Do wykrywania takich problemów przydatne są narzędzia do profilowania i czyszczenia danych. W przypadku hurtowni danych i systemów raportowych kluczową rolę odgrywa jakość danych źródłowych oraz jakość procesu zasilania hurtowni" - podkreśla Michał Kuratczyk. Zbędna duplikacja danych generuje także dodatkowe obciążenie dla środowiska bazodanowego.

Prawa i obowiązki

"Każdy system, a także każda organizacja ma swoje prawa i oczekiwania. Ważne jednak, aby wszystkie oczekiwania były zdefiniowane w polityce data governance. Czym większa organizacja, tym dokładniej zdefiniowany powinien być proces zarządzania jakością danych. Najistotniejsze jest to, aby nie rozdzielać punktów powstawania danych i punktów kontroli ich jakości. Dane powinny być właściwej jakości od momentu ich powstania" - uważa Filip Łapiński. Według niego projekt wdrożenia zasad data governance sprowadza się do analizy stanu zastanego, oczekiwań oraz stworzenia ścieżki przekształcenia informacji w strategiczny zasób biznesowy. Dodatkowo definiowana jest struktura organizacyjna związana z procesami zarządzania jakością danych. Istotny jest też jasny podział odpowiedzialności za jakość danych. "Administratorzy baz danych nie powinni twierdzić, że dane są wysokiej jakości, choć w rzeczywistości nigdy nie próbowali tego nawet zweryfikować. Najważniejsze zbiory powinny także posiadać właścicieli biznesowych, którzy odpowiadaliby m.in. za regularne profilowanie i czyszczenie danych" - mówi Michał Kuratczyk.

Odpowiedzialność za problem niskiej jakości danych i związane z nim ryzyko podjęcia błędnej decyzji rynkowej, utraconych szans, spadku zaufania klientów, nadmiernych zapasów czy niedoszacowanych marż jest często przerzucana na zespół IT, podczas gdy poprawa sytuacji zazwyczaj wymaga zasadniczych zmian organizacyjnych. "Kluczem do wprowadzenia zasad zarządzania jakością danych w organizacji jest zmiana świadomości kierownictwa firmy. Menedżerowie często postrzegają informacje jako czynnik problemowo-kosztowy, podczas gdy na świecie informacje są coraz częściej kluczowym zasobem biznesowym" - uważa Filip Łapiński. Według niego, większość firm z powodzeniem wykorzystuje metody zarządzania strategicznymi zasobami biznesowymi. W ich przypadku wdrożenie polityki zarządzania jakością danych sprowadza się do rozszerzenia takiego podejścia także na dane biznesowe.