Varför är datakvalitet en affärsfråga?
I takt med att företag blir allt mer datadrivna och AI-verktyg används för beslutsfattande, blir datakvalitet en strategisk affärsfråga. Dålig data leder till felaktiga insikter, ineffektiva processer och ökade kostnader. Att förbättra datakvaliteten är en investering som skapar direkt affärsvärde.
En Data Quality Specialist är en nyckelspelare i att säkerställa att data är korrekt, tillförlitlig och användbar. Denna roll handlar inte bara om att korrigera fel, utan även om att bygga strategier för att förebygga datakvalitetsproblem.
Data Quality Specialist – mer än bara validering och korrigering
En Data Quality Specialist ansvarar för att säkerställa och förbättra kvaliteten på organisationens data. Det handlar om att:
- Identifiera och korrigera felaktigheter i data.
- Definiera datakvalitetsstandarder och ramverk.
- Arbeta med affärsenheter för att förstå hur data används.
- Implementera verktyg och processer för att automatiskt övervaka datakvalitet.
Exempel på hur förbättrad datakvalitet skapar affärsvärde: Ett företag som satt upp analysverktyg för kundsegmentering märker att vissa kundprofiler är felaktigt grupperade på grund av ofullständig eller inkonsekvent data. Genom att arbeta med datakvalitet kan Data Quality Specialists säkerställa att kundprofilerna blir mer exakta, vilket i sin tur leder till mer relevanta och träffsäkra marknadsföringsinsatser och bättre kundupplevelser.
Datakvalitet och bias – två olika utmaningar
Datakvalitet och bias är två separata utmaningar som kan påverka AI-system:
- Datakvalitet handlar om att säkerställa att data är korrekt, komplett, aktuell och konsekvent.
- Bias i data handlar om att data kan vara skevt fördelad eller systematiskt exkluderande, vilket gör att AI-modeller kan reproducera historiska snedvridningar.
Exempel: Ett AI-system för rekrytering kan ha tekniskt sett högkvalitativa data (alla fält är korrekt ifyllda, det finns inga dubbletter, dataformaten är standardiserade). Men om historisk rekryteringsdata speglar en snedvriden process där en viss grupp systematiskt valts bort, så kommer modellen att fortsätta förstärka detta mönster.
För att hantera detta behöver organisationer inte bara säkerställa datakvalitet utan även analysera och justera datasetet för att minska risken för bias. Det kan innebära att man kompletterar datan med mer representativa exempel eller tillämpar fairness-algoritmer.
Affärsvärdet av att förbättra datakvalitet
Många organisationer underskattar den ekonomiska påverkan av dålig datakvalitet. Ett sätt att illustrera detta är den välkända 1:10:100-regeln, som visar de eskalerande kostnaderna för att ignorera datakvalitetsproblem:
- $1 för att förebygga fel (genom bra processer och kontroller).
- $10 för att korrigera fel (genom datarensning och förbättringsarbete).
- $100 för att ignorera felet (i form av felaktiga affärsbeslut, missade intäkter och ineffektivitet).
Att kvantifiera värdet av datakvalitetsförbättringar
Då modellen utgår ifrån dataposter har jag tagit fram en anpassning vi använt på Ericsson eftersom vi gör förbättringar på dataelementnivå och det uppskattade affärsvärdet för våra insatser skulle bli orimligt höga om vi använde modellen rakt av. Därför fick affärsenheten prioritera dataelement utifrån hur affärskritiska de var, och därefter använde vi en schablonfördelning för att anpassa modellen till verkliga affärsbehov. Detta gav oss mer korrekt bild av vilka datakvalitetsinsatser som gav mest affärsvärde.
Data Quality Specialist och kopplingen till datadomäner
Data Quality Specialists kan vara organiserade på olika sätt beroende på företagets struktur:
- Inom ett datadomänteam: Här arbetar de direkt med Data Stewards och domänansvariga för att förbättra kvaliteten på specifika dataset inom en viss domän.
- Som en kombinerad roll: I vissa företag är Data Steward även Data Quality Specialist, vilket innebär att samma person både hanterar datahantering och kvalitetssäkring.
- Som en central supportfunktion: Här arbetar Data Quality Specialists tvärs över flera datadomäner och fungerar som en expertresurs som stödjer affärsenheter och datadomäner vid behov.
Vilken modell som fungerar bäst beror på företagets storlek, datamognad och organisatoriska struktur. I stora organisationer med en federerad governance-modell kan en centraliserad Data Quality-funktion säkerställa enhetliga standarder, medan mindre företag kan ha ett mer decentraliserat upplägg där Data Stewards även hanterar datakvalitet.
Så bygger du en stark datakvalitetsstrategi
- Definiera tydliga kvalitetsmått – Vad innebär ”högkvalitativ data” för din organisation?
- Mät och övervaka kontinuerligt – Implementera verktyg för att identifiera och åtgärda problem i realtid.
- Involvera affärsenheterna – Datakvalitet är inte en IT-fråga, det är en affärsfråga.
- Säkerställ att AI-träning baseras på högkvalitativ data – Undvik bias och felaktiga modeller.
- Ge Data Quality Specialists mandat att påverka strategiska beslut – Datakvalitet bör vara en del av organisationens övergripande strategi.
Sammanfattning
- Data Quality Specialists spelar en kritisk roll i att förbättra datakvalitet och affärsresultat.
- Datakvalitet och bias är två olika utmaningar, där högkvalitativ data inte automatiskt innebär att bias undviks.
- AI är beroende av korrekt och tillförlitlig data, vilket gör datakvalitet mer avgörande än någonsin.
- Att mäta och kvantifiera värdet av datakvalitet hjälper organisationer att prioritera rätt insatser.
- Data Quality Specialists kan vara organiserade på olika sätt beroende på företagets behov och datamognad.
Hur arbetar din organisation med datakvalitet? Har du sett effekterna av dålig data i praktiken? Dela gärna dina tankar i kommentarerna!