Mer data = mer datastyrning

Datastyrning är a och o för att få ut rätt slutsatser från analys. Vi listar fyra saker att tänka på när man lägger upp sin strategi.

Foto av Vlada Karpovich från Pexels

Big data utvecklas och förstoras med enorm hastighet, det vet alla. Diskussionerna går högt och lågt kring AI, Machine Learning och Edge men man får inte glömma att alla dessa kräver ett städat data. Utan rätt data i kärnan av verksamheten blir inget vare sig bra eller rätt. Datastyrning, eller data governance, blir allt viktigare men kan ibland sjunka undan i fokus när modeord och trender tar över diskussionen.

För att skapa bra datastyrning krävs en strategi som reglerar hela organisationen. Den ska vara grund för alla projekt som rör datahantering och definiera standarder för databearbetningen. Strategin kan behöva omvärderas allt eftersom men att standardisera är a och o för att datahantering ska vara så enkel, rätt och klar som möjligt.

I din datastrategi bör du ha tittat på fyra punkter

  • Dataskydd och datasäkerhet
  • Ta input från flera roller
  • Skapa god dokumentation
  • Fokusera på transparens

Den som utformat sin plan väl gör ofta stora besparingar. Datakvalitet är en ekonomisk fråga, dels för att man inte behöver jobba om och göra rätt, dels för att man kan hitta nya affärsvärlden genom att titta på data som man inte använt tidigare. Vi skrev till exempel om Vasaloppet där en AI gått igenom dokumentation från hundra år tillbaka. Det är inte möjligt utan hög datakvalitet.

Datakvalitet är ett mervärde som inte kan förringas. Det är grundstommen till ett kvalitativt data som du kan använda för att hitta nya insikter. Datastyrning kan inte köpas i en låda, den måste skapas internt i organisationen, men det finns bra verktyg. IBM InfoSphere är en av dem.

Senaste blogginläggen

KONTAKT

Kontakta oss

Fyll i nedan så svarar vi dig så snart vi kan.

Dela detta

Twitter
LinkedIn
Facebook