ניקוי ואיכות נתונים ארגוניים: מנתונים לא עקביים למקור אמת אחד

• הנתונים מפוזרים בין שתי מערכות ומעלה ואין הגדרות אחידות בין המחלקות.
• דוחות מ-ERP ומ-CRM מראים מספרים שונים על אותם ישויות עסקיות.
• צוות ה-BI או ה-IT מבזבז זמן על ניקוי נתונים ידני לפני כל הפקת דוח.
• יוזמת BI או AI נבלמה בגלל שהנתונים לא מהימנים מספיק לניתוח.

הפתרון מורכב משני שכבות משולבות. השכבה הראשונה היא מיפוי ותיקון חד-פעמי: אנו סורקים את מאגרי הנתונים הקיימים, מזהים כפילויות, שגיאות כתיב, ערכים חסרים, ואי-עקביות בין מערכות, ומבצעים תיקון מבוקר תוך שמירת היסטוריה.

השכבה השנייה היא תהליכי ולידציה שוטפים: כל נתון חדש שמוזן למערכות עובר בדיקות אוטומטיות לפי כללי עסק שהגדרנו יחד, וחריגות מסומנות ומנוהלות לפני שהן חודרות לדוחות. הפתרון מתממשק לנתונים הקיימים בלי לשנות את ממשקי העבודה של המשתמשים. הארגון מקבל נתונים שניתן לסמוך עליהם בלי שמחלקת ה-IT תצטרך לנהל זאת ידנית.

• שלב 1 - אבחון ומיפוי בעיות איכות הנתונים

  אנו מחברים לכלל מקורות הנתונים הרלוונטיים ומריצים סריקה מובנית שמזהה דפוסי כפילות, שגיאות, ערכים חסרים ואי-עקביות בין מערכות. התוצאה היא מפת בעיות מדורגת לפי השפעה תפעולית, שממנה נגזר סדר הטיפול.

• שלב 2 - הגדרת כללי עסק וסטנדרטים לנתונים

  יחד עם בעלי התפקידים הרלוונטיים אנו מגדירים מה נחשב לנתון תקין בכל שדה עסקי מרכזי. הגדרות אלה הופכות לכללי ולידציה פורמליים שיישמו אוטומטית על כל נתון חדש שמוזן.

• שלב 3 - הטמעת תהליכי ניקוי, תיקון וולידציה שוטפת

  מבצעים ניקוי ותיקון מבוקר של הנתונים ההיסטוריים, ומפעילים את מנגנוני הולידציה האוטומטיים על הנתונים השוטפים. חריגות מנוהלות בתהליך ברור: סימון, ניתוב לטיפול, ותיעוד.

• שלב 4 - ניהול שוטף ודיווח

  לאחר ההשקה אנו מנטרים את תהליכי הולידציה באופן שוטף, מטפלים בחריגות ובכשלים שמתעוררים עם שינויים בנתונים או במערכות, ומספקים דשבורד תפעולי עם מדדי איכות בזמן אמת ודיווח תקופתי על מצב הנתונים.

• הפחתה משמעותית בזמן שצוות ה-IT מוציא על התאמות ידניות לפני הפקת דוחות.
• שיעור שגיאות בנתונים שמוזנים למערכות יורד לרמה נמוכה תוך שלושה חודשים מהשקה.
• ישיבות הנהלה עם נתוני בסיס אחידים, ללא צורך להכריע בין גרסאות מנוגדות מהמחלקות.
• פיתוחי BI ו-AI יכולות להתקדם לייצור על בסיס נתונים מהימן.
• כל חריגת איכות מזוהה ומנוהלת אוטומטית לפני שהיא מגיעה לדוחות בלי התערבות ידנית.

• ניטור רציף של כללי הולידציה וזיהוי אוטומטי של חריגות איכות נתונים חדשות.
• תחזוקה ועדכון כללי הולידציה בעקבות שינויים בתהליכים עסקיים, מוצרים, או מבנה הנתונים.
• דשבורד תפעולי בזמן אמת המציג מדדי איכות לפי מקור נתונים, שדה, ומחלקה.
• דיווח תקופתי הכולל סיכום חריגות, מגמות, ועדכון על מצב הנתונים מול היעדים שהוגדרו.