Jakość danych – fundament skutecznej analizy

W projektach wyzwania rzadko kończą się na budowie raportu, doborze odpowiednich wskaźników czy wdrożeniu narzędzi do wizualizacji danych. To wszystko ma sens tylko wtedy, gdy dane, na których pracujemy, są wiarygodne.

Niestety, aspekt jakości danych bywa często marginalizowany, a to właśnie on w największym stopniu decyduje o tym, czy raporty będą realnym wsparciem w podejmowaniu decyzji, czy też staną się źródłem błędnych wniosków i kosztownych pomyłek.

Estetyczny raport nie zawsze oznacza rzetelną analizę 

Zdarza się, że organizacje dysponują rozbudowanymi raportami, które od strony wizualnej prezentują się bardzo profesjonalnie. Problem pojawia się wtedy, gdy użytkownicy zaczynają kwestionować wyniki. Liczby nie zgadzają się z innymi źródłami, brakuje kluczowych informacji, a spójność danych budzi wątpliwości.

W takich sytuacjach okazuje się, że problem nie leży w samej formie raportu, tylko w jakości danych, które do niego trafiają. Nawet najlepsze narzędzia analityczne nie zrekompensują błędnych, niespójnych lub nieaktualnych danych.

Co składa się na jakość danych? 

W codziennej pracy analitycznej oceniamy dane pod kątem kilku podstawowych wymiarów:

• kompletność – czy posiadamy wszystkie potrzebne informacje?
• spójność – czy dane z różnych źródeł są ze sobą zgodne?
• poprawność – czy dane są zgodne z rzeczywistością?
• aktualność – czy dane odzwierciedlają bieżący stan wiedzy?

Grafika 1. Cztery podstawowe filary jakości danych

Weryfikacja tych aspektów powinna być standardowym elementem każdego projektu analitycznego. Praktyka pokazuje, że wiele problemów z raportowaniem ma swoje źródło w niedostatecznym zweryfikowaniu danych na etapie przygotowawczym.

Jakość danych to nie jednorazowe zadanie

Błędnym założeniem jest traktowanie jakości danych jako zadania jednorazowego – coś, co wystarczy ocenić na początku projektu. Tymczasem dane podlegają ciągłym zmianom, np.: modyfikowane są procesy, zmieniają się systemy źródłowe, aktualizowane są reguły biznesowe. To wszystko wpływa na jakość informacji, które trafiają do raportów.

W dobrze zaprojektowanych rozwiązaniach analitycznych uwzględniamy mechanizmy ciągłego monitorowania jakości danych, który może być oparty o założone warunki brzegowe lub o detekcję wartości odstających. Oznacza to m.in. automatyczne walidacje przy odświeżaniu danych, systemy alertów sygnalizujące nieprawidłowości oraz regularną analizę integralności danych.

Co zyskuje organizacja, która dba o jakość danych?

Organizacja, która świadomie dba o jakość danych, zyskuje przede wszystkim pewność co do trafności decyzji opartych na raportach. Użytkownicy nie muszą zastanawiać się, czy wyniki są prawdziwe, tylko mogą skupić się na ich interpretacji. Zmniejsza się liczba błędów operacyjnych, a zespoły szybciej reagują na zmiany (m.in. dzięki zastosowaniu zautomatyzowanych alertów) i mogą podejmować lepiej uzasadnione decyzje.

W efekcie analiza danych staje się realnym wsparciem dla biznesu – nie tylko źródłem wiedzy o przeszłości, ale narzędziem wspierającym planowanie, prognozowanie i optymalizację działań. Posiadanie danych o wysokiej jakości może być punktem wyjścia do projektów z wykorzystaniem narzędzi klasy AI & ML.

„Jakość danych to nie dodatek – to warunek konieczny. Bez spójnych, kompletnych i aktualnych danych żadna metryka nie ma wartości, a każdy raport może wprowadzać w błąd. Dla analityka kluczowa jest kwestia integralności źródeł, poprawności logiki ETL i kontroli wersji danych. Jeśli nie możesz zaufać danym, nie możesz ufać decyzjom, które na nich opierasz – a to oznacza ryzyko biznesowe. W dobie szybkiej reakcji rynkowej zaufanie do danych to fundament skutecznego działania.”

– Karolina Skowrońska, Data Analyst