung cấp và danh mục, trong khi các nhóm vận hành hiểu sản phẩm, vật liệu, địa điểm và quy trình.
Các nhóm công nghệ có thể áp dụng các quy tắc và kiểm soát, nhưng người dùng nghiệp vụ phải xác định dữ liệu chính xác và hữu ích có ý nghĩa gì trong phạm vi chức năng của họ.
Đây là nơi Quản trị Dữ liệu trở nên quan trọng. Quản trị xác định ai sở hữu dữ liệu, những tiêu chuẩn nào cần tuân theo và các vấn đề sẽ được giải quyết như thế nào. Quản lý Chất lượng Dữ liệu tập trung vào việc cải thiện tình trạng của chính dữ liệu.
Cùng nhau, chúng tạo ra một cách tiếp cận bền vững hơn cho Quản lý Dữ liệu Doanh nghiệp.
Dữ liệu kém cũng làm suy yếu Phân tích và AI
Các tổ chức đang đầu tư mạnh vào tự động hóa, Dịch vụ Phân tích Dữ liệu, Giải pháp Business Intelligence và ra quyết định dựa trên AI.
Tuy nhiên, các công nghệ này phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu mà chúng nhận được.
Các bản ghi trùng lặp có thể làm sai lệch phân tích khách hàng hoặc nhà cung cấp. Các giá trị bị thiếu có thể làm giảm độ chính xác của mô hình. Phân loại không nhất quán có thể làm cho việc so sánh trở nên không đáng tin cậy, trong khi thông tin lỗi thời có thể đưa ra các đề xuất không còn phù hợp.
AI có thể hỗ trợ trong việc lập hồ sơ, phát hiện bất thường, đối sánh bản ghi, phân loại và xem xét các trường hợp ngoại lệ. Tuy nhiên, nó hoạt động hiệu quả nhất khi được hỗ trợ bởi các quy tắc kinh doanh rõ ràng, sự giám sát của nhà phân tích và chuyên môn về lĩnh vực.
Trước khi mở rộng AI hoặc phân tích nâng cao, các tổ chức nên đánh giá xem dữ liệu của họ có chính xác, đầy đủ, có cấu trúc nhất quán và phù hợp với mục đích sử dụng hay không.
Xây dựng Chiến lược Chất lượng Dữ liệu Hiệu quả
Cải thiện chất lượng dữ liệu không phải là một lần dọn dẹp. Các hệ thống, quy trình, người dùng và bản ghi mới có thể gây ra lỗi mới, vì vậy các tổ chức cần một cách tiếp cận khắc phục các vấn đề hiện tại và ngăn chặn chúng tái diễn.
Bắt đầu bằng cách xác định dữ liệu quan trọng nhất. Điều này có thể bao gồm các bản ghi khách hàng, nhà cung cấp, sản phẩm, vật liệu, tài chính và hoạt động. Xem xét các mục nhập trùng lặp, thông tin bị thiếu, trường lỗi thời hoặc định dạng không nhất quán đang ảnh hưởng đến báo cáo và quy trình kinh doanh ở đâu.
Tiếp theo, chỉ định quyền sở hữu rõ ràng. Các nhóm nghiệp vụ nên xác định cách dữ liệu quan trọng được tạo ra, phân loại, cập nhật và sử dụng. Sau đó, các chính sách quản trị có thể thiết lập các tiêu chuẩn và trách nhiệm giải trình cần thiết để duy trì sự nhất quán.
Kiểm tra chất lượng cũng nên được tích hợp vào quá trình nhập dữ liệu và chuyển đổi hệ thống. Các trường bắt buộc, định dạng được phê duyệt, quy tắc giá trị, logic ánh xạ và cảnh báo ngoại lệ có thể xác định lỗi trước khi chúng ảnh hưởng đến báo cáo, phân tích hoặc các ứng dụng hạ nguồn.
Các bản ghi hiện có có thể vẫn cần được sửa chữa. Điều này có thể bao gồm xóa các bản ghi trùng lặp, chuẩn hóa định dạng, đối sánh các mục nhập liên quan, hoàn thành các trường quan trọng và giải quyết thông tin mâu thuẫn. Đối với các tập dữ liệu lớn hoặc phức tạp, Dịch vụ Làm sạch Dữ liệu có thể giúp hoàn thành công việc này một cách hiệu quả trong khi vẫn bảo tồn các quy tắc kinh doanh có liên quan.
Trong trường hợp thông tin được phân tán trên ERP, CRM, tài chính, mua sắm, nền tảng đám mây và bảng tính, Dịch vụ Tích hợp Dữ liệu có thể giúp tạo ra một môi trường báo cáo hợp nhất hơn. Việc tích hợp vẫn nên được hỗ trợ bởi các định nghĩa chung, tiêu chuẩn ánh xạ và quyền sở hữu rõ ràng.
Cuối cùng, chất lượng dữ liệu phải được giám sát liên tục. Theo dõi các lỗi lặp lại, lỗi xác thực, tỷ lệ trùng lặp và thời gian giải quyết vấn đề cho phép các tổ chức tăng cường kiểm soát theo thời gian. Đảm bảo Chất lượng Dữ liệu liên tục này tạo ra một nền tảng vững chắc hơn cho báo cáo, hoạt động, phân tích và AI.
UnivDatos Tăng cường Chất lượng Dữ liệu Như thế nào
UnivDatos cung cấp Dịch vụ Quản lý Chất lượng Dữ liệu giúp các tổ chức cải thiện tính chính xác, nhất quán, đầy đủ và khả năng sử dụng của dữ liệu kinh doanh.
Sự hỗ trợ của chúng tôi có thể bao gồm:
Lập hồ sơ dữ liệu và đánh giá chất lượng
Làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu
Phát hiện trùng lặp và đối sánh bản ghi
Phát triển quy tắc xác thực
Ánh xạ đa hệ thống
Hài hòa dữ liệu chính
Phân loại và làm giàu dữ liệu
Kiểm soát quản trị và quyền sở hữu
Hỗ trợ sẵn sàng di chuyển
Giám sát chất lượng và quản lý ngoại lệ
Chúng tôi sử dụng AI khi có thể cải thiện tốc độ và quy mô, bao gồm phát hiện bất thường, đối sánh, phân loại, gợi ý quy tắc và ưu tiên các trường hợp ngoại lệ. Các khả năng này được kết hợp với sự xem xét của nhà phân tích và chuyên môn về lĩnh vực để đảm bảo các quyết định phản ánh bối cảnh kinh doanh.
Mục tiêu không chỉ đơn thuần là sửa các bản ghi riêng lẻ. Đó là xây dựng một nền tảng dữ liệu đáng tin cậy hỗ trợ báo cáo, phân tích, hoạt động, AI và ra quyết định dài hạn.
Quan điểm Cuối cùng
Chất lượng dữ liệu kém ảnh hưởng đến nhiều thứ hơn là chỉ cơ sở dữ liệu. Nó có thể làm giảm niềm tin vào báo cáo, tăng khối lượng công việc của nhân viên, làm suy yếu trải nghiệm của khách hàng và tạo ra rủi ro trong các quyết định chiến lược và hoạt động.
Quản lý Chất lượng Dữ liệu Hiệu quả giúp các tổ chức chuyển từ việc liên tục sửa lỗi sang ngăn chặn chúng thông qua quyền sở hữu rõ ràng, xác thực, chuẩn hóa, quản trị và giám sát liên tục.
Dữ liệu đáng tin cậy cho phép các nhà lãnh đạo dành ít thời gian hơn để nghi ngờ thông tin và dành nhiều thời gian hơn để hành động dựa trên nó một cách tự tin.
Khám phá Dịch vụ Quản lý Chất lượng Dữ liệu của UnivDatos để xác định dữ liệu nào nên được đánh giá, làm sạch, chuẩn hóa, xác thực, ánh xạ hoặc quản trị trước.
Câu hỏi thường gặp
Một công ty có thể biết nếu chất lượng dữ liệu kém đang ảnh hưởng đến hiệu suất như thế nào?
Các dấu hiệu cảnh báo phổ biến bao gồm báo cáo mâu thuẫn, bản ghi khách hàng hoặc nhà cung cấp trùng lặp, sửa đổi bảng tính thường xuyên, dự báo không chính xác, phân loại không nhất quán và dành quá nhiều thời gian để đối chiếu thông tin.
Doanh nghiệp nên bắt đầu bằng việc làm sạch dữ liệu hay quản trị dữ liệu?
Các vấn đề báo cáo hoặc di chuyển ngay lập tức có thể yêu cầu làm sạch trước. Tuy nhiên, việc làm sạch mà không có quyền sở hữu và kiểm soát sẽ cho phép các vấn đề tương tự tái diễn. Trong hầu hết các trường hợp, Làm sạch Dữ liệu và Quản trị Dữ liệu nên tiến triển cùng nhau.
Phần mềm Quản lý Chất lượng Dữ liệu có thể giải quyết mọi vấn đề dữ liệu không?
Phần mềm Quản lý Chất lượng Dữ liệu có thể tự động hóa việc lập hồ sơ, xác thực, đối sánh và giám sát. Tuy nhiên, các phân loại cụ thể của doanh nghiệp, các trường hợp ngoại lệ có thể chấp nhận được và các quy tắc hệ thống mâu thuẫn thường yêu cầu sự xem xét của con người và chuyên môn về lĩnh vực.
Chất lượng dữ liệu kém ảnh hưởng đến việc di chuyển hệ thống như thế nào?
Di chuyển các bản ghi không chính xác hoặc trùng lặp sẽ chuyển các vấn đề hiện có sang môi trường mới. Xác thực Dữ liệu, làm sạch, đối sánh và chuẩn hóa trước khi di chuyển sẽ giảm thiểu rủi ro triển khai và cải thiện khả năng sử dụng của dữ liệu được di chuyển.
Khi nào một công ty nên sử dụng Dịch vụ Quản lý Chất lượng Dữ liệu bên ngoài?
Hỗ trợ bên ngoài hữu ích khi khối lượng dữ liệu lớn, cần đối chiếu nhiều hệ thống, các nhóm nội bộ thiếu năng lực hoặc công việc yêu cầu xác thực, phân loại hoặc chuyên môn về lĩnh vực chuyên biệt.
UnivDatos kết hợp AI với xác thực thủ công như thế nào?
UnivDatos sử dụng các kỹ thuật hỗ trợ AI để lập hồ sơ, phát hiện bất thường, đối sánh bản ghi, phân loại và ưu tiên các trường hợp ngoại lệ. Các nhà phân tích và chuyên gia về lĩnh vực xem xét các trường hợp phức tạp để đảm bảo các quyết định cuối cùng phản ánh các quy tắc kinh doanh và bối cảnh hoạt động.