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
Customer-specific AI: dlaczego w 2026 roku to ona przesądza o realnym wpływie AI na biznes
W 2026 roku sztuczna inteligencja przestaje być ciekawostką technologiczną, a zaczyna być rozliczana z realnego wpływu na biznes. Organizacje oczekują dziś decyzji, którym można zaufać, procesów działających przewidywalnie oraz doświadczeń klientów, które są spójne w skali. W tym kontekście coraz większe znaczenie zyskuje customer-specific AI - podejście, w którym inteligencja jest osadzona w danych, procesach i regułach konkretnej firmy, a nie oparta na generycznych, uśrednionych modelach.
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.
SkyAlyne stawia na IFS dla utrzymania floty RCAF
SkyAlyne, główny wykonawca programu Future Aircrew Training (FAcT), wybrał IFS Cloud for Aviation Maintenance jako cyfrową platformę do obsługi technicznej lotnictwa i zarządzania majątkiem. Wdrożenie ma zapewnić wgląd w czasie rzeczywistym w utrzymanie floty, zasoby i zgodność, ograniczyć przestoje oraz zwiększyć dostępność samolotów szkoleniowych RCAF w skali całego kraju. To ważny krok w modernizacji kanadyjskiego systemu szkolenia załóg lotniczych.
Wykorzystanie AI w firmach rośnie, ale wolniej, niż oczekiwano. Towarzyszy temu sporo rozczarowań
Wykorzystanie sztucznej inteligencji w firmach rośnie, ale tempo realnych wdrożeń pozostaje znacznie wolniejsze od wcześniejszych oczekiwań rynku. Dane pokazują, że z rozwiązań AI korzysta dziś wciąż niewiele przedsiębiorstw, a menedżerowie coraz częściej wskazują na bariery regulacyjne, koszty oraz brak powtarzalnych efektów biznesowych. W praktyce technologia jest testowana głównie w wybranych obszarach, a kluczowe decyzje nadal pozostają po stronie człowieka. Również w firmach, które wdrożyły AI, nierzadko towarzyszą temu rozczarowania.
Europejski przemysł cyfryzuje się zbyt wolno – ERP, chmura i AI stają się koniecznością
Europejski przemysł średniej wielkości wie, że cyfryzacja jest koniecznością, ale wciąż nie nadąża za tempem zmian. Ponad 60% firm ocenia swoje postępy w transformacji cyfrowej jako zbyt wolne, mimo rosnącej presji konkurencyjnej, regulacyjnej i kosztowej. Raport Forterro pokazuje wyraźną lukę między świadomością potrzeby inwestycji w chmurę, ERP i AI a realną zdolnością do ich wdrożenia – ograniczaną przez braki kompetencyjne, budżety i gotowość organizacyjną.
Europejski przemysł średniej wielkości wie, że cyfryzacja jest koniecznością, ale wciąż nie nadąża za tempem zmian. Ponad 60% firm ocenia swoje postępy w transformacji cyfrowej jako zbyt wolne, mimo rosnącej presji konkurencyjnej, regulacyjnej i kosztowej. Raport Forterro pokazuje wyraźną lukę między świadomością potrzeby inwestycji w chmurę, ERP i AI a realną zdolnością do ich wdrożenia – ograniczaną przez braki kompetencyjne, budżety i gotowość organizacyjną.
Najnowsze artykuły
5 pułapek zarządzania zmianą, które mogą wykoleić transformację cyfrową i wdrożenie ERP
Dlaczego jedne wdrożenia ERP dowożą korzyści, a inne kończą się frustracją, obejściami w Excelu i spadkiem zaufania do systemu? Najczęściej decyduje nie technologia, lecz to, jak organizacja prowadzi zmianę: czy liderzy biorą odpowiedzialność za decyzje czy tempo jest dopasowane do zdolności absorpcji oraz czy ludzie dostają klarowność ról i realne kompetencje. Do tego dochodzi pytanie: co po go-live - stabilizacja czy chaos w firmie? Poniżej znajdziesz 5 pułapek, które najczęściej wykolejają transformację i praktyczne sposoby, jak im zapobiec.
SAP vs Oracle vs Microsoft: jak naprawdę wygląda chmura i sztuczna inteligencja w ERP
Wybór systemu ERP w erze chmury i sztucznej inteligencji to decyzja, która determinuje sposób działania organizacji na lata- a często także jej zdolność do skalowania, adaptacji i realnej transformacji cyfrowej. SAP, Oracle i Microsoft oferują dziś rozwiązania, które na pierwszy rzut oka wyglądają podobnie, lecz w praktyce reprezentują zupełnie odmienne podejścia do chmury, AI i zarządzania zmianą. Ten artykuł pokazuje, gdzie kończą się deklaracje, a zaczynają realne konsekwencje biznesowe wyboru ERP.
Transformacja cyfrowa z perspektywy CFO: 5 rzeczy, które przesądzają o sukcesie (albo o kosztownej porażce)
Transformacja cyfrowa w finansach często zaczyna się od pytania o ERP, ale w praktyce rzadko sprowadza się wyłącznie do wyboru systemu. Dla CFO kluczowe jest nie tylko „czy robimy pełną wymianę ERP”, lecz także jak policzyć ryzyko operacyjne po uruchomieniu, ocenić wpływ modelu chmurowego na koszty OPEX oraz utrzymać audytowalność i kontrolę wewnętrzną w nowym modelu działania firmy.
Agentic AI rewolucjonizuje HR i doświadczenia pracowników
Agentic AI zmienia HR: zamiast odpowiadać na pytania, samodzielnie realizuje zadania, koordynuje procesy i podejmuje decyzje zgodnie z polityką firmy. To przełom porównywalny z transformacją CRM – teraz dotyczy doświadczenia pracownika. Zyskują HR managerowie, CIO i CEO: mniej operacji, więcej strategii. W artykule wyjaśniamy, jak ta technologia redefiniuje rolę HR i daje organizacjom przewagę, której nie da się łatwo nadrobić.
Composable ERP: Przewodnik po nowoczesnej architekturze biznesowej
Czy Twój system ERP nadąża za tempem zmian rynkowych, czy stał się cyfrową kotwicą hamującą rozwój? W dobie nieciągłości biznesowej tradycyjne monolity ustępują miejsca elastycznej architekturze Composable ERP. To rewolucyjne podejście pozwala budować środowisko IT z niezależnych modułów (PBC) niczym z klocków, zapewniając zwinność nieosiągalną dla systemów z przeszłości. W tym raporcie odkryjesz, jak uniknąć pułapki długu technologicznego, poznasz strategie liderów rynku (od SAP po MACH Alliance) i wyciągniesz lekcje z kosztownych błędów gigantów takich jak Ulta Beauty. To Twój strategiczny przewodnik po transformacji z cyfrowego "betonu" w adaptacyjną "plastelinę".
Customer-specific AI: dlaczego w 2026 roku to ona przesądza o realnym wpływie AI na biznes
W 2026 roku o wartości sztucznej inteligencji decyduje nie jej „nowość”, ale zdolność do dostarczan… / Czytaj więcej
Europejski przemysł cyfryzuje się zbyt wolno – ERP, chmura i AI stają się koniecznością
Ponad 60% średnich przedsiębiorstw przemysłowych w Europie uważa, że tempo ich transformacji cyfrow… / 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
Co dziś decyduje o sukcesie projektów IT?
Według danych z analizy rynku IT w 2025 roku, 59% projektów jest ukończonych w ramach budżetu, 47%… / Czytaj więcej
Przemysł w 2026 roku: od eksperymentów do zdyscyplinowanego wdrażania AI
Rok 2026 będzie momentem przejścia firm produkcyjnych od pilotaży technologicznych do konsekwentnyc… / 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
