W dzisiejszym świecie, jakość danych odgrywa kluczową rolę w budowie i automatyzacji procesów biznesowych. Dane stanowią fundament decyzji, analiz i operacji w systemach zautomatyzowanych. W tym artykule omówimy główne aspekty wpływu jakości danych na automatyzację, w tym precyzję procesów, efektywność automatyzacji, zgodność z regulacjami, skalowalność oraz koszty związane z inwestycjami w jakość danych.
Precyzja i niezawodność procesów
Wysokiej jakości dane, które są kompletne, dokładne i aktualne, zapewniają prawidłowe działanie zautomatyzowanych procesów, takich jak systemy ERP, CRM czy analityka biznesowa. Dzięki nim można uzyskać wiarygodne wyniki, które wspierają podejmowanie decyzji. Niska jakość danych, charakteryzująca się błędami, brakami czy duplikatami, prowadzi do błędnych decyzji, opóźnień w procesach oraz niezgodności operacyjnych.
Niezmiernie ważna jest umiejętność oceny wartości i jakości danych. Z jednej strony ocena wartości wymaga bardzo mocnego osadzenia w domenie produktowej i procesowej, w której dane będą wykorzystane, z drugiej - ocena jakości wymaga solidnego warsztatu i wiedzy analitycznej, gdyż musi opierać się na ustandaryzowanych KPI i automatycznych metodach oceny.
Ostatecznie zbiory danych powinny podlegać weryfikacji w testowych procesach decyzyjnych, której celem jest potwierdzenie iż nowe wpłyną pozytywnie na automatyzację obecnych procesów lub pozwolą na zwiększenie dokładności ich automatyzacji.
Efektywność automatyzacji
Dobre dane są niezbędne do płynnego działania algorytmów oraz systemów, które stanowią podstawę automatyzacji.
Na przykład, w procesach oceny wiarygodności kredytowej, identyfikacji konsumenta, złe dane mogą skutkować nietrafionymi decyzjami, a co za tym idzie utratą nowego klienta lub stratą finansową, jako skutek zawieranej transakcji. Ponadto, słabe dane wymagają dodatkowej pracy związanej z ich czyszczeniem i walidacją, co zwiększa koszty i opóźnia wdrożenie automatyzacji. Pomiar efektywności automatyzacji najczęściej realizowany jest poprzez dedykowane dla procesów KPI.
Zgodność i ryzyko
Dane niskiej jakości mogą prowadzić do niezgodności z regulacjami, takimi jak RODO, polityki wewnętrzne podmiotów, co niesie ze sobą ryzyko kar finansowych, utraty reputacji, utraty klientów. Wysoka jakość danych wspiera audytowalność i zgodność procesów z obowiązującymi przepisami, co jest kluczowe dla utrzymania zaufania klientów oraz partnerów biznesowych.
Skalowalność i elastyczność
Dobre dane ułatwiają skalowanie procesów oraz ich dostosowanie do nowych wymagań biznesowych. Systemy mogą polegać na wysokiej jakości danych, co sprzyja ich elastyczności. W przeciwieństwie do tego, dane niekompletne lub nieustrukturyzowane utrudniają integrację nowych technologii i systemów, co może hamować rozwój organizacji.
Koszty jakości danych
Inwestycja w jakość danych na początkowym etapie budowy procesów może znacząco zmniejszyć koszty związane z poprawkami i błędami w przyszłości. Zła jakość danych może obniżyć zwrot z inwestycji w automatyzację, na przykład przez konieczność ręcznych interwencji, co generuje dodatkowe koszty.
Podsumowanie
Wysoka jakość danych jest warunkiem skutecznej automatyzacji procesów biznesowych. Zapewnia niezawodność, efektywność oraz zgodność, minimalizując ryzyko i koszty.
Inwestycja w zarządzanie jakością danych, poprzez działania takie jak czyszczenie, standaryzacja i walidacja, jest kluczowa dla sukcesu transformacji cyfrowej w organizacjach.
