Data Quality Management

Data Quality Management handlar om att säkerställa den yttersta kvaliteten på data. Tjusiga rapporter säger ingenting om vi inte börjar där. Vi följer ett beprövat koncept, från dataanalys till att vi går på djupet med varför kvalitetsbrister föreligger. Därefter coachar vi fram tydliga aktiviteter för att eliminera avvikelserna.

Vår datakvalitetsprocess

Så många företag baserar företagsavgörande beslut på direkt felaktigt underlag. Skälen är många, men ofta handlar det om korrupt data. Informationen ändras utan kontroll, mänskliga faktorn tillåts ändra utan en tydlig process eller så saknas kvalitetssäkrade system. Vi genomför denna analys genom några tydliga steg genom dataanalys och modellering, identifiering av verksamhetsregler, vilka vi sedan stämmer av mot verkligheten. Avvikelserna vi här sedan (garanterat) hittar, identifierar vi grundorsaken till och coachar slutligen fram förslag till hur vi eliminerar dem.

Data Quality by Sigma

DQ by Sigma är vår väl beprövade process för att identifiera och eliminera datakvalitetsproblem i en organisation.

Dessa är de steg som vi går igenom:

- Mätning av datakvalitetsmognaden
      - Är vi överens om vilken information vi talar om?
      - Vet vi vem som ansvarar för att densamma är riktig?
      - Vet vi alla ställen den existerar?
      - Är den ok att använda som den är (fit for purpose)?
- Dataflöde- och processanalys
- Dataklassificering och inventering
- Identifiera verksamhetsregler – hur borde datat se ut?
- Datakvalitetsmätningar – hur ser det ut?
- Vilka avvikelser är viktigast att ta tag i?
- ”Root cause analysis” – vi finner orsaken till avvikelsen
- Förbättringsförslag
- Uppföljning

Genomgående måste det också till ett ledningsspår med tydlig beslutsstruktur.

Lars_Hällås_SV

Vill du veta mer om Data Quality Management?

Lars Hällås
lars.hallas@sigma.se
+46 (0)702 90 10 26